物價事關千家萬戶，是最基本的民生問題，維持物價穩定，是中央銀行四大目標之首。對資本市場而言，物價問題的重要性也不言而喻，經典的美林投資時鐘理論，根據經濟和物價的組合，將經濟劃分為不同階段，每個階段對應著不同的最優投資策略。
物價指標眾多，經常用的有CPI和PPI，其中CPI的關注度又最高。本報告以CPI為主，主要介紹CPI的基本概況、分析和預測方法等。在文中對比CPI與其它物價指標時，也會介紹一些常用物價指標的情況。
一、CPI基本概況
CPI全稱是Consumer Price Index，中文意思是居民消費價格指數，度量居民生活消費品和服務價格水平隨著時間變動的相對數，綜合反映居民購買的生活消費品和服務價格水平變動情況。
（一）CPI調查方法和統計範圍
CPI採用抽樣調查方法抽選確定調查網點，按照 “定人、定點、定時” 的原則，直接派人到調查網點採集原始價格。數據來源於全國31個省（區、市）500個市縣、8.8萬餘家價格調查點，包括商場（店）、超市、農貿市場、服務網點和互聯網電商等。
CPI統計的是典型消費者，所消費的一攬子商品和服務。根據國家統計局分類，CPI統計調查涵蓋的全國城鄉居民生活消費的商品和服務，可以分為食品菸酒、衣著、居住、生活用品及服務、交通和通信、教育文化娛樂、醫療保健、其他用品和服務等8大類、262個基本分類。
和CPI關係密切，但統計範圍又有所不同的物價指標有核心CPI和RPI。核心CPI是在統計CPI調查中，除食品和能源兩個項目以外所有其他項目的價格數據。RPI全稱是Retail Price Index，即商品零售價格指數，只統計實物性的城鄉商品零售價格，不包括各類服務價格。
（二）基期輪換
CPI反映的是典型消費者，所購買的一攬子商品和服務價格變動情況。由於收入水平、消費習慣、商品供需結構變動等原因，典型消費者購買的一攬子商品和服務也會變化。為了讓CPI調查所涉及到的商品和服務更具代表性，更及時準確反映居民消費結構的新變化和物價的實際變動，需要定期更新一攬子商品和服務的分類和權重。
在現行統計制度下，中國每五年進行一次基期輪換。和多數國家相比，中國的基期輪換週期較長。在基期輪換年份，根據《居民消費支出分類》和全國城鄉居民消費支出數據，對CPI的分項和權重做一次大調整。在非基期調整年份，各分項的權重也會根據居民支出結構的變化而微調。
最近的一次基期輪換在2016年，以2015年作為新一輪的對比基期，新的基期使用年份為2016年到2020年。這一次基期輪換，各個分項的調整變化如表所示。
（三）估算權重
國家統計局沒有公佈CPI8個大類、262個基本分類的權重，在分析、預測時需要估算主要分項的權重。可以通過以下兩種方法的結合，大致估算一些分項的權重。
一是國家統計局每個月發佈的物價通稿中，會公佈一些分項的同比（環比）和它對整體CPI同比（環比）的拉動值，據此可以估算出這些分項的權重。公佈對整體CPI同比或環比拉動值的，主要是食品菸酒和它的部分分項，食品菸酒外的七大分項涉及較少。
以2019年9月CPI食品菸酒項為例。根據國家統計局物價通稿，9月食品菸酒價格同比上漲8.4%，影響CPI上漲約2.49個百分點，那麼據此可以算出食品菸酒在CPI一攬子商品和服務中的權重為2.49%÷8.4%=29.64%。同樣根據9月食品菸酒價格環比上漲2.6%、影響CPI上漲約0.80個百分點，可算出食品菸酒在CPI一攬子商品和服務中的權重為30.76%。
使用相同方法，可以估算出2019年9月其它有同比（環比）拉動數據分項的權重。
金融數據終端Wind資訊上有部分分項的權重，每月更新一次。將其最新的權重，與上面我們根據同比和對CPI同比整體拉動值計算的權重做比較，發現兩者數值一致。可以推算Wind資訊，也是用這些項的同比和對CPI同比的拉動值來估算權重的。
用這種方法估算權重，有兩個顯而易見的問題。第一，使用同比數據和環比數據，所計算的結果有較大差異，9月份在畜肉和豬肉這兩項上體現得很明顯。第二，使用相同分項不同月份的同比（環比）數據，計算的權重也不一樣，比如今年的豬肉項。
一個相對可行的解決方案是，取當年已經公佈數據的月份，使用同比數據所計算的權重的平均值，作為該年某個分項在CPI中的權重，以此來平滑月度數據的波動。比如現在可以取1-9月根據豬肉項同比和它對CPI同比的拉動，所計算出的各月豬肉項權重的平均值2.29%，作為2019年CPI豬肉項權重。
使用同比數據，而不是環比，主要是因為環比和它對CPI環比的拉動值，通常比相同月份的同比數據更小，因而通過環比數據計算的權重誤差更大。
二是使用“全國居民人均消費支出”、“城鎮居民人均年度消費支出”數據，估算主要分項的權重。
CPI統計範圍是典型消費者所消費的一攬子商品和服務，各個商品和服務的權重，是對應項的支出佔一攬子商品和服務總支出的比例。從統計意義上看，一個支出結構和全國居民人均消費支出結構相同的消費者，可以認為是一個典型消費者。實際上，CPI各個分項的權重，確實也是根據全國居民人均消費支出結構來確定的。
2015年到2018年，全國居民人均消費支出的八大項佔比，如表所示。
下一步估算部分CPI二級分類的權重。面臨的問題，一是全國居民人均消費支出數據，只公佈了八個一級分類，沒有公佈更細緻的二級分類數據，因而無法直接計算。二是國家統計局沒有公佈所有的CPI二級分類數據，比如居住項，除了租賃房房租和水電燃料外，還有建築及裝潢材料、自有住房，但建築及裝潢材料、自有住房這兩個CPI二級分類的數據不再公佈，這導致使用線性擬合的方法來測算CPI二級分類權重，會產生很大誤差。
城鎮居民人均年度消費支出，包含了一部分消費二級分類支出的數據，可用它來代替全國居民人均消費支出數據。但它面臨著數據時效性的問題，2013年後不再公佈了。
假定2013年至今居民消費中，食品菸酒以外的消費結構沒有發生大變化，結合前面計算的全國居民人均消費支出佔比和食品菸酒部分分項的權重，可大致估算出2019年全國CPI一級分類和部分二級分類的權重。
（四）翹尾和新漲價
可以將CPI同比，拆分為翹尾因素和新漲價。根據定義，CPI同比指的是典型消費者所購買的一攬子商品和服務，價格相對於上一年相同月份的變動情況。價格變化包括兩部分，一是上年這個月到上年12月的價格變化，二是當年1月到當年這個月的價格變化。前者就是翹尾因素，反映了上一年商品和服務價格變動，對CPI同比的影響。後者就是新漲價，反映了當年商品和服務價格變動，對CPI同比的影響。
以今年9月全國CPI為例。翹尾因素是去年10月到去年12月價格的變動，這3個月的全國CPI環比分別為0.2%、-0.3%和0.0%，可以計算出翹尾是（1+0.2%）（1-0.3%）（1+0.0%）-1=-0.10%。
新漲價是今年1月到9月價格的變動，這9個月的全國CPI環比分別為0.5%、1.0%、-0.4%、0.1%、0.0%、-0.1%、0.4%、0.7%和0.9%，可計算得新漲價為（1+0.5%）（1+1.0%）（1-0.4%）（1+0.1%）（1+0.0%）（1-0.1%）（1+0.4%）（1+0.7%）（1+0.9%）-1=3.13%。
翹尾因素-0.10%加上新漲價3.13%是3.03%，和公佈的9月CPI同比3.0%一致。
用同樣方法，可以計算出今年1-12月的CPI翹尾，以及今年1-9月的CPI新漲價。
（五）為何PPI難向CPI傳導
PPI全稱是Producer Price Index for Industrial Products，指的是工業生產者出廠價格指數，反映工業企業產品第一次出售時的出廠價格的變化趨勢和變動幅度。PPI統計調查涵蓋1638個基本分類的20000多種工業產品的價格，它的組成可從大類（7類）、工業部門（15類）和工業行業（39類）三個層次來劃分。
和PPI概念相近的有PPIRM，即Purchasing Price Indices of Raw Material，指的是工業生產者購進價格指數，反映工業企業作為中間投入產品的購進價格的變化趨勢和變化幅度。它的統計調查涵蓋900多個基本分類的10000多種工業產品的價格。
PPI指數反映的是一攬子工業品出廠價格，CPI指數反映的是一攬子消費品和服務的價格，工業品位於產業鏈的上游，因而理論上存在著PPI對CPI的傳導。
但實際上，PPI同比對CPI同比，並沒有很明顯的領先性。2015年之前兩者更像是同步指標，2015年之後PPI同比的變化幅度遠大於CPI同比，且兩者走勢不再同步。
2015年之前，PPI同比和CPI同比之間的同步性，源於PPI和CPI之間相互影響。PPI影響CPI的渠道，一是通過生活資料價格直接影響CPI；二是通過生產資料價格影響消費品價格；三是生產資料價格先影響生活資料價格，再影響消費品價格。而CPI影響PPI的渠道，一是CPI中的部分消費品是PPI中的原材料，比如農副產品；二是CPI中消費品與PPI中的生產資料有相同的原材料，消費需求變動影響價格，從而傳導到PPI。
2015年之後，供給成為主導PPI的因素。但終端需求不強，PPI難以向CPI傳導，兩者之間的同步性趨於消失。
PPI的波動難以向CPI傳導，主要原因有兩個。一是統計口徑不同，CPI中至少有55%的分項和PPI無關，包括屬於服務的35%和食品（農產品）的20%。二是波動因素不同，CPI核心波動分項是食品，PPI核心波動分項是生產資料，而兩者交集，即CPI中的工業消費品（權重約為30%）和PPI的生活資料（權重約為25%）價格相對穩定。
二、CPI分析和預測
這部分從兩個維度來分析和預測CPI。一是自上而下視角，主要是定性分析影響CPI的宏觀因素。二是自下而上視角，主要是定量測算CPI同比。
（一）自上而下分析
從自上而下的視角看，影響CPI的宏觀因素主要有產出缺口、貨幣政策和輸入性因素。
1、產出缺口
單一商品的價格，由供給和需求兩個因素共同決定，通過價格機制平衡供需。從宏觀視角看，典型消費者所購買的一攬子商品和服務的價格，同樣由供需決定。當需求大於供給時，CPI有通脹壓力，反之當供過於求時，CPI有通縮壓力。
可以用經濟的實際產出，即實際GDP，來表徵經濟體的總需求。而一個經濟體的供給能力，即潛在產出，由技術水平、資本和勞動力等生產要素共同決定，但這些因素都難以量化。因此，不能直接對比經濟的供需情況。
可以通過HP濾波來解決這個問題。假定經濟體的實際產出，圍繞經濟體的潛在產出波動，而經濟體的潛在產出變動是平滑的。通過HP濾波方法，可以將實際產出分解為趨勢項和擾動項，趨勢項就是潛在產出，擾動項就是產出缺口。
使用2006年以來的季度數據分析，可以發現產出缺口對CPI同比走勢有很強領先性，領先時間在半年左右。
今年兩者走勢有所分化。GDP增速持續下臺階後，二、三季度產出缺口有所收窄。但CPI同比由於豬肉供給短缺，中樞不斷上移。剔除豬肉這個單一因素的影響後，物價通縮的壓力更大，和產出缺口收窄的趨勢一致。
2、貨幣政策
貨幣政策影響CPI的傳導鏈條是貨幣擴張→經濟加快→需求擴張→CPI上漲，通過提振總需求來影響物價水平。 這意味著基本面因素更為重要，它決定了CPI對貨幣的彈性，如果貨幣寬鬆沒有提振總需求，CPI對貨幣政策的反映可能較弱。
衡量貨幣因素的指標很多，包括基礎貨幣、M1、M2和社融等。但近年這些貨幣指標，和CPI通脹之間的關係都在減弱，貨幣因素在中國CPI中的重要性越來越不顯著。
我們認為，導致這一現象的原因，主要有以下幾個。
第一，監管因素的擾動。比如M1同比，2015年之前對CPI同比有明顯的領先性，但2015年之後這種領先滯後關係消失了，一個重要原因是2015年地方債務置換開始，對非金融企業活期存款有擾動，但這對實體需求的影響很小，使得M1和CPI之間的關係脫鉤。
再比如M2同比，在2012年—2016年和CPI同比有很強同步性，但2017年後金融監管趨嚴，同業渠道派生的流動性減少，M2增速持續回落，但這對實體經濟的影響，沒有M2回落那樣明顯。
第二，資產通脹在CPI中體現得不多。吸收貨幣的不只是消費品和服務，還有各類資產，比如房地產就是中國最大的信用加速器。但房價並不直接進入CPI，CPI居住項裡面的自有住房，沒有采取房產交易價格，而是根據房貸利率、物業管理費、維修費漲幅加權得到的虛擬房租而定。
第三，貨幣政策主要通過需求來影響CPI，但供給因素有時是CPI的主導因素。比如今年的CPI通脹上升，就主要是豬肉供給短缺引起的。
但又不能完全忽視貨幣因素對通脹的影響。諸多貨幣指標中，社融相對而言更值得關注。社融體現了金融體系對實體部門（居民與非金融企業）的支持情況，也反映了實體的融資需求，歷史經驗顯示它領先於經濟半年左右。貨幣政策通過需求端來影響通脹，社融是一個相對直觀，也更合乎邏輯的中介指標。
3、輸入性因素
輸入性因素對國內CPI的影響，主要有進口商品和匯率這兩個渠道。
一是進口商品。進口商品價格變動，也會影響國內的物價水平。2014年之前進口價格指數的統計以美元為計價標準，可以發現進口價格指數和CPI同比之間的同步性較高。2014年開始進口價格指數的統計調整為以人民幣作為計價標準，兩個的同步性消失。
計價貨幣調整後，兩者相關性逐漸減弱和消失，可能原因是當以人民幣計價的進口商品價格漲幅更大時，國內產品消費替代，減少一部分進口，反之當以人民幣計價的進口商品漲幅更慢，或者跌幅更大時，會加大進口。這導致的結果是，進口商品會平抑國內的物價波動，使得CPI同比變化幅度小於以人民幣計價的進口商品價格波動。
二是匯率。人民幣貶值，會增加一部分進口商品的成本。正如前面分析，當進口商品價格漲幅更大時，會有一部分國內商品的消費替代。從數據上看也是如此，人民幣有效匯率指數，和CPI同比之間，沒有很明顯的反向關係。
可以認為，當前人民幣匯率對國內CPI的影響並不顯著。核心邏輯是匯率主要影響工業品和易儲存農產品的進口價格，但國內工業消費品的價格相對穩定，而食品中價格變化較大的是豬肉和蔬菜，中國進口的豬肉量佔消費比例不到5%，受匯率的影響小，蔬菜價格則主要受天氣和節日因素影響，和匯率的關係也不大。
（二）自下而上分析
從自下而上的角度，可以通過環比均值法、環比+高頻指標法和波動預測法，來定量測算CPI同比。
1、環比均值法
環比均值法估算CPI同比，是利用CPI環比具有明顯季節性規律這一特點。因食品漲價、出行成本上升等原因，通常春節所在月份的CPI環比是年內高點。春節所在月份的次月，由於春節影響消退、天氣逐步轉暖等，肉類和蔬菜等降價，CPI環比下滑至年內低點。4月到6月的CPI環比在多數年份保持平穩，數值圍繞0小幅波動。7月到9月由於暑假交通出行需求增加，以及雨水天氣影響蔬菜的種植和運輸等，CPI環比上升。10月回落，11月到次年1月因嚴寒天氣影響冬季蔬菜運輸、聖誕和元旦的季節性消費需求增加，CPI環比逐步上升。
基於季節性規律，可以取前三年，或者前五年對應月份的CPI環比平均值，作為當年某月的CPI環比，再用環比累乘法，計算出同比。
使用環比均值法時，需要注意春節錯月的影響。多數年份的春節在2月，但也有在1月的，比如2017年和2020年。使用前三年的CPI環比均值，來計算2020年1月的CPI環比時，應該取2017年1月、2018年2月和2019年2月這三個月CPI環比的平均值，相應2020年2月的CPI環比應該取2017年2月、2018年1月和2019年1月這三個月CPI環比的平均值。
舉個例子。2016年到2018年這三年10月CPI環比分別為-0.12%、0.11%和0.20%，平均值為0.06%。那麼計算今年10月CPI同比的步驟是，先用去年11月到今年9月的CPI環比+1，然後這11個數累乘，再乘以1+0.06%，最後減去1得到10月CPI同比為2.89%。
使用環比累乘法計算CPI同比時，有幾個缺陷：
一是環比均值使用的是往年數據，不能體現當月新出現因素對CPI的影響。比如非洲豬瘟導致豬肉漲價、洪澇災害對菜價的推動等。後面要講的環比+高頻指標法，嘗試著去解決這一缺陷。
二是環比均值法自身的技術性問題。國家統計局公佈的CPI環比，只保留了一位小數點，即使是用官方公佈的環比累乘所得到的同比，和國家統計局公佈的同比數據之間，也有差異。CPI環比數據精確度不夠所產生的計算誤差，是環比均值法難以避免的。
三是雖然CPI環比具有季節性規律，但在不同年份，仍然是有波動的，而環比均值法平抑了實際環比的波動，預測時間越長影響越明顯。
2、環比+高頻指標法
環比+高頻指標法，將CPI統計的商品和服務，拆分為食品和非食品兩大類，食品項的環比用高頻指標擬合，非食品項的環比採用歷史均值。
估算食品項的環比時，一是可以用農業部農產品批發價格200指數的環比，對其做整體擬合。
兩者回歸時的擬合優度為0.75，根據迴歸方程可以估算CPI食品項環比。
二是對於有高頻指標的食品項，比如蔬菜、水果、豬肉、牛肉、雞蛋等，可以用高頻指標各自單獨擬合，而沒有高頻指標的食品項，則用往年環比均值。
估算CPI非食品項環比，以環比均值為基礎。使用高頻指標來擬合時，面臨兩個問題：一是CPI非食品項權重的信息較少，所估算的權重和實際權重可能有較大出入，即使是能通過高頻指標得到較好的擬合，在加權計算CPI環比時，也容易產生誤差；二是高頻指標和對應CPI分項環比的走勢不一致，如全國城市住房租賃價格指數環比和CPI租賃房房租之間的同步性並不強。
2019年CPI食品項的權重約為19.3%，非食品權重為80.7%。10月農業部農產品批發價格指數環比為1.8%，根據上文的迴歸方程計算得10月CPI食品項環比為0.88%。前三年10月CPI非食品項的環比均值為0.17%。加權計算得10月CPI環比為0.31%，環比累乘法計算出10月CPI同比為3.1%。
如果使用豬肉、雞蛋、鮮果、鮮菜的高頻指標估算環比，其它項取前三年的CPI環比均值，計算得10月CPI環比約為0.43%，同比為3.3%。
3、波動預測法
波動預測法測算CPI同比的思路是，找出CPI中同比波動較大的分項，根據供需狀況，對其單獨作分析。由於其它項的同比波動較小，可以將其當成一個整體來考慮，同比取前期的移動平均值。
從統計學角度看，標準差能夠反映一列數據的離散程度，標準差越大，這列數據分佈得越零散。通俗一點來講，就是一列數的標準差越大，它的波動率越高。
使用2016年1月到2019年9月的數據，計算CPI食品菸酒項的各個子項和7個非食品菸酒項同比的標準差。發現豬肉、鮮菜、鮮果、畜肉、蛋類這幾項的標準差，要明顯高於其它項。由於CPI畜肉項同比的高波動，主要來自於豬肉，因此可以認為豬肉、鮮菜、蛋類和鮮果這四項，是CPI同比的波動之源。在預測CPI通脹時，需要對這四項做重點分析。
油價對CPI的影響也較為明顯，而且關注度很高，還需要重點分析油價。國際油價對CPI的影響，主要有三個渠道：
一是通過交通工具用燃料。使用2016年1月到2019年9月的數據，以滯後一期的WTI原油期貨價格月度同比作為自變量，CPI交通工具用燃料作為因變量，迴歸分析的擬合優度達到了0.86。
通過迴歸可知，CPI交通工具用燃料對WTI油價的彈性為0.34，乘以它的權重2%，可以估算出WTI油價每變動1個百分點時，通過交通工具用燃料這一項影響後一個月的CPI同比0.0068個百分點。
二是通過居住項中的水電燃料。同樣將2016年1月以來的滯後一期WTI原油期貨價格月度同比作為自變量，CPI居住項的水電燃料作為因變量，做迴歸的擬合優度為0.50。
迴歸分析發現，CPI居住中的水電燃料項對WTI油價的彈性為0.03，乘以它的權重5.2%，可以估算出WTI油價每變動1個百分點時，通過水電燃料這一項影響後一個月的CPI同比0.0016個百分點。
三是通過交通成本影響蔬菜價格。據統計蔬菜零售價格中物流成本佔比約為50%-60%，而物流成本中油費佔比在40%左右，前面已經計算過交通工具用燃料對油價變動的彈性為0.34，再乘以鮮菜項在CPI中的權重2.55%，可以計算得通過運費——蔬菜這一渠道，油價對後一個月CPI同比的影響彈性為0.0019。
當前PPI向CPI的傳導並不強，通過中間化工品的渠道來影響CPI的幅度有限，這裡不做具體分析。綜合考慮上述三個渠道，CPI同比對國際油價的彈性為0.0103，即國際油價每變動1個百分點，將造成後一個月CPI同比同向變動0.0103個百分點。
因此，對CPI同比的觀察最終可以分為三部分：一是豬肉、鮮菜、蛋類、鮮果，二是油價，三是其他項。
利用上述分類將2017年1月-2019年9月的CPI同比數據進行拆解，可以發現，除了每年1-2月存在春節錯位因素，導致其他項同比出現較大波動外，在大多數時期其他項對於CPI同比的拉動是較為穩定的。
基於這一事實，我們可以取某月前6個月其它項同比的移動平均值，作為其它項在這個月對CPI同比的拉動，以簡化之後的測算思路。而把分析的重點，放在豬肉、鮮菜、鮮果、蛋類和油價等幾大重要分項上。
（1）豬肉
和大多數商品價格變動同時受供、需兩端變化的影響不同，豬肉消費的需求比較穩定。根據國家統計局數據，2013-2017年中國人均豬肉年消費在20kg左右，2018年有所增加，但總的來說豬肉需求基本平穩。
相比之下，豬肉的供給波動更為劇烈。商務部此前公佈過季度的生豬供給指數和豬肉需求指數，可以看到生豬供給指數波動幅度明顯大於豬肉需求指數。
因此豬肉價格變化主要受供給因素影響，我們對豬肉的分析也集中於供給端。
衡量豬肉供給能力，最常用的指標是中國政府網公佈的能繁母豬和生豬存欄數據。 但在規模化養殖程度提高、生豬出欄率提升背景下，這些指標所反映的生豬供給能力，和實際情況之間的偏差越來越大。例如2012-2018年生豬存欄數據在持續下滑，但是出欄數據基本維持穩定。
與之相對應的是生豬定點企業屠宰量，這一數據不受生豬養殖出欄率提高的影響，是反映豬肉供給最直接的指標。12個月移動平均生豬定點企業屠宰量同比，和22省市豬肉價格走勢之間，有較強的負相關性。
而12個月移動平均的能繁母豬存欄同比，領先於12個月移動平均的生豬屠宰量同比6個月左右。能繁母豬存欄同比到目前為止還是快速下行的，這意味著至少到明年上半年，生豬供給缺口都面臨較大壓力。
豬肉是中國居民最主要的肉類消費品，中國消費的豬肉超過全球一半，而且以國內養殖為主，2018年進口豬肉量佔我國豬肉消費的比例不到3%。從全球豬肉出口數據看，在極限情況下也只能解決10%的缺口。
當前由於非洲豬瘟的高致死率、高傳染性和財政補貼不到位，即使單頭出欄高利潤，養殖戶補欄的積極性也並不強。豬肉高價可能會抑制一部分豬肉需求，未來漲幅將放緩，但是受限於供給缺口，至少2020年上半年的豬肉絕對價格水平將持續處在高位。
（2）鮮菜
CPI鮮菜項同比波動很大，僅次於豬肉項，但從歷史數據看，它的環比卻有很強季節性。春節所在月份是年內高點，春節所在月份的次月環比大幅下降，2季度由於蔬菜上市多數年份的CPI鮮菜項環比為負，3季度則因雨水天氣影響運輸蔬菜環比也較高，4季度容易受天氣影響季節性規律不如其它時間明顯。
CPI鮮菜項環比的強季節性規律，源於鮮菜的生長週期短。小白菜、空心菜、生菜的生長週期不到一個月，油麥菜、小油菜、大白菜、豌豆、青蒜的生長週期在40-50天。這使得即使是遭遇大範圍的洪澇災害，鮮菜供應也能在2個月內恢復。從2010年後遭遇洪災的年份看，在遭遇洪災衝擊後，CPI鮮菜項環比在2個月的超季節性上漲後，就開始恢復到或低於季節性了。
因此，我們可以通過鮮菜的季節性判斷其環比趨勢，然後通過環比來計算同比。
（3）蛋類
判斷雞蛋價格走勢時有一個很關鍵指標——蛋料比價。從歷史上看，除少數時期外，蛋料比價跌破盈虧平衡點後，蛋料比價都有一輪強勁反彈。今年也是如此，2月中旬至3月中旬，蛋料比價低於平衡點，養殖戶出現虧損，3月中旬開始雞蛋價格和蛋料比價都快速反彈。
預計未來雞蛋可能會有進一步的漲價壓力。第一是因為隨後的元旦、春節等都是傳統消費旺季；第二是豬肉漲價產生消費替代，進而帶動雞蛋漲價；第三是飼料成本的上升，豆粕和玉米佔自配飼料成本的近8成，玉米由於農業供給側改革目前庫存處於低位，而今年以來豆粕價格持續窄幅震盪，其對中美經貿關係的反應趨於鈍化。
因此，在消費旺季、豬肉漲價替代效應和飼料成本三個因素共同作用情況下，未來雞蛋有進一步漲價的可能。
（4）鮮果
水果也是今年二季度市場關注度較高的食品分項。由於去年山東、陝西等蘋果主產區減產使得今年蘋果低庫存，蘋果大幅漲價。而作為中國消費量最大的水果品種，蘋果漲價又帶動了其他水果漲價。加之今年春季海南、廣東等熱帶水果產區遭遇了異常天氣，兩個原因共同導致今年四月開始水果價格出現大漲。
對比歷史數據，可以發現水果價格具有季節性規律。在短期供給衝擊消退後，恢復正常趨勢。因此，在判斷鮮果價格未來趨勢時，以CPI鮮果項的環比均值為基礎，根據供需情況對環比進行加成。
（5）油價
原油作為特殊的大宗商品，受供給、需求和地緣政治的影響。供給方面，呈現OPEC、美國和俄羅斯三足鼎立的局面。需求方面，OECD國家和非OECD國家的需求，大約各佔一半。
地緣政治短期會擾動油價，但只有在原油供需缺口本身就在收窄時，地緣政治衝突才會持續推升油價，比如1973年中東戰爭和2003年的伊拉克戰爭。如果國際原油整體處於供過於求時，各類地緣政治衝突，即使是中東戰爭，對國際油價的衝擊也很難持續，因為此時國際原油市場的供給能夠得到保障，短期情緒推升油價後又恢復正常。2014年伊拉克內戰，2015年也門內戰，今年10月沙特阿美油廠遭襲，油價也都只是在短暫跳升後又恢復正常。
因此，供需是判斷中期油價趨勢的基礎。根據美國能源信息署（EIA）預測，2020年全球原油供給將增加160萬桶/天，另一方面，隨著全球經濟放緩，需求僅增加130萬桶/天。2020年除四季度外，原油整體將處於供過於求的狀態。
從價格方面來看，EIA預測2019年WTI原油期貨結算均價為56.26美元/桶，2020年為54.43美元/桶。從EIA公佈的月度預測數據看，WTI原油價格月度同比於今年12月短暫轉正後開始回落，2020年4月見底後開始回升。
前面分析過油價對國內CPI同比的影響渠道，這裡可以利用EIA預測的國際油價月度同比，來定量測算國際油價對國內CPI的影響。
（6）其它項
前面已經提到過，基於CPI其它項的同比變動相對穩定，取前6個月的移動均值，作為CPI其它項的同比。
（7）定量測算CPI同比
定量測算的步驟如下：
第一，對豬肉、鮮菜、蛋類、鮮果這四項，在2016年到2018年對應月份環比均值的基礎上，根據供需狀況進行加成，得到今年對應項的環比。用環比均值法計算出各項的同比後，再乘以對應的權重，計算出各項對CPI同比的拉動。
第二，取前6個月CPI其它項同比的移動平均值，作為今年10月-2020年12月CPI其它項的同比。再乘以權重，得到其它項對CPI同比的拉動。
第三，使用EIA做的WTI油價預測結果，計算出WTI油價的同比，再乘以彈性係數0.0103，得到油價對CPI同比的影響。
第四，將上述三個步驟的結果加總，得到2019年10月-2020年12月的CPI同比，如圖所示。
測算結果顯示，10月CPI同比在3.5%左右。由於低基數，11月繼續跳升。因春節錯位，2020年1月CPI同比可能突破4.5%。
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