GDPNOW：精细化宏观实时预测体系-20210426-国泰君安-20页

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GDPNOW：精细化宏观实时预测体系-20210426-国泰君安-20页

# GDPNOW # 预测体系 # 宏观经济大小：1.23M | 页数：20 | 上架时间：2021-04-29 | 语言：中文

类型: 专题

上传者: ZF报告分享

撰写机构: 国泰君安

出版日期: 2021-04-26

摘要：

 经济研究中，存在无法实时掌握历史区间经济状态的问题。因此，对频率相对较低、更新相对滞后的重要经济指标进行实时预测，具有重要的价值。

 GDPNOW：模型框架的核心是：一，从GDP 核算视角，拆分到各生产部门，进行预测合成；二，综合使用季度和月度两类模型，提高数据使用效率。

 中国宏观经济预测框架：从生产法视角，将GDP 拆分到工业、房地产和建筑等11 个行业，分别对其量和价进行预测：季度模型：使用贝叶斯向量自回归模型，对11 个行业名义值进行预测；使用动态因子模型，对行业同比价格指数进行预测，综合给出行业实际增速观点值；月度模型：为各行业筛选了最直接相关的月度变量。首先对未发布月度数据进行预测，然后回归拟合得到对应行业增速观点值；观点加权：动态调整权重，将季度和月度模型观点加权，得到综合预测；构建权重，加权平均得到整体GDP 增速预测值。

 研究展望：GDPNOW 框架下，对于未发布月度数据，使用滞后期时序模型进行预测，本质还是量化趋势外推。在经济处于正常运转状态时，这种方法不会存在较大的偏差。我们认为更合适的方法是，使用更高频的数据对月度未发布数据进行预测，如日度和周度，此时需要考虑新的模型框架。

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