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系统化资产配置系列:实时预测中国GDP增速

A看点网摘要:宏不雅经济数据建模面对多个可贵,包含数据颁布时光不合步、出缺掉值、截面维度高和数据频率不一致等。为懂得决这些问题,本文介绍了一种基于动态因子模型的Nowcasting办法。在这个模型里,所有可不雅测的宏不雅经济数据可以或许被若干弗结不雅测的隐含因子所...【 系统化资产配置系列:实时预测中国GDP增速】


本篇是系统化资产配置系列报告的第六篇,详细介绍了一种实时预测中国GDP增速的Nowcasting方法。
实时预测是识别当前经济状态的流行方法。它的思想就是利用所有可得的信息来获得当前经济状态的估计。举例来说,GDP增速是反映经济状态的最直接指标,但由于它只在每季度发布一次,且发布时间滞后,因此我们总是无法得到当前季度的GDP增速。这样一来,我们就必须使用其他更高频指标如工业增加值增速等来推测当前季度的GDP增速。
宏观经济数据建模面临多个难点,包括数据公布时间不同步、有缺失值、截面维度高和数据频率不一致等。为了解决这些问题,本文介绍了一种基于动态因子模型的Nowcasting方法。在这个模型里,所有可观测的宏观经济数据能够被若干不可观测的隐含因子所解释。
我们从工业、价格、国内外贸易、固定投资、财政、景气调查、银行与货币等方面选取了39个指标建立了中国经济Nowcasting模型。我们在模型中设定了5个隐含因子,分别是全局因子,实际产出因子,金融因子,情绪因子和价格因子。
本文还利用动态因子模型进行了实际测算。通过在样本内构建“伪数据集”的方法,我们展示了对于2019年二、三、四季度GDP同比的Nowcasting过程。结果发现,随着数据集的扩大,对当季GDP的预测值与实际发布值会越来越接近,这初步验证了基于动态因子模型的Nowcasting方法有效性。
最后,基于2020年4月13日的可得数据,我们对2020年一季度GDP同比做了样本外预测,最终预测值为-2.849%。2020年4月17日国家统计局正式公布了我国2020年一季度GDP同比增速为-6.8%。
本篇是系统化资产配置系列报告的第六篇,详细介绍了一种实时预测中国GDP增速的Nowcasting方法。实时预测是识别当前经济状态的流行方法。它的思想就是利用所有可得的信息来获得当前经济状态的估计。但是,对宏观经济数据建模面临多个难点,包括数据公布时间不同步、有缺失值、截面维度高和数据频率不一致等。为了解决这些问题,本文将介绍一种基于动态因子模型的Nowcasting方法,并利用此方法对我国2019年二、三、四季度季度做模拟预测,结果发现预测准确度较高。最后,基于2020年4月13日的可得数据,我们对2020年一季度GDP同比做了样本外预测,最终预测值为-2.849%。
风险提示:本报告结论基于历史数据,在市场环境转变时模型存在失效的风险。
报告正文
1 Nowcasting
1.1. 什么是Nowcasting
对于政府机构来说,当前经济状态直接影响到宏观政策的制定。例如,央行需要判断当前经济是否过热,从而决定是否需要通过加息等措施来给经济降温。对于投资者来说,经济状态也直接影响投资策略。例如在经济上行时,投资者应该配置更多的权益资产。因此准确且及时的识别当前经济环境具有重要的意义。
实时预测是识别当前经济状态的流行方法。它的思想就是利用所有可得的信息来获得当前经济状态的估计。举例来说,GDP增速是反映经济状态的最直接指标,但由于它只在每季度发布一次,且发布时间滞后,因此我们总是无法得到当前季度的GDP增速。这样一来,我们就必须使用其他更高频指标如工业增加值增速等来推测当前季度的GDP增速。
那么如何对数量庞大的各种宏观指标建模,从而实现实时的经济状态预测呢? 本文将介绍一种基于动态因子模型的Nowcasting方法,它可以解决宏观经济数据建模面临的多种困难。
1.2. 宏观经济数据建模的难点
宏观经济数据的特点决定了我们难以用简单模型如线性回归来对其建模和预测,宏观数据建模的难点主要有以下几点:
1. 宏观数据公布时间不同步,且可能有缺失值。一般来说,各类宏观数据是随着时间推进而逐渐发布的。PMI这种调查数据可以在当月底获得;工业、价格等数据在次月上旬发布;而M2、社融等数据要在次月中下旬才能获得。也就是说,在任意时刻我们可得的最新宏观数据呈现出“锯齿状”结构。另外,我国宏观数据在每年春节前后有“官方缺失”的特点。根据统计报表制度,2月份不发布1月份规模以上工业和能源生产、固定资产投资、房地产开发投资和销售、社会消费品零售总额和工业经济效益等数据。
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