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2018年 12期 《 当代财经 》 字数: 千字

月度CPI增速的高频数据预测方法

作者:梁泳梅1,董敏杰2  

  

 作者简介:

梁泳梅,中国社会科学院副研究员,博士,主要从事工业与劳动经济学研究;董敏杰,中信建投证券股份有限公司宏观分析师,博士,主要从事宏观经济研究,通讯作者联系方式dmj2527@163.com。   

 栏目:

理论经济 

 单位:

(1. 中国社会科学院 工业经济研究所,北京 100836;2. 中信建投证券股份有限公司 研究发展部,北京 100020) 

 关键词:

CPI预测;食品;非食品;高频数据;春节因素 

 摘要:

        受多因素影响,基于传统方法的消费者价格指数(CPI)增速预测准确性有所下降,因此需要构建新的预测方法。新方法的不同之处在于:第一,把主流预测框架由“食品+非食品”二分法扩展为“食品+工业消费品+服务”的三分法框架,使预测的内容更为全面;第二,根据城镇居民消费支出结构、投入产出表等数据,调整了CPI分项的权重体系;第三,对春节因素客观化和具体化,细分为“节前”“节中”“节后”三种情形并量化,并考察其对各分项价格变化的影响。回溯检验显示,新方法对CPI增速的预测效果要明显优于传统方法,预测误差在0.1个百分点以内的分布频率接近80%,预测准确率也较现有方法平均高出近15个百分点。
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