宏观策略专题报告经济预测研究系列专题之二:预测GDP增速,宏观指标主成分法

1. 从不同角度观察生产活动的成果,GDP核算方法可以分为生产法、收入法和支出法。我们常说的拉动经济增长的“三驾马车”的衡量指标是指GDP支出法中的最终消费支出、资本形成总额和货物与服务净出口。我们从支出法的角度选取宏观经济指标对GDP进行分析。

2. 在这份报告中我们主要参考哈佛大学教授(NBER成员)James H. Stock和普林斯顿大学教授(NBER成员)Mark W. Watson在2002年联合发表的论文《Forecasting Using Principal Components From a Large Number of Predictors》以及《Macroeconomic Forecasting UsingDiffusion Indexes》中的研究方法,利用中国相关数据进行分析。本文将基于多项经济变量,利用因子模型预测中国宏观经济指标GDP。当经济指标数量较多时,我们提取主成分信息,降低变量维度。

3. 根据截至2018年一季度的经济数据,通过模型计算和调整,我们得出大概率情况下2018年二季度GDP同比增速为6.86%,变动区间为[6.8%,6.9%]。不过,存在贸易和信贷因素的干扰,如果贸易环境在二季度发生巨大改变,或者社会融资规模数据大幅下跌,则可能出现二季度GDP下落至6.69%,变动区间为[6.6%,6.7%]。

4. 在未来的研究中,我们至少还有两个方面可以优化:(1)增强模型的动态效果,分拆各项经济指标在不同经济状态下(增长、衰退)的表现;(2)扩展指标选取范围,不仅是经济数据,还包括金融市场、经济政策以及部分大宗商品价格指标,以更加全面的观测中国经济活动。