MBA宏观经济学10第九章 宏观经济预测
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•物流指数——货运量和沿海港口货物吞吐量
等2个指标合成
• 轮胎销售情况 • 货运指数
关键产业
• 制造业采购经理指数（PMI） • 房地产开发领先指数 • 工业产品产销率 • 用电量 • 摩天大楼指数（Skyscraper Index） • ……
关键产业
• 涉及生产量、新订单、新出口订单、积压订单、产成品库存、采 购量、进口、购进价格、原材料库存、从业人员、供应商配送时 间等11个问题
如何获得先行指标集
• 宏观经济的逻辑 • 其他研究报告的经验 • 景气分析中的先行指标 ……
如何获得先行指标集
• 逻辑 • 数据公布的频次 • 抓重点 • 预期
贸易
• 台湾对大陆的订单 • 海关进出口总额 • 主要大宗商品进口量 • ……
运输
• 集装箱运输量增幅 • BDI （波罗的海干散货指数）
建模预测方法
建模预测方法
• 人工神经网络 一种人工智能方法，利用计算机模拟生物神经网络的信息处理、 反应方式，包括输入层、隐藏层、输出层、活动函数等，具有自 学习功能，能处理非线性问题。
建模预测方法
• 挖掘 http://www.google.org/flutrends/
建模预测方法
• 2008年8月18日厦门大学与新加坡南洋理工大学联合在新加坡举 行2008年秋季中国季度宏观经济模型(简称CQMM)预测发布会， 公布对中国2008年下半年至2009年共六个季度的宏观经济主要指 标的预测：
0
2001年1月 2001年2月 2001年3月 2001年4月 2001年5月 2001年6月 2001年7月 2001年8月 2001年9月 2001年10月 2001年11月 2001年12月 2002年1月 2002年2月 2002年3月 2002年4月 2002年5月 2002年6月 2002年7月 2002年8月 2002年9月 2002年10月 2002年11月 2002年12月 2003年1月 2003年2月 2003年3月 2003年4月 2003年5月 2003年6月 2003年7月 2003年8月 2003年9月 2003年10月 2003年11月 2003年12月 2004年1月 2004年2月 2004年3月 2004年4月 2004年5月 2004年6月 2004年7月 2004年8月 2004年9月 2004年10月 2004年11月 2004年12月 2005年1月 2005年2月 2005年3月 2005年4月 2005年5月 2005年6月 2005年7月 2005年8月 2005年9月 2005年10月 2005年11月 2005年12月 2006年1月 2006年2月 2006年3月 2006年4月 2006年5月 2006年6月 2006年7月 2006年8月 2006年9月 2006年10月 2006年11月
第九章 宏观经济的预测方法
背景
宏观经济预测的时代
学术研究机构
中科院、社科院、国务院发展研究中心 ……
券商、银行等金融机构
摩根斯坦利、高盛……
背景
为什么要学习自己进行预测
预测的高不确定性 信息不对称 某些市场参与主体的预测会服务于自己的利益
背景
• 模型派（学院派） 可以得到具体的预测值或者区间
• 非模型派 景气分析、图形分析 可以判断趋势的变化
建模预测方法
• 外生假定人民币今明年将分别上升8.1%、2.1%的 幅度、美国与欧盟经济发展步伐放缓、世界原油 价格走势呈倒“∪”型以及央行在2008年利率不 变、2009年两次降息的条件下，2008年中国全年 GDP增长率将回落到9.86％，其中，第三季度 GDP增长率将回落至9.59%，第四季度回落至 9.31%。进入2009年，GDP增速还可能进一步出 现小幅回落，全年保持在9.66%的水平。其中一 季度将为9.73%；二季度上升至9.94%，三季度回 落至9.54%后，第四季度再次回升至9.50%。
800 600 400 200
0 Feb-07 Mar-07 Apr-07 May-07 Jun-07 Jul-07 Aug-07 Sep-07 Oct-07 Nov-07 Dec-07 Jan-08 Feb-08
折线图分析
• 发现领先指标
折线图分析
• 数据的口径 • 先行指标的寻找
9000 8000 7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000
建模预测方法
2008 • 第四季度：6.8% 2009 • 第一季度：6.1% • 第二季度：7.9% • 第三季度：8.9%
wk.baidu.com
建模预测方法
• 使用复杂数学模型进行预测最为成功的代表：中国科学院预测科 学研究中心
粮棉油产量预测 汇率预测 外贸预测 GDP预测 油价预测
建模预测方法
折线图分析
1400 1200 1000
• 单项指数计算采用扩散指数法，即正向回答的百分数加上回答不 变的百分数的一半
建模预测方法
• 回归模型
Yt f X , 1,t1 X 2,t1, u
Yt 0 1 X1,t1 2 X 2,t1 u
建模预测方法
• 时间序列方法 AR、MA、ARMA、ARIMA Johansen 协整分析 VAR、SVAR ARCH、GARCH Granger因果分析 …………
建模预测方法
• 模型
建模预测方法
130
120
110
3
100
2
1
90
0
-1
-2
-3 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08
Residual
Actual
Fitted
建模预测方法
102 101 100
99 98 97 96 95 94 2009M08
2009M09 CPIF
2009M10
背景
• 不同的变量预测难度不同： GDP 对外贸易 粮食产量 股市 • 中长期预测一般难于短期预测
背景
• 预测的关键（时间差的问题）
先行指标的选择 先行指标与预测指标之间关系的建立
• A行为发生—A行为数据公布—B行为数据公布 （………B行为发生…………）
建模预测方法
• 回归模型 • 时间序列模型 • 人工神经网络 • 灰色预测 • 数据挖掘/文本挖掘 • 组合预测/TEI@I ……
等2个指标合成
• 轮胎销售情况 • 货运指数
关键产业
• 制造业采购经理指数（PMI） • 房地产开发领先指数 • 工业产品产销率 • 用电量 • 摩天大楼指数（Skyscraper Index） • ……
关键产业
• 涉及生产量、新订单、新出口订单、积压订单、产成品库存、采 购量、进口、购进价格、原材料库存、从业人员、供应商配送时 间等11个问题
如何获得先行指标集
• 宏观经济的逻辑 • 其他研究报告的经验 • 景气分析中的先行指标 ……
如何获得先行指标集
• 逻辑 • 数据公布的频次 • 抓重点 • 预期
贸易
• 台湾对大陆的订单 • 海关进出口总额 • 主要大宗商品进口量 • ……
运输
• 集装箱运输量增幅 • BDI （波罗的海干散货指数）
建模预测方法
建模预测方法
• 人工神经网络 一种人工智能方法，利用计算机模拟生物神经网络的信息处理、 反应方式，包括输入层、隐藏层、输出层、活动函数等，具有自 学习功能，能处理非线性问题。
建模预测方法
• 挖掘 http://www.google.org/flutrends/
建模预测方法
• 2008年8月18日厦门大学与新加坡南洋理工大学联合在新加坡举 行2008年秋季中国季度宏观经济模型(简称CQMM)预测发布会， 公布对中国2008年下半年至2009年共六个季度的宏观经济主要指 标的预测：
0
2001年1月 2001年2月 2001年3月 2001年4月 2001年5月 2001年6月 2001年7月 2001年8月 2001年9月 2001年10月 2001年11月 2001年12月 2002年1月 2002年2月 2002年3月 2002年4月 2002年5月 2002年6月 2002年7月 2002年8月 2002年9月 2002年10月 2002年11月 2002年12月 2003年1月 2003年2月 2003年3月 2003年4月 2003年5月 2003年6月 2003年7月 2003年8月 2003年9月 2003年10月 2003年11月 2003年12月 2004年1月 2004年2月 2004年3月 2004年4月 2004年5月 2004年6月 2004年7月 2004年8月 2004年9月 2004年10月 2004年11月 2004年12月 2005年1月 2005年2月 2005年3月 2005年4月 2005年5月 2005年6月 2005年7月 2005年8月 2005年9月 2005年10月 2005年11月 2005年12月 2006年1月 2006年2月 2006年3月 2006年4月 2006年5月 2006年6月 2006年7月 2006年8月 2006年9月 2006年10月 2006年11月
第九章 宏观经济的预测方法
背景
宏观经济预测的时代
学术研究机构
中科院、社科院、国务院发展研究中心 ……
券商、银行等金融机构
摩根斯坦利、高盛……
背景
为什么要学习自己进行预测
预测的高不确定性 信息不对称 某些市场参与主体的预测会服务于自己的利益
背景
• 模型派（学院派） 可以得到具体的预测值或者区间
• 非模型派 景气分析、图形分析 可以判断趋势的变化
建模预测方法
• 外生假定人民币今明年将分别上升8.1%、2.1%的 幅度、美国与欧盟经济发展步伐放缓、世界原油 价格走势呈倒“∪”型以及央行在2008年利率不 变、2009年两次降息的条件下，2008年中国全年 GDP增长率将回落到9.86％，其中，第三季度 GDP增长率将回落至9.59%，第四季度回落至 9.31%。进入2009年，GDP增速还可能进一步出 现小幅回落，全年保持在9.66%的水平。其中一 季度将为9.73%；二季度上升至9.94%，三季度回 落至9.54%后，第四季度再次回升至9.50%。
800 600 400 200
0 Feb-07 Mar-07 Apr-07 May-07 Jun-07 Jul-07 Aug-07 Sep-07 Oct-07 Nov-07 Dec-07 Jan-08 Feb-08
折线图分析
• 发现领先指标
折线图分析
• 数据的口径 • 先行指标的寻找
9000 8000 7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000
建模预测方法
2008 • 第四季度：6.8% 2009 • 第一季度：6.1% • 第二季度：7.9% • 第三季度：8.9%
wk.baidu.com
建模预测方法
• 使用复杂数学模型进行预测最为成功的代表：中国科学院预测科 学研究中心
粮棉油产量预测 汇率预测 外贸预测 GDP预测 油价预测
建模预测方法
折线图分析
1400 1200 1000
• 单项指数计算采用扩散指数法，即正向回答的百分数加上回答不 变的百分数的一半
建模预测方法
• 回归模型
Yt f X , 1,t1 X 2,t1, u
Yt 0 1 X1,t1 2 X 2,t1 u
建模预测方法
• 时间序列方法 AR、MA、ARMA、ARIMA Johansen 协整分析 VAR、SVAR ARCH、GARCH Granger因果分析 …………
建模预测方法
• 模型
建模预测方法
130
120
110
3
100
2
1
90
0
-1
-2
-3 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08
Residual
Actual
Fitted
建模预测方法
102 101 100
99 98 97 96 95 94 2009M08
2009M09 CPIF
2009M10
背景
• 不同的变量预测难度不同： GDP 对外贸易 粮食产量 股市 • 中长期预测一般难于短期预测
背景
• 预测的关键（时间差的问题）
先行指标的选择 先行指标与预测指标之间关系的建立
• A行为发生—A行为数据公布—B行为数据公布 （………B行为发生…………）
建模预测方法
• 回归模型 • 时间序列模型 • 人工神经网络 • 灰色预测 • 数据挖掘/文本挖掘 • 组合预测/TEI@I ……