第三节 通货膨胀率预测

构建动态因子模型时应遵循的变量选取原则已在前一章中讨论过。具体到构建通货膨胀率动态因子模型的实践，笔者遵循了以下原则。首先，从经济学的角度出发，选取对通货膨胀率有直接影响的诸多变量（见本章第一节）形成一个初选的数据集。其次，对该初选的数据集从统计学的角度出发，通过计算各变量与通货膨胀率间的相关系数，剔除其中与通货膨胀率相关性较小的变量后形成最终用于构建通货膨胀率动态因子模型的数据集。

在实际对G20经济体通货膨胀率动态因子模型的建模中，由于受到数据来源等多方面的限制，尽管不同经济体选取的变量不尽相同，但在遵循上述原则的基础上，对多数经济体的通货膨胀率动态因子模型的构建中仅选用了30个左右的变量。

自2015年年初开始，依据本研究项目所建动态因子模型做出的预测结果相继被公布在互联网上。从实际经济运行情况看，预测结果令人满意。例如，2015年3月5日，笔者预测我国CPI将逐步企稳回升而并非如绝大多数人所预期的将陷入负增长; 2015年5月13日，笔者预测CPI同比增长率为负的概率已降至零。事实上，2015年我国CPI同比增长率的最低点为0.8%，出现在2015年1月。再如，2015年5月12日，笔者的预测结果显示，美国CPI年内月同比增长率将运行在2%以下，据此笔者大胆做出了与绝大多数人完全不同的判断：“年内美联储加息的可能性极小！”2015年12月9日，笔者依据预测结果判断“美联储12月份加息已成定局”。事实上，美联储2015年12月16日例会后宣布了加息决定。又如，2015年5月22日，笔者依据预测结果判断“俄罗斯通货膨胀率年底降至11%左右的目标恐难实现”。事实上，2015年12月俄罗斯通货膨胀率仍高达12.9%。2015年5月26日，笔者的预测显示英国陷入通货紧缩的可能性较大。根据目前已公布的数据，2015年英国CPI同比自2月份起一直在-0.1% ～0.1%区间波动，并且9月、10月两月连续出现了同比-0.1%。

国际货币基金组织每年春、秋两季发布《世界经济展望》报告，其预测结果在世界经济研究领域有很高的影响力。对其2014年春季（4月8日公布）和秋季（10月7日公布）报告进行分析发现，春季对G20经济体CPI的预测与实际值相比，平均绝对误差为0.6个百分点，秋季对G20经济体CPI的预测与实际值相比，平均绝对误差为0.3个百分点。国内最具影响的“经济蓝皮书”亦分春、秋两季对中国CPI进行预测（春季报告在每年4～5月出版，秋季报告最初在10月出版，但近年逐渐推后，至今出版日期已推迟至年初，故本年前11个月份的CPI数据已公布）。2010～2014年“经济蓝皮书”春季报告对CPI的预测与实际值相比，平均绝对误差为0.7个百分点；秋季报告对本年CPI的预测与实际值相比，平均绝对误差为0.1个百分点；秋季报告对次年CPI的预测与实际值相比，平均绝对误差为1.2个百分点。

相比之下，笔者采用动态因子模型所给出的CPI点预测结果，经与实际值进行比较，第一个月的平均绝对误差为0.149个百分点，第二个月的平均绝对误差为0.205个百分点，第三个月的平均绝对误差为0.281个百分点，第四个月的平均绝对误差为0.377个百分点，第五个月的平均绝对误差为0.574个百分点，第六个月的平均绝对误差为0.934个百分点。

由于笔者所有的预测结果均以区间预测而非仅仅点预测的形式给出，客观上使预测结果更具参考价值。以区间预测的形式给出预测结果，在当前国内宏观经济预测领域尚属首例，在国际宏观经济预测领域也是不多见的。