【摘 要】
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精准预测通胀是国家优化配置资源和精准施策的基础,也是应对国内外错综复杂形势的需要。2020年以来,中国CPI增长率打破了2012年之后运行在2%左右的平稳局面,出现了多年未有的上涨态势。究其原因是中国CPI受到国内外多种结构性的实时动态冲击和挑战所致。从国内来看,2020年1月爆发的“新冠疫情”影响食品等消费品的供给导致CPI继续维持高位,以及中国实行全方位对外开放格局可能增大输入性通货膨胀风险。
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精准预测通胀是国家优化配置资源和精准施策的基础,也是应对国内外错综复杂形势的需要。2020年以来,中国CPI增长率打破了2012年之后运行在2%左右的平稳局面,出现了多年未有的上涨态势。究其原因是中国CPI受到国内外多种结构性的实时动态冲击和挑战所致。从国内来看,2020年1月爆发的“新冠疫情”影响食品等消费品的供给导致CPI继续维持高位,以及中国实行全方位对外开放格局可能增大输入性通货膨胀风险。从国际上来看,为了应对“新冠疫情”,美国实行了前所未有的宽松货币政策,包括联邦基金利率降到0%～0.25%、法定存款准备金率降到0%、启动7000亿美元量化宽松计划等,同时其他国家也纷纷推出类似的货币政策,这将可能引发全球性通货膨胀。在美国拜登政府疯狂印刷1.9万亿美元的背景下,普林斯顿大学经济政策高级研究员Wil iam Dudley认为2021年将是通货膨胀的一年。这些国内外最新的实时动态冲击和挑战,导致中国通货膨胀的实时动态预测及其治理面临着较大不确定性和困难。在中国新时代经济增长不断下行和物价持续上升的新矛盾局面下,实时动态预测通货膨胀意味着对中国维护经济增长和物价稳定,以及2021年“十四五”开局之年有极其重要的意义和价值。因此,基于传统的增长率预测研究缺乏时变混频性,急需对中国增长率进行实时动态预测研究。本文从现有预测研究不能兼具多元性、实时性和时变性出发,构建时变多变量因子混合数据抽样（TVP-M-F-MIDAS）模型及其粒子滤波估计方法,并采用4个维度的10个相关指标的月日混频数据作为预测变量,对中国CPI增长率进行时变混频预测和预报研究。结果表明:（1）根据提前0-2周的混频样本数据,本文对中国CPI增长率进行了短期样本内外的时变混频预测,发现TVP-M-F-MIDAS模型在整体上具有较好的预测效果,明显优于M-MIDAS、M-F-MIDAS、TVP-M-MIDAS三个基准模型,并通过Exp-Almon和Almon两种权重函数相互印证保证了预测的稳定性;（2）基于最新的混频样本数据,本文对2021年3-4月的中国CPI增长率进行时变混频预报,均值分别为0.4%和1.05%,呈现稳中上升的趋势,表现为“前低后高”的走势;（3）基于TVP-M-F-MIDAS模型的中国CPI增长率时变混频预测参数估计较合理有效,并呈现正负各异的时变特征,其中预测参数估计显示中国CPI受国际影响较强。本文构建的TVP-M-F-MIDAS模型进一步丰富了基于动态混频数据模型在通货膨胀预测中的应用,且可以对上述四个维度产生的冲击起到早期预警的作用。
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