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宏观预测专题报告一：通货膨胀的季节调整与预测模型

报告摘要:

CPI是影响投资决策、企业定价与政府政策的重要数据。本文加入虛拟变量消除了春节效应的影响，使用季节调整预测模型(X-12-ARIMA-BHG)对通胀进行预测。对CPI猪肉项进行了独立预测,并结合高频数据与猪周期对CPI预测值进行了修正。

预测的价值在于将不确定性转变为风险

由于系统的复杂性，世界充满了不确定性与风险。在一个不确定的世界中，我们无法做出决策。通过预测我们可以赋予未来的结果一个概率分布,将不确定性转化为风险，提高决策效率。

时间越长，不确定性越大，预测的准确度也越低。但利润源自不确定性，不确定性越大，获得的回报也越高。所以，我们既需要短期预测，也需要中长期预测。

●通货膨胀的预测方法

单变量模型是CPI预测的基础方法。菲利普斯曲线模型与货币主义理论是预测通货膨胀的基础理论。利用高频数据可以提高模型预测的及时性与准确性。

●通货膨胀的季节调整预测

CPI定基比序列具有明显的春节效应，每年年初价格明显上涨。分项来看，食品项的春节效应比非食品项明显;服务项的春节效应比消费品项明显。

根据季节调整模型的预测结果, 2019年中国CPI将会先上升，然后下降。3月份CPI为1.9%，全年高点在5月份，达到2.1%:到2019年底达到1. 2%。

●通货膨胀的修正

时间序列模型无法考虑到突发事件的影响，譬如本次非洲猪瘟使得中国猪肉价格大涨。

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