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sidenav header background赵波：主观预测与模型预测——宏观经济预测新框架
发布日期：2016-09-02 05:01 来源：北京大学国家发展研究院
简报2016年第057期（总第1301期）
背景介绍：近期北京大学国家发展研究院助理教授赵波、天津南开大学经济学院杨光副教授及北京师范大学统计系李昕共同完成了关于宏观经济预测新框架的研究。本期简报报告其研究成果。
版权声明：未经允许，请勿全文刊发或转载本简报。如希望全文刊发或转载本简报，请联系tangjie@nsd.pku.edu.cn，并经主讲人本人审阅。
本文主要介绍一种综合利用主观预测与计量模型相结合的预测方法。与传统主观的条件预测不同，新的预测框架将主观预测信息提炼并描述成BVAR模型参数的先验概率再进行预测，不仅能最大化信息利用、提高预测精度——新模型的预测精度接近甚至超过了主观预测，还可根据预测表现，动态调整模型对于主观预测的信赖程度，提高模型的可控性。该方法是现行国内较为前沿、精确度较高的经济预测法。
一般而言，宏观经济预测模型包括两类：一是时间序列模型，二是结构性模型。时间序列模型以统计学、计量经济学为基础。优点是能够充分挖掘历史数据之间的关系，进行外推预测，缺点在于没有坚实的理论基础。结构性模型克服了时间序列模型缺乏理论的缺陷，以经济理论为基础，将历史数据与模型形式、参数设定相结合，进行外推预测。例如美国的FRB/US模型不仅可用于宏观经济预测，还可进一步分析货币政策、财政政策对宏观经济基本面的影响。但是，结构性模型依赖结构变量的选取与具体形式的设定。如果模型设定存在偏误往往会影响结果的精度。例如，在一些发展中国家市场往往没有达到均衡状态，当代主流的宏观经济学分析工具动态随机一般均衡（DSGE）就很难对其进行准确的刻画。
与模型预测不同，主观预测是预测者在总结历史数据的基础上，结合政治、社会、文化等各方面因素的综合判断。其优越性往往体现在能够对还未发生在事件进行先验的判断，例如判断政策改革的方向并且进行分析，甚至能够得到内幕消息。因此，主观预测可以最大化信息利用，并对未发生的事件进行前瞻性预判。但由于缺乏模型与数据，主观预测更多地依赖于预测者个人的综合能力。
可以想象，仅仅依靠历史信息很难对未来的经济走势进行准确的预测，主观预测往往能够体现当期的信息，因此将主观预测纳入预测模型，应该可以弥补模型预测的局限性，改善预测结果。实际上，也有一些方法利用主观预测来改进模型预测的结果，例如条件预测。一般来说，条件预测是通过施加约束条件来进行估计。但这往往会产生过度拟合问题。本研究则试图通过另一种思路将主观预测信息更好地与客观结构预测模型相结合。
本研究的主要思想是将主观预测的信息用某种先验概率的方式表达出来，然后加入预测模型，通过贝叶斯方法进行估计和预测。具体来说，以VAR模型为例，通过选择参数的先验概率使得VAR模型产生预测结果与主观预测越接近越好，与主观预测最为接近的结果对应的先验概率就是本文选定的先验概率，然后将此先验概率放入BVAR模型中进行预测。具体推导和公式展示可以参考PPT。另一方面，本研究发现参数随时间变化是一个非常重要的假设。它除了可以改善拟合和预测的效果之外，还实现了每一期加入的先验概率可以根据预测人主观预测的不同而进行调整。在本次汇报的研究结果中，参数的先验概率分布一部分来自于标准的参数随时间变化的BVAR的标准假设，一部分来自于主观预测对应的先验概率。在新预测模型中，选取了与北京大学国家发展研究院朗润预测完全相同的预测口径，即对GDP、CPI、工业增加值、投资、消费、出口、进口、利率、汇率等9个变量进行季度数据的预测（从2010年第3季度到2016年第1季度）。其中滞后阶数选取2，假定10%的参数先验概率来自于主观预测信息。根据均方误差的统计结果，加入主观预测之后的模型预测在GDP、工业增加值、投资、消费、进口等序列的预测上优于朗润预测，而在CPI、出口、利率、汇率等方面的预测上劣于朗润预测。
本研究还针对尚未公布数据的2016年第2季度宏观经济数据进行了预测，结果如下。GDP的增长率是6.7%，CPI的增长率是1.7%，工业增加值的增长率是5.8%，投资的增长率是10%，消费的增长率是10.7%，出口的增长率是-3.2%，进口的增长率是-8.6%，利率是1.48%，汇率是6.45。与朗润预测相比较，关于GDP、消费增长率的预测与朗润预测基本一致，CPI、工业增加值以及投资的预测结果都小于朗润的预测结果（朗润预测分别为2%，5.9%，11%），这说明本研究的预测不如朗润预测“乐观”。在开放经济部门，出口的增长率与朗润预测较为接近（朗润预测为-4%），而进口部门差异较大（朗润预测为-4%）。利率和汇率方面也与朗润预测比较接近（朗润预测分别为1.5%和6.5）。通过和朗润预测的比较可以发现，本研究大部分的预测结果与朗润预测结果接近，应该说本研究在将主观预测和模型预测相结合方面做出了尝试。另外，本研究还尝试将结构模型的因素加入到预测之中，以便能够预测结果进行更为深入的分析。
总体而言，一方面，加入主观预测之后的模型预测与朗润预测在预测精度上基本持平，加入主观预测之后的模型预测往往在GDP、工业增加值、投资、消费等“量”的预测方面具有优势，而朗润预测往往在CPI、利率、汇率“价格”的预测方面具有优势，这可能是由于价格方面往往波动较少，特别是利率和汇率，因此主观预测更加容易“猜对”。当然，目前加入主观预测的预测模型还存在许多方面的缺陷，例如在对于数据变化的“拐点”方面表现还不如朗润预测，这是今后模型改进的主要方向。
另一方面，考虑到我国开放宏观的结构特征及微观行业发展预测的需求，我们将在新模型预测基础上，发展并构建一个符合中国发展阶段的、具有微观基础的跨国一般均衡模型。此模型以全球为视角，能够分析各国经济政策变迁对我国经济的溢出效益，能够较好地描述我国经济各部门间的同期或跨期传导机制，能够预测我国宏观经济变化对微观行业的影响。这是本模型未来发展的主要方向。
（唐杰 编辑）
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发布日期：2016-09-02 05:01 来源：北京大学国家发展研究院
简报2016年第057期（总第1301期）
背景介绍：近期北京大学国家发展研究院助理教授赵波、天津南开大学经济学院杨光副教授及北京师范大学统计系李昕共同完成了关于宏观经济预测新框架的研究。本期简报报告其研究成果。
版权声明：未经允许，请勿全文刊发或转载本简报。如希望全文刊发或转载本简报，请联系tangjie@nsd.pku.edu.cn，并经主讲人本人审阅。
本文主要介绍一种综合利用主观预测与计量模型相结合的预测方法。与传统主观的条件预测不同，新的预测框架将主观预测信息提炼并描述成BVAR模型参数的先验概率再进行预测，不仅能最大化信息利用、提高预测精度——新模型的预测精度接近甚至超过了主观预测，还可根据预测表现，动态调整模型对于主观预测的信赖程度，提高模型的可控性。该方法是现行国内较为前沿、精确度较高的经济预测法。
一般而言，宏观经济预测模型包括两类：一是时间序列模型，二是结构性模型。时间序列模型以统计学、计量经济学为基础。优点是能够充分挖掘历史数据之间的关系，进行外推预测，缺点在于没有坚实的理论基础。结构性模型克服了时间序列模型缺乏理论的缺陷，以经济理论为基础，将历史数据与模型形式、参数设定相结合，进行外推预测。例如美国的FRB/US模型不仅可用于宏观经济预测，还可进一步分析货币政策、财政政策对宏观经济基本面的影响。但是，结构性模型依赖结构变量的选取与具体形式的设定。如果模型设定存在偏误往往会影响结果的精度。例如，在一些发展中国家市场往往没有达到均衡状态，当代主流的宏观经济学分析工具动态随机一般均衡（DSGE）就很难对其进行准确的刻画。
与模型预测不同，主观预测是预测者在总结历史数据的基础上，结合政治、社会、文化等各方面因素的综合判断。其优越性往往体现在能够对还未发生在事件进行先验的判断，例如判断政策改革的方向并且进行分析，甚至能够得到内幕消息。因此，主观预测可以最大化信息利用，并对未发生的事件进行前瞻性预判。但由于缺乏模型与数据，主观预测更多地依赖于预测者个人的综合能力。
可以想象，仅仅依靠历史信息很难对未来的经济走势进行准确的预测，主观预测往往能够体现当期的信息，因此将主观预测纳入预测模型，应该可以弥补模型预测的局限性，改善预测结果。实际上，也有一些方法利用主观预测来改进模型预测的结果，例如条件预测。一般来说，条件预测是通过施加约束条件来进行估计。但这往往会产生过度拟合问题。本研究则试图通过另一种思路将主观预测信息更好地与客观结构预测模型相结合。
本研究的主要思想是将主观预测的信息用某种先验概率的方式表达出来，然后加入预测模型，通过贝叶斯方法进行估计和预测。具体来说，以VAR模型为例，通过选择参数的先验概率使得VAR模型产生预测结果与主观预测越接近越好，与主观预测最为接近的结果对应的先验概率就是本文选定的先验概率，然后将此先验概率放入BVAR模型中进行预测。具体推导和公式展示可以参考PPT。另一方面，本研究发现参数随时间变化是一个非常重要的假设。它除了可以改善拟合和预测的效果之外，还实现了每一期加入的先验概率可以根据预测人主观预测的不同而进行调整。在本次汇报的研究结果中，参数的先验概率分布一部分来自于标准的参数随时间变化的BVAR的标准假设，一部分来自于主观预测对应的先验概率。在新预测模型中，选取了与北京大学国家发展研究院朗润预测完全相同的预测口径，即对GDP、CPI、工业增加值、投资、消费、出口、进口、利率、汇率等9个变量进行季度数据的预测（从2010年第3季度到2016年第1季度）。其中滞后阶数选取2，假定10%的参数先验概率来自于主观预测信息。根据均方误差的统计结果，加入主观预测之后的模型预测在GDP、工业增加值、投资、消费、进口等序列的预测上优于朗润预测，而在CPI、出口、利率、汇率等方面的预测上劣于朗润预测。
本研究还针对尚未公布数据的2016年第2季度宏观经济数据进行了预测，结果如下。GDP的增长率是6.7%，CPI的增长率是1.7%，工业增加值的增长率是5.8%，投资的增长率是10%，消费的增长率是10.7%，出口的增长率是-3.2%，进口的增长率是-8.6%，利率是1.48%，汇率是6.45。与朗润预测相比较，关于GDP、消费增长率的预测与朗润预测基本一致，CPI、工业增加值以及投资的预测结果都小于朗润的预测结果（朗润预测分别为2%，5.9%，11%），这说明本研究的预测不如朗润预测“乐观”。在开放经济部门，出口的增长率与朗润预测较为接近（朗润预测为-4%），而进口部门差异较大（朗润预测为-4%）。利率和汇率方面也与朗润预测比较接近（朗润预测分别为1.5%和6.5）。通过和朗润预测的比较可以发现，本研究大部分的预测结果与朗润预测结果接近，应该说本研究在将主观预测和模型预测相结合方面做出了尝试。另外，本研究还尝试将结构模型的因素加入到预测之中，以便能够预测结果进行更为深入的分析。
总体而言，一方面，加入主观预测之后的模型预测与朗润预测在预测精度上基本持平，加入主观预测之后的模型预测往往在GDP、工业增加值、投资、消费等“量”的预测方面具有优势，而朗润预测往往在CPI、利率、汇率“价格”的预测方面具有优势，这可能是由于价格方面往往波动较少，特别是利率和汇率，因此主观预测更加容易“猜对”。当然，目前加入主观预测的预测模型还存在许多方面的缺陷，例如在对于数据变化的“拐点”方面表现还不如朗润预测，这是今后模型改进的主要方向。
另一方面，考虑到我国开放宏观的结构特征及微观行业发展预测的需求，我们将在新模型预测基础上，发展并构建一个符合中国发展阶段的、具有微观基础的跨国一般均衡模型。此模型以全球为视角，能够分析各国经济政策变迁对我国经济的溢出效益，能够较好地描述我国经济各部门间的同期或跨期传导机制，能够预测我国宏观经济变化对微观行业的影响。这是本模型未来发展的主要方向。
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