钢铁行业景气周期预测方法研究

2008年全球金融危机之后,行业周期循环受到外部冲击,由于钢铁行业受投资拉动较大,与宏观经济相关性较强,原有先行、一致指标体系出现不稳定。本文根据K-L信息量和时差相关分析建立了一套新的先行、一致指标体系。在此基础上首次将广义动态因子模型(FHLR)和混合频度数据预测(MIDAS)方法引入到行业景气预测领域,广义动态因子解决了因子模型中的随机扰动项同期非正交性,刻画了先行、一致指标周期循环之间的交互影响;混合频度数据预测方法可将新的高频数据信息加入季度景气预测中,提高了信息利用率,扩展了先行、一致指标的数据频度范围。两类方法在7个季度的预测中均表现较好,准确的预测出了景气趋势和谷底出现的时点,其中FHLR方法对行业景气变化趋势更为敏感,而MIDAS方法预测误差更小。