基于模型平均的中国产出增长和通货膨胀密度预测

产出增长和通货膨胀是政府宏观调控关注的最重要的两个指标,对二者进行准确预测有利于精准施策.传统预测往往基于点预测,即对经济变量的条件均值展开预测,无法准确刻画预测结果的不确定性,而密度预测提供了未来条件概率分布的预测,有效弥补了点预测的缺陷.本文基于自回归分布滞后(ADL)模型,利用17个预测指标构建了中国产出增长和通货膨胀的密度预测模型,并采用多种检验方法评估不同模型的可适性.结果发现,基于单个预测变量的自回归分布滞后(ADL)模型大多存在模型误设的问题,而对多个ADL模型进行加权平均得到的组合预测能显著降低模型误设的风险.样本外预测进一步表明,基于OLS参数估计的贝叶斯模型平均(BMA⁃OLS)方法能较准确地预测中国产出增长和通货膨胀的未来分布.