基于混频大数据的宏观经济总量实时预测研究

号脉中国经济高质量发展的主旋律亟需宏观经济的实时预测。本文基于2012年1月1日至2019年6月30日的混频大数据,利用动态因子模型构造高频舆情指数,拓展现有低频(至多到月度)预测模型,提出中国宏观经济总量实时预测的监测系统。研究发现:①高频舆情指数能够显著地反映宏观经济的基本面,对GDP增长率具有稳定和有效的解释力;②实时预测模型相比于基准预测模型既能提升预测精度,又能保证预测的稳健性,同时在样本外预测中,当基准预测期和滞后阶数取3的整数倍时预测效果最好;③实时预测模型的多步滚动向前动态预测具有现时性,在同等预测精度下,预测时间至少比AR、OLS等基准模型分别提前18天和30天。