聚焦宏观深度报告:宏观量化系列,中国CPI预测模型研究。为提升对 CPI 边际变化的把握精度,本研究构建了一套可跟踪、可检验的量化预测框架,以数据驱动与主观经济学判断结合的方式替代单纯依赖主观经验判断的传统分析范式。该模型侧重参数的跨期稳定性与路径一致性,食品侧重点引入春节效应、蔬菜批发价滞后项与猪肉价格滞后项,非食品侧则纳入 CRB 大宗商品综合指数与制造业 PMI,以捕捉中长期成本传导与景气变化对价格中枢的线性影响。模型预测显示 2026 年国内通胀环境将呈现典型的“低位温和修复”特征。
聚焦宏观深度报告:宏观量化系列,中国CPI预测模型研究。为提升对 CPI 边际变化的把握精度,本研究构建了一套可跟踪、可检验的量化预测框架,以数据驱动与主观经济学判断结合的方式替代单纯依赖主观经验判断的传统分析范式。该模型侧重参数的跨期稳定性与路径一致性,食品侧重点引入春节效应、蔬菜批发价滞后项与猪肉价格滞后项,非食品侧则纳入 CRB 大宗商品综合指数与制造业 PMI,以捕捉中长期成本传导与景气变化对价格中枢的线性影响。模型预测显示 2026 年国内通胀环境将呈现典型的“低位温和修复”特征。
聚焦宏观深度报告:宏观量化系列,中国CPI预测模型研究。为提升对 CPI 边际变化的把握精度,本研究构建了一套可跟踪、可检验的量化预测框架,以数据驱动与主观经济学判断结合的方式替代单纯依赖主观经验判断的传统分析范式。该模型侧重参数的跨期稳定性与路径一致性,食品侧重点引入春节效应、蔬菜批发价滞后项与猪肉价格滞后项,非食品侧则纳入 CRB 大宗商品综合指数与制造业 PMI,以捕捉中长期成本传导与景气变化对价格中枢的线性影响。模型预测显示 2026 年国内通胀环境将呈现典型的“低位温和修复”特征。核心数据:长期预测模型:2023 至 2025 年半年步长构建的五轮滚动样本外测试中,最优模型 RMSE 均值由基准模型的 0.3396 降至 0.2422,降幅约 28.7%,方向胜率由 65.0%提升至 80.0%,预测精度与趋势识别能力均有显著改善;短期预测模型:在 2023 至 2025 年逐月滚动测试中,短期最优模型 RMSE均值为 0.2379,方向胜率达 80.56%,表现略好于长期预测模型,对短期拐点与月度节奏的把握能力较优;全年 CPI 指数累计涨幅约为 2.7%,价格运行节奏表现为:春节因素消退后的 3 月经历正常季节性短暂回落,随后内需缓慢修复带动价格中枢在下半年趋于平稳上行。
本报告由东吴证券发布,发布于 2026 年。
覆盖 2026 年,全文约 21。
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重点分析了宏观、量化、宏观深度报告等议题。