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宏观深度报告：宏观量化系列：中国CPI预测模型研究

2026-04-21 芦哲,唐遥衎东吴证券 ζޓއއKun

研究背景与目的：通胀走势是宏观交易的核心变量，本研究构建量化预测框架，整合高频价格信号与宏观领先指标，实现对未来一年CPI趋势的长期预测和短期变化跟踪，为中国宏观经济环境判断提供量化参考。
模型选择：
- 长期预测模型：采用SARIMAX模型，对食品与非食品CPI分项进行拆解建模，食品侧引入春节效应、蔬菜批发价滞后项与猪肉价格滞后项，非食品侧纳入CRB大宗商品综合指数与制造业PMI。
- 短期预测模型：采用“月度滚动重估”框架，在长期模型结构基础上，允许估计系数随最新样本窗口滚动而进行适应性漂移，变量选择更倾向于高时效性指标。
模型效果：
- 长期预测模型：2023至2025年五轮滚动样本外测试中，最优模型RMSE均值降至0.2422（降幅约28.7%），方向胜率达80.0%。
- 短期预测模型：2023至2025年逐月滚动测试中，最优模型RMSE均值为0.2379，方向胜率达80.56%。
2026年模型预测结果：
- 预测特征：2026年国内通胀环境将呈现“低位温和修复”特征，全年CPI指数累计涨幅约为2.7%，价格运行节奏为春节后短暂回落，随后内需缓慢修复带动价格中枢在下半年趋于平稳上行。
- 宏观经济状态：整体物价弹性依然有限，宏观经济运行状态更倾向于“弱复苏、低通胀”组合，成本端的输入性压力传导相对受限，政策层面或仍维持对稳增长与稳预期的必要支持。
- 模型系数解读：食品端主要由节日与猪价周期驱动，非食品端则更多受成本与景气变量共同影响。
月度短期预测模型：
- 框架：采用“滚动重估”框架，允许参数随样本窗口滚动而缓慢调整。
- 参数说明：短期模型在参数设定上更强调对近月冲击与拐点变化的敏感性。
- 评估结果：短期最优模型RMSE均值为0.2379，方向胜率达80.56%。
- 表现：更擅长刻画短期方向和中枢水平，对极端波动的拟合能力相对有限。
总结：本研究构建的CPI量化预测体系，通过长期SARIMAX模型和月度滚动短期模型，实现了对CPI走势的有效预测，2026年CPI呈现“低位温和修复”特征，对应货币政策维持宽松的窗口期较长，短端利率上行风险可控。
风险提示：
- 政策或监管环境突变。
- 宏观经济不及预期。
- 发生重大预期外宏观事件。