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来源：国泰君安证券研究

经济研究中，存在无法实时掌握历史区间经济状态的问题。因此，对频率相对较低、更新相对滞后的重要经济指标进行实时预测，具有重要的价值。

GDPNOW模型框架的核心是：一，从GDP核算视角，拆分到各生产部门，进行预测合成；二，综合使用季度和月度两类模型，提高数据使用效率。

中国宏观经济预测框架：从生产法视角，将GDP拆分到工业、房地产和建筑等11个行业，分别对其量和价进行预测：

季度模型：使用贝叶斯向量自回归模型，对11个行业名义值进行预测；使用动态因子模型，对行业同比价格指数进行预测，综合给出行业实际增速观点值；

月度模型：为各行业筛选了最直接相关的月度变量。首先对未发布月度数据进行预测，然后回归拟合得到对应行业增速观点值；

观点加权：动态调整权重，将季度和月度模型观点加权，得到综合预测；构建权重，加权平均得到整体GDP增速预测值。

研究展望：GDPNOW框架下，对于未发布月度数据，使用滞后期时序模型进行预测，本质还是量化趋势外推。在经济处于正常运转状态时，这种方法不会存在较大的偏差。我们认为更合适的方法是，使用更高频的数据对月度未发布数据进行预测，如日度和周度，此时需要考虑新的模型框架。

>>以上内容节选自国泰君安证券已经发布的研究报告《GDPNOW：精细化宏观实时预测体系》，具体分析内容（包括风险提示等）请详见完整版报告。

报告名称：《GDPNOW：精细化宏观实时预测体系》

发布时间：2021年4月26日

发布机构：国泰君安证券研究所

报告分析师：

陈奥林(国君金工) 证书编号S0880516100001

徐忠亚(国君金工) 证书编号S0880120110019

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