利用网络搜索大数据实现对CPI的短期预报及拐点预测——基于混频抽样数据模型的实证研究

消费者价格指数(CPI)对国家宏观经济运行监测及管理具有十分重要的作用,及时有效预测其未来走势有利于国家及时采取合理调控措施。为此,从价格决定理论出发,构建商品价格波动与个体网络搜索行为之间关系的逻辑框架,并建立利用网络搜索指数日频率数据实现对月度CPI预测的混频抽样数据模型(MIDAS)。模型模拟结果表明:(1)利用网络搜索高频数据的预测方法能提高CPI样本内拟合及样本外预测的精度;(2)利用网络搜索高频数据能够提高捕捉CPI趋势中"拐点"的成功率;(3)利用网络搜索高频数据能够在早于官方公布数据前大约半个月时间提供具有较高预测精度的CPI预测值。