预测模型

        极值模型保全了荷兰1600万居民性命，真的？真的！1953年，一场灾难性风暴的袭击夺去了荷兰1800多人的生命，摧毁了4.7万所房屋。自那之后，荷兰政府决心建一道海堤，使其能保卫该国今后数百年的安全。荷兰科学家通过分析极限事件的历史记录，最后决定把新堤坝定在5米高的标准。荷兰整个国家都是用一圈海堤围绕起来的，这个海堤依照数学极值理论设计，可以预防最坏的情况发生。

        每个模型其实都有自己的思想；或者换个说法，对每个模型的提出者来讲，模型背后都有他自己的逻辑表述。时间序列建模的思想是，在没有其他变量可用的时候，为了发现目标变量（Y）的规律，充分利用数据的生存过程（Data generate process, DGP），来构建Y的序列模型，进而对Y的未来发展趋势进行预测。

        任何一个经济现象背后都有其自身的逻辑，这些逻辑有的被经济学家用理论证明并成为公理，而有的逻辑则被经济学家用经验分析给予验证，并成为典型事实。

        如何用先行指标， 进行计量建模，对目标变量进行预测？这个问题感觉提得有点让人懵。先行指标不是景气预测里面的内容吗，怎么会对先行指标进行计量建模？没错，先行指标确实属于经济景气分析的内容。问题在于，当我们筛选出了先行指标之后，不愿意通过计算复杂的合成指数（CI）来进行预测，又想充分利用手里的先行指标的良好特性，来进行目标变量的预测，该怎么办？这时就可以利用先行指标进行计量建模。那么，该建什么类型的模型呢？这里推荐采用ADL模型（Autoregressive distributed Lag Models）。

        随着信息技术的快速发展，各种类型数据的发布、存储与获取越来越便捷。数据维度和数据频度的丰富对统计建模提出了新的挑战和发展方向。其中，基于包含了丰富的地理位置信息的数据衍生出了空间统计模型；而基于不同频度的数据，衍生出了混频数据模型。

        景气指数最为常用的是合成指数，简称CI。编制CI的常用方法有美国商务部的合成指数计算方法、经济合作与发展组织（OECD）的计算方法和日本经济企划厅的方法等。美国商务部关于CI的计算方法历史最悠久，影响最大，并且应用范围也最广泛。这里主要介绍美国商务部的合成指数和OECD的合成指数算法。