我中心研究员杨翰方，硕士生李一繁和博士生王祎帆在《统计研究》发表论文《基于即时预测方法的中间投入估算》。该研究构造了由2000余个序列组成的高维宏观经济指标集，利用该数据集对中间投入以及投入产出表进行估算与增频，并提出一种基于自适应稀疏主成分分析的高维动态因子模型，验证该模型和传统模型相比具有更好的拟合和预测效果。

论文题目

基于即时预测方法的中间投入估算

文章摘要

作为反映各部门间关系的平衡表，投入产出表是投入产出分析的重要数据基础。其中的中间投入为观测经济循环、制定宏观及产业政策提供有力支撑。然而，投入产出表的编制对基础数据条件要求较高，难以提高更新频率。受国内生产总值（GDP）即时预测（Giannone等，2008）的启发，本文利用大量相对高频的宏观及行业经济指标对中间投入进行即时有效的估计和预测。首先，构造了由2000余个序列组成的高维宏观经济指标集；其次，提出了基于自适应稀疏主成分分析的高维动态因子模型；再次，对各部门中间投入进行季度估算，并对2018年和2019年相关数据进行估测。研究结果表明，本文构建的高维模型可估算得到季度中间投入数据，其拟合和预测效果均优于传统时间序列模型和传统动态因子模型（Giannone等，2008）。此外，还对增频后估算的中间投入、中间投入率和中间投入贡献系数进行了分析。最后，本文基于即时预测的方法，尝试构建投入产出表中的中间流量矩阵，验证了本文模型在进行投入产出表预测时的可行性与稳定性。

作者介绍

杨翰方，现任中国人民大学应用统计科学研究中心研究员、中国人民大学统计学院副教授、博士生导师。

李一繁，中国人民大学统计学院2020级硕士生。

王祎帆，中国人民大学统计学院2020级博士生。

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