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第三节 经济动向预测方法（经济景气分析） 在统计指标基础之上，筛选出具有代表性的指标，建立一个经济监测指标体系，并以此建立各种指数或模型来描述宏观经济的运行状况和预测未来的走势。 一、经济景气分析发展概述 二、景气指标体系的建立 三、景气指标资料的统计处理 四、景气指数的计算与分析 五、中国的景气指数 一、经济景气分析发展概述 1950年NBER经济统计学家建立了新的景气监测体系，采用了扩散指数。 1961年起宏观经济景气监测预警系统从民间研究走入官方实际应用阶段，景气监测预警系统在指标构成和体系构造方面取得了迅速发展，出现了合成指数、预警信号指数，季节调整方法日趋成熟。 20世纪70年代起经济景气监测预警系统初步定型，并出现国际化趋势。 1979年美国建立了国际经济指标系统，欧共体也开始研究成员国景气状况监测系统。 1984年日本开始研究区域景气变动。 20世纪80年代中期开始更多的亚洲国家开始建立经济景气监测预警系统。 哈佛指标 20世纪20年代，美国哈佛大学商学院经济研究委员会主席帕森斯（W. M. Persons）教授主持了一个开创性的工作，他提出用一系列指标来预测商业和金融变动，这些指标被称为哈佛指标，后来又被形象地称为“哈佛晴雨表”（Harvard Barometer）。 哈佛指标 指标共分为A、B、C三组 A组包括了四个指标，主要反映了人们预期的变化； B组包括五个指标，主要反映生产和价格的变化 C组包括四个指标，主要反映纽约市的金融行情。 由于未能预测1929—1933年的经济大危机，哈佛指标在20世纪30年代宣告破产。 虽然哈佛指标存在的时间比较短，但它开拓了人们用指标分析法分析经济动向的思路，并形成了一些基本的指标分析方法。 二、景气指标体系的建立 景气指数分析法的基本方法和步骤： 第一，选择具有较高灵敏度的领先、同步和滞后三类经济指标，构建经济景气分析指标体系； 第二，采用恰当的统计方法，对指标资料进行处理； 第三，计算扩散指数、合成指数； 第四，对计算结果进行分析，了解当前经济状况，预测未来经济波动。 （一）景气指标选择原则 1. 经济重要性（Economic Significance）2. 统计充分性（Statistical Adequacy）3. 对周期长度的要求（Timing）4. 方向的一致性（Conformity）5. 序列的平滑性（Smoothness）6. 数据的及时性（Currency） （二）景气指标体系的构成 领先指标（Leading Indicators） 同步指标（Consistent Indicators） 滞后指标（Lagging Indicators） 领先指标 领先指标（也称先行指标），是指相对于基准循环和基准日期而言，各循环周期中该指标总是或绝大部分是先行地到达自身的峰谷的指标，即在全面经济波动之前率先发生变动的指标。 由于这一类指标周期运行有一定的提前量，所以它可以对宏观经济周期运行前景作出短期预测，对于预测经济周期的转折点出现具有重大意义。从这个意义上讲，领先指标在周期指标中处于最为重要的地位，也是应用最广泛的指标。 确定领先指标的标准 该指标的周期与基准周期接近于一一对应，且在最近的连续三次周期波动中，至少有两次波动的峰值保持领先； 指标的经济性质与基准指标循环有着肯定的、比较明确的领先关系。 同步指标 同步指标（也称一致指标），是指相对于基准循环和基准日期而言，各循环周期中该指标总是或绝大部分是一致地到达自身的峰谷的指标，即伴随着经济涨落而变化的指标。 这类指标对于判断过去历次经济波动的起止时间起着决定性的作用，也是判断当前处于周期的哪个阶段或危险波动是否已经开始的主要依据。 滞后指标 滞后指标（也称为迟行指标），是指相对于基准循环和基准日期而言，各个循环周期当中，该指标总是或绝大部分是滞后地达到自身的峰或谷的指标。 这种指标可以起到事后验证的作用，有助于分析研究下一个周期的变化情况。 三种指标周期波动与基准周期的关系图 四、景气指数的计算与分析 （一）扩散指数 （二）综合指数（合成指数） （三）景气综合评分 （一）扩散指数（Diffusion Indexes, DI） 经济周期的扩张并不意味着每一项经济指标的都在扩张，同理，经济萧条也不意味着全部的指标都萎缩。 在分析周期指标时，通常会出现各指标所反映的信号不一致的情况，为了正确评价经济指标整体的变化方向，有必要引入一个扩散指数的概念，以反映“多数”指标的意见。 扩散指数法的优点 （1）把经济景气变动指数化，提高了时效，可以及时满足政府部门和企业的决策需要； （2）既可以根据定量资料计算，也可以根据定性资料计算； （3）可以根据扩散指数值绘制曲线图，比较形象直观