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宏观经济深度报告：宏观量化系列，中国CPI预测模型研究。

研究背景与目的：

研究背景：通胀走势是当前宏观交易的核心变量之一，直接影响利率定 价、汇率预期及大类资产配置逻辑。为提升对 CPI 边际变化的把握精 度，本研究构建了一套可跟踪、可检验的量化预测框架，以数据驱动与 主观经济学判断结合的方式替代单纯依赖主观经验判断的传统分析范 式。

研究目标：本研究旨在通过系统整合高频价格信号与宏观领先指标，实 现对未来一年 CPI 趋势的长期演变路径的预测，并同步跟踪未来一个月 CPI 的短期变化。为中国未来的宏观经济环境判断提供量化层面的参考 依据。

长期与短期预测模型选择：

长期预测模型：采用具备外生变量输入的季节性自回归移动平均模型 （SARIMAX），对食品与非食品 CPI 分项进行拆解建模。该模型侧重参 数的跨期稳定性与路径一致性，食品侧重点引入春节效应、蔬菜批发价 滞后项与猪肉价格滞后项，非食品侧则纳入 CRB 大宗商品综合指数与 制造业 PMI，以捕捉中长期成本传导与景气变化对价格中枢的线性影 响。

短期预测模型：采用“月度滚动重估”框架，在长期模型结构的基础上， 允许估计系数随最新样本窗口的滚动而进行适应性漂移。相较于长期模 型，短期版本在变量选择上更倾向于高时效性指标，旨在增强模型对近 期宏观扰动、节日错位及价格拐点的即时响应能力。

模型效果总结：

长期预测模型：2023 至 2025 年半年步长构建的五轮滚动样本外测试中， 最优模型 RMSE 均值由基准模型的 0.3396 降至 0.2422，降幅约 28.7%， 方向胜率由 65.0%提升至 80.0%，预测精度与趋势识别能力均有显著改 善。

短期预测模型：在 2023 至 2025 年逐月滚动测试中，短期最优模型 RMSE 均值为 0.2379，方向胜率达 80.56%，表现略好于长期预测模型，对短期 拐点与月度节奏的把握能力较优。

2026 年模型预测结果：

模型预测显示 2026 年国内通胀环境将呈现典型的“低位温和修复”特 征。全年 CPI 指数累计涨幅约为 2.7%，价格运行节奏表现为：春节因 素消退后的 3 月经历正常季节性短暂回落，随后内需缓慢修复带动价格 中枢在下半年趋于平稳上行。综合判断，尽管价格下行风险已较 2024- 2025 年期间明显缓和，但整体物价弹性依然有限，宏观经济运行状态更 倾向于“弱复苏、低通胀”组合。在此背景下，成本端的输入性压力传 导相对受限，政策层面或仍维持对稳增长与稳预期的必要支持。