这是2006年来“中国季度宏观经济模型（CQMM ）”的第九次发布会，是由厦门大学、新加坡国立大学和新华社经济参考报三家联合发布。去年我应邀参加了2010年春季发布会，因此有机会把去年的报告和今年报告作了对照阅读，借此机会主要就两个春季报告的预测的有关内容和方法谈些体会。
一．实证评估：2010年春季模型变量假定与指标预测
从模型预测的原理看，预测模型本身结构是既定的，内生变量是该模型所要决定的变量,外生变量是由模型以外的因素所决定的变量，它是模型据以建立的外部条件,内生变量可以在模型内得到说明，外生变量决定内生变量。
2010年春季模型对世界主要区域经济增长率，汇率水平，广义货币供应量（M2）增速，一年期贷款利率水平等指标作为外生变量，对其变化趋势做出假定。
对照2010年的经济运行的实际情况，本模型中对几个外生变量的假定的变动趋势与实际运行大致吻合，如广义货币供应量（M2）增速全年从高到低，四个季度预测从22.8%降至20.5%，实际运行从22.5%到19.7%。从理论上说如果假定变量的变动趋势是与实际运行越吻合，预测的指标变动趋势与实际运行的拟合程度就越高。
从2010年春季报告对GDP增长率、主要价格指数变化和其它主要宏观经济指标增长率等主要宏观经济指标所做的预测来看，预测的指标变动趋势与实际运行的情况基本相符。
如，CPI在2010全年实际增速为上涨3.3%，其中一季度2.2%，二季度2.9%，三季度3.5%，四季度4.7%,本模型2010年春季报告预测2010年CPI的总体增幅（2.25%）虽然低于实际增幅，但预计全年CPI逐季加快的趋势是一致的。
二．政策模拟：2011年春季模型的一大亮点
中国季度宏观经济模型按照“假定政策 → 外生变量 → 政策效应模拟 → 预测结果 → 政策建议”这个逻辑链条，通过模型演算，首先完成“基准模拟”的预测与分析，可以说是预测的基本成果。
2011年春季模型在以往的基础上，把各种因素考虑的更周全了。假如有不同的政策效应，则预测结果就会有相应变化，通过若干个预测结果的评判，反过来可对若干政策优劣做出评判。如本模型，与基准模拟相比，不同CPI 涨幅，对相应的城乡各收入群体实际收入和消费支出的影响程度做了模拟分析。这种模拟分析,不在于得出“CPI越高,对低收入群体的影响更大”这种一般性的结论,而在于从不同的政策模拟,得出数量界限和差距。
也就是说，拟实施不同的政策，使得模型的“外生变量的假定”发生了变化，通过模型模拟出不同的预测结果，再通过对不同预测结果的分析，提出当前和今后一段时期的政策建议，这种由模型给出的“政策建议”，正是有别于非模型的政策建议的价值所在。这是2011年模型改进完善的一个亮点。
   三．改进完善：引进季节性调整因素的一点建议
今年的报告中，另一个改进是尝试引进季节性调整因素。如，经过课题组季节性调整后四个季度的环比增长率分别为8.9%，8.3%，10.2%和11.5%（全年经济增速为逐季攀升），并以剔除季节性因素和比较基数的影响后的动态数列，来预报的GDP季度增长率。
2010全年实际经济增速是由一季度的11.9%回落到二季10.3%，三、四季度为9.6%和9.8%（全年增速由回落趋于稳定）。工业增加值趋势亦同，四个季度同比增长19.6% ，15.9%， 13.5%和 13.3%。全年是“前高后低趋稳”。影响经济增速的因素，除了货币政策外，还有其它调控因素的作用。
当然，依据经过季节性调整的季度数据，来预测未来时期的季度增长率，这方法论上是可行的，也有其特定的意义，但有可能与用实证数据预测的结果不太一致。建议：可使用两组季度动态数列，做出两个预测方案；或者在现有的预测方案中，明确注明其假设前提和方法特点，让用户看得清楚，用得明白。

综上，基于所构建的模型，进行宏观经济分析，提出的政策建议，区别于一般意义的定量和定性分析，是本模型预测的特色。可以说2011年春季“中国季度宏观经济模型（CQMM ）”的总体结构更趋完善，更具有科学性和实用性。
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