还在等待滞后的数据披露？NO！我们要实时预报！

除了forecast，你还需要nowcast

人们总是对预测未来充满兴趣，气象预测者预测天气，宏观政策制定者预测经济走势，股票研究员研究股价未来走势……慢慢的，人们对预测提出了更高的要求。

截至2019年8月31日，A股的上市公司才陆续完成他们的半年度财务报告披露工作，市场随即上演了一波“业绩报告”行情。如果等到企业发布业绩快报或者业绩报告再上车，此时可能会面临偏高的入场价格。作为投资者，我们当然希望能够提前布局仓位。那么，有没有什么方法能够让我们不用等待企业公告，提前知晓企业的发展状况呢？有没有能实时预测企业盈利状况的模型呢？

如果有一个智能机器人能够捕捉到外界变化，然后立即输出变化带来的结果，那么上面的问题将得到满意的答复。这种对当前、不久的将来和最近的过去进行预测的方法被称为“nowcast（临近预报）”。伴随着科技手段的进步，我们能够通过大数据、云计算技术实现对数据的实时抓取，再通过数学、统计学模型计算出相应的结果，实现对观测指标的实时跟踪和预测。

下面让我们来看一个应用案例：

联储nowcast模型案例分析

宏观经济研究者在分析宏观经济时往往需要跟踪大量的宏观数据，但受制于各类数据披露时间的滞后性和披露频率不一致性，研究员很难对宏观经济所处的位置做出精确的判断。

美国亚特兰大联邦储备银行发布了一个名为GDP NOW 的nowcast模型，它基于当前测量季度的可用数据对当前季度实际GDP增长的运行做出实时估计，估计值每月更新6-7次。

模型将自上而下的计量经济学模型和自下而上的构建GDP的方法相结合，通过数学方程（桥式方程bridge equation）将美国人口普查、美国劳工统计局和其他来源公开发布的数据与相应的GDP组成部分相关联；再通过多因子模型，将GDP的各组成部分（参照美国经济分析局，一共13个）采用美国经济总局使用的链式加权方法进行加权得到GDP增长的临近预测。

根据上述算法，预测的当期季度GDP增长值会发生实时变动，最终可以在官方数据披露之前得到一个估计值。最新一季度预测图表如下所示：

图1： Evolution of Atlanta Fed GDP NOW  Real GDP Estimate for 2019:Q3

sources:Blue Chip Economic Indicators and Blue Chip Financial Forecasts

模型能够在官方正式公布当季GDP增长速度之前计算出一个较精确的估计值。

自2011年开始，该模型进行跟踪预测的平均绝对误差为0.58%，均方根误差为0.75%。利用2000年至2013年数据做回测，模型的样本外预测均方根误差为1.15%。

从图3可以看出，预测时间越接近预测季度末期，预测的结果越精准。

图2：Actucal and Final GDP NOW Forecasts of Initial BEA Estimates of Quarterly Real GDP Growth

source：U.S. BEA  and Federal Reserve Bank of Atlanta

图3：Root Mean Square Forecast Error of GDP Growth for GDP NOW model: 2000:Q1-2013:Q4

source:Federal Reserve Bank of Atlanta

萝卜投资助您实现nowcast

萝卜投资致力于打造智能投资时代的一体化资产管理工具。通过搭建自上而下的科学投研体系，将机器擅长的计算逻辑模型化，最终实现人机结合的智能预测模型。它的功能不仅限于预测经济/行业/公司的长期发展趋势，还能对标的当前状态做出临时预报。

那么，它是怎么做到实时预报的呢？我们来看个栗子～

萝卜投资构建了系统化的宏观经济nowcast分析框架，利用人工智能模型合成对宏观经济状态（如经济增长、通货膨胀等）的高频度量指标，用几个指标就能展示宏观经济的全景。更重要的，能实时展现宏观经济目前所处的位置。

图4：萝卜投资产品界面

source:萝卜投资

以经济增长指数为例，萝卜投资经济增长系统化框架（局部）如图5所示：

图5：宏观经济景气nowcast研究框架—经济增长（局部）

source：萝卜投资

 这个模型的优势有两点：其一，可以充分挖掘关键高频数据的实时变化，迅速预判经济是否处于拐点；其二，可以利用官方数据对模型不断修正，避免短期的高频扰动对合成指标产生影响。

宏观经济研究框架也可以自行编辑！你完全可以整合过往的投研经验，设计个性化的研究框架。

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