中国 CPI 预测模型研究及 2026 年通胀展望

摘要： 本报告构建了一套基于 SARIMAX 的中国 CPI 量化预测框架，通过整合高频价格信号与宏观领先指标，实现对 CPI 趋势的长期演变路径预测及短期变化跟踪。模型预测 2026 年国内通胀将呈现“低位温和修复”特征，全年累计涨幅约 2.7%，宏观环境倾向于“弱复苏、低通胀”组合。

核心观点：

1. 2026 年通胀走势：CPI 指数预计温和回升，春节后短暂回落，下半年趋于平稳上行。价格下行风险较 2024-2025 年明显缓和，但整体物价弹性依然有限。
2. 宏观环境判断：经济运行状态更倾向于“弱复苏、低通胀”组合，成本端的输入性压力传导相对受限，预计政策层面将维持稳增长与稳预期的必要支持。

论据支撑：

1. 模型构建：采用“食品-非食品”拆分建模。长期模型侧重参数跨期稳定性，短期模型采用“月度滚动重估”框架以增强对近期宏观扰动和价格拐点的响应能力。
2. 变量筛选：通过格兰杰因果检验和经济学校验，食品侧最终保留春节变量、蔬菜价格、猪肉价格及能繁母猪存栏；非食品侧保留春节变量、布伦特原油价格、制造业 PMI 和 CRB 商品指数。
3. 回测效果：样本外测试显示，引入外生变量后，长期模型方向胜率由 65% 提升至 80%，短期模型胜率达 80.56%，预测精度显著优于基准模型。

局限性/风险：

1. 模型局限：春节效应目前仅用二元变量标记，无法区分日期在月内的具体位置；CPI 分项建模粒度仍有细化空间。
2. 外部风险：极端天气、疫病或地缘冲突可能导致关键品类价格剧烈波动，超出模型历史规律。
3. 宏观风险：政策环境突变或内需回暖幅度低于预期，可能导致预测路径下修。