景气预期法的内容
景气是对经济发展情况的一种综合性描述，用以表明经济的活跃程度。经济景气是指总的经济呈上升趋势，经济不景气是指总的经济呈下跌的成长趋势。
经济的景气状态，是通过一连串经济指标来描述的，称为景气指标。景气指标是从大量的经济指标中挑选出来的，分为先行指标、同步指标和落后指标三类。
景气循环又称经济波动，也称经济周期。经济周期分为古典周期和现代周期。一个标准的经济周期，一般包含扩张和缩减两个期间，分为四个阶段：恢复、高涨、衰退和萧条。
经济周期分类
1、按类别：
（1）古典周期
（2）现代周期
2、按长度：
（1）短：基钦周期
（2）中：尤格拉周期
（3）中长：库兹涅茨周期
（4）长：康德拉提耶夫周期
景气预期的应用
景气预期是通过正确地选择景气指标体系来达到的。景气指标的选择应遵循四个原则：
（1）重要性和代表性；
指标所代表的内容是经济发展某一面的综合反应，在经济的总量活动中居重要地位，同期又具有某类指标的基本波动特质
（2）牢靠性和充分性；
牢靠性是指报告的精准性和统口径上的统一性。充分性要求指标样本具有充足的长度，以满足季节调整的报告处理要求，并能揭示其循环波动的规律。
（3）统一性和平稳性；
统一性质景气波动发生改变时，指标的波动情况发生相应的改变，或提早、或推迟一段时间表现出来。平稳性指标总能以相对平稳的时滞发生该种改变。
（4）及时性和光滑性。
景气指标用于短时间分析和预期，因此要求及时地得到数据统计，并要求指标具有适当的光滑型，不顾则波动原因较少的指标更能满足预期的要求。
确定基准循环的方法
参照基准循环，可以将景气指标分为先行，同步和落后三类指标。
确定基准循环的方法有：
（1）以重要的经济指标（GNP、国内生产总值、工业总产值等）的周期为基准循环；
（2）专家意见及专家打分；
（3）经济大事记和经济循环年表；
（4）初选几项重要指标计算历史扩散指数；
（5）以统一合成指数拐点为基础。
指标选取标准
先行指标选取标准：
（1）从经济意义上分析，先行指标有清晰、肯定的先行关系。
（2）与基准循环最大值对比，其最大值起码领先3个月以上，且在近期的接连3次周期波动中，起码有两次维持先行，领先3个月以上。
同步指标选取标准：
（1）从经济意义上分析，同步指标应与其基准循环有显著的同步特质。
（2）与基准循环的最大值靠近，最大值差别在2个月在内。
落后指标的选取标准为：
（1）从经济意义上分析，落后指标有肯定的落后关系。
（2）与基准循环的最大值靠近，最大值要落后3个月以上。
常用的景气指标分类的方法有：峰谷对应法（图示法）、时差有关、KL信息量法、马场法、循环聚类法及三角函数法等。
指标报告处理
乘法模型:Y=TCSI
加法模型:T=T+C+S+I
混合模型:Y=TC+SI
扩散指数计算公式
DIt=(t期序列显现扩张的个数／属于该类指标的序列总数)*100%
扩散指数在经济波动分析的作用与不足
确定了每个指标在不同期期的扩张和缩减特质之后，即可以计算扩散系数，并做出扩散指数曲线。扩散指数在经济波动分析中具有重要的作用。
（1）当0<
DIt<50%时，显示上升指标数差于下滑指标数，经济系统运行于不景气空间的后期。
（2）当50%<
DIt<100%时，显示上升指标数多于下滑指标数，经济系统运行于景气空间，伴随 向最大值100%接近，经济越来越热。
（3）当100%>
DIt>50%时，显示上升指标数依然多于下滑指标数，经济系统运行于景气空间后期，经济正在走下坡路，整个经济系统正处在遇冷阶段。
（4）当0%>
DIt>0时，显示经济运行发生巨大转折，上升指标数差于下滑指标数，经济系统处在全面缩减阶段，经济系统进入一个新的不景气空间前期。
扩散指数的局限性在于：
（1）无法清晰的表明经济波动的强弱；
（2）尽管能预期拐点，但无法测定拐点的具体位置。
有关合成指数
合成指数又称综合指数。他的计算方法是先求出每个指标的对称改变率；然后求出先行、同步和落后三组指标的组内、组间平均改变率，致使三类指标可比；最后，以某年为基年，计算出其余年份各月（季）的（相对）指数。
有关预警系统
预警系统的原理是选择一组反应经济发展情况的敏感指标，运用相关的报告处理方法，将多个指标合并为一个综合性指标，通过一组相似于交通管制信号红、黄、绿灯的标识，利用这组指标和综合指标对当时的经济情况发出不同的信号，通过观察信号的变动情形，来分析将来经济上涨的趋势。
预警系统的作用在于：
（1）正确评价目前宏观经济的状态，恰当地反应经济事态的冷热程度，并能承受短时间经济事态分析的任务。
（2）能描述宏观经济运行的轨迹，预期其发展趋势，在巨大经济事态改变或发生转折前，能及时发出预警信号，警示制定人要策划合适的政策，防止经济发生严重的衰退或发生经济过热。
（3）能及时地反应宏观经济的调控效果，，分析宏观经济调控措施能否运用恰当，能否起到了平抑经济波动程度的效果。
（4）有助于企业的运营决策。
（5）有助于改革措施出台机会的正确决策。
景气预期法案例分析 ">编辑] 案例一:四川省产成品存货景气预期实证分析
综合利用传统数据统计和企业景气调查报告，建立产成品存货指标的ARCH—GMDH组合预期模型，预期四川省2005年3季度到2006年1季度产成品存货量，并依据预期结果来分析产成品存货将来的景气变动趋势。同期分别利用传统数据统计和企业景气调查报告建立预期模型，对比分析不同类模型的预期效果。
一、历史报告分析。
建模所需报告来自四川省企业景气调查报告以及传统数据统计，报告样本为2002.1～2005.2共14个季度的报告，样本容量相对较少。依据原始的景气调查和数据统计，提取了59个变量x_1,K,X_59组成变量集，再从中选择一连串变量建立产成品存货的预期模型。
产成品存货是一个关联性非常强的指标。首先，产成品存货量在一定程度上反应了经济的冷热程度。
产成品存货量较小甚至显现未交订货，表明目前市场十分活跃，经济上涨较快。其次，产成品存货量还可以反应目前的就业事态。若产成品存货量较小，为了保证满足市场需求，企业往往会扩大本身产量，对劳活力的需求也跟随增长。最后，它直接影响产品销售收入与销售利润。所以，预期将来时点产成品存货量的值，分析其发展行情，具有十分重要的现实意义。
依据产成品存货指标的历史时间序列报告，可以得到它的行情(见上图)。图中可以看出，产成品存货量的成长行情具有适当的周期性，周期一般为4个季度即一年，当前它正处在第四个周期。同期，产成品存货总的呈现渐渐上升的成长趋势。
二、产成品存货与其它变量的有关性分析
利用SPSS软件，对所有变量执行有关分析，得到59×59的有关系数矩阵。依据有关系数矩阵寻到与产成品存货量明显有关的8个指标，见下表。
与产成品存货明显有关的指标
表1的8个变量中，前面3个变量属于传统统计指标，后面5个属于景气调查指标，这也充分显示将企业景气调查报告和传统数据统计相结合的必要性。
三、基于ARCH-GMDH的产成品存货组合预期
首先建立四川省产成品存货的ARCH预期模型。
在建立ARCH模型以前，务必对各变量执行分析。通过反复试验，逐渐刨去模型中不明显的变量，得到最终的预期模型。依据模型预期2005年3季度到2006年1季度产成品存货量分别为339．27亿元、327．63亿元、337．82亿元。而2005年3季度产成品存货量的事实值为339．62亿元，预期误差为0．1％，可见模型的预期精度是非常高的。
其次，借助计算机建立GMDH自回归模型，依据模型预期2005年3季度到2006年1季度产成品存货量的预期值分别为339．19亿元、326．27亿元、351．57亿元。其中，2005年3季度产成品存货的预期误差为0．13％。
最后，建立ARCH模型和GMDH自回归模型的组合预期模型。运用权系数组合预期法，经历反复试图，得到如下的组合预期模型：Y=-5548.05+0.998*ARCH+0.00395*GMDH(1)
依据模型(1)得到四川省2005年3季度到2006年1季度产成品存货量的组合预期结果分别为339．38亿元、327．71亿元、337．98亿元，其预期行情见图将2005年3季度产成品存货量事实值与预期值比较，其预期误差仅为0．071％。自此可见，组合预期效果比单一模型的预期效果都要好，而且预期精度更高。
上图可以看出，2005年4季度产成品存货量与3季度对比有小幅下滑，而2006年1季度的产成品存货量相对于上一季度又有所增长，该种发展趋势与ARCH模型和GMDH自回归模型的预期是统一的，其差异只在于改变程度的不同。同期，从预期结果来说，2005年4季度经济上涨比较平稳，产成品存货量将有所降低，但预计2006年1季度的经济上涨将有小幅下滑，进而致使产成品存货量增长。
四、不同类型模型预期效果比较
从上面的分析可以看出，ARCH模型的预期结果比GMDH自回归预期更靠近事实值。所以文章选用ARCH模型，分别建立基于传统数据统计和基于企业景气调查报告的产成品存货预期，将预期结果与4．3节中综合利用两类报告得到的预期结果执行比较，如表2所示。
由表2可知，综合利用两类报告建立的景气预期模型的拟合效果最好，拟合优度最高，高达0．99。
一面，从对2004年3季度到2005年2季度产成品存货的具体拟合值来说，综合利用两类报告的景气预期模型的拟合误差显著差于单独运用传统数据统计或企业景气调查报告的两类模型。另一面，在用不同类型模型预期2005年3季度的产成品存货值时，综合利用两类报告的景气预期模型的预期误差最小，仅为0.07％。
结合相关专家对四川省产成品存货将来景气变动趋势的分析来说，综合利用两类报告的景气预期模型预期得到的产成品存货三个时点的景气变动趋势，跟其事实变动基本统一，且预期误差相对较小；而基于传统数据统计的产成品存货预期和基于企业景气调查报告的产成品存货预期均显现了较大偏差，伴随预期时点的延长，其误差持续放大，且显著大于综合利用两类报告建立的ARCH—GMDH组合预期模型。这也显示了本文将传统数据统计和企业景气调查报告结合起来，综合利用两类报告建立景气预期模型的必要性和有效性。
参考文献 ↑ 肖进,樊英,朱兵.景气预期模型应用研究.软科学,2006,20(4)
