基于我们在《库存量化研究框架专题一：从解构微观库存说起——从短期波动到经济周期，看好库存短期波动修复与长期钢铁行业投资机会》报告中所分解出来的库存噪声项，本篇尝试构建一个短期的钢铁价格预测体系。从预测的意义上来看，未来经济变量的取值是惯性与新息（Innovation）的叠加，即未来经济变量既受到当前正在发生的经济走势的推动，也受到未来可能发生的经济变动的冲击。其中，前者提供了经济预测的确定性成分，我们可以通过适当使用计量模型来对经济趋势进行外推，以解释与预测未来的价格变动。在这一维度上，库存噪声项是一个较为可靠的变量，因为其所具有的惯性与均值回复性特征使得经济趋势的外推更为可控。在短期展望期内，供需面不易产生具有强冲击力的新息，以库存为中心进行延伸与外推，在一定程度上可提供较为可靠的短期价格预测。

前言：经济惯性、新息与短期未来的可预测性...... 4

一、库存-钢价关系的再审视：基于理论推导，我们设计了一个以库存为中心的指标体系....... 5

（一）库存-钢价的同步关系：由于库存噪声项和钢价涨跌幅均反映同期供需关系，因此两者存在可验证的同步镜像关系......5

（二）库存-钢价的异期相关：由于供需缺口的内生性，库存噪声项与钢铁涨跌幅呈现异期相关.....7

（三）完善价格函数：考虑到短期价格不仅表达为供需的函数，我们引入市场价格预期与滞后价格作为解释变量......9

（四）拓展供需函数： 基于水泥价格所表征的需求景气脉冲可对供需缺口作出前瞻......12

二、模型设定：考虑到变量内生性与价格残差的均值回归特征，我们分别基于VAR 与 ARIMAX 展开模型构建...... 14

（一） VAR 模型：一个反映变量相互传导机制的内生系统，基于 VAR 可以大致验证前文变量间关系的逻辑......14

（二） ARIMAX 模型：以价格残差的均值回归性为出发点的模型，它引入了价格超调的自我修复机制........17

三、模型应用： VAR 模型是较优的模型设定，在市场平稳与市场震荡时分别适用 VAR 模型和 ARIMAX 模型..... 19

（一）模型预测：预测分布、上涨概率与置信区间...19

（二）模型评估： VAR 模型是较优的模型设定，在市场平稳与市场震荡时分别适用VAR 模型和 ARIMAX 模型.......21

四、风险提示...... 27