工业增加值实际上就是GDP 的工业部分，所以它是我们跟踪经济运行可盯住的最重要指标之一。市场中已有 三类方法预测工业增加值同比增速。方法一是通过主要工业产品产量乘以相应行业权重进行加权合成；方法二 是利用工业生产领域的单一或多项高频指标做线性回归，比如用耗煤量、货运量等；方法三是直接利用指标自 身的波动规律进行外推，例如常见的ARIMA 模型等。

一、市场中已有的三类预测方法 ......................................................................................... 7

（一）方法一：“行业产量数据”合成法 ....................................................................... 7

（二）方法二：简单“高频指标”回归法 ....................................................................... 8

（三）方法三：自身趋势外推法 ................................................................................ 9

二、如何才能“见微知著”？ ................................................................................................. 9

（一）市场中已有预测方法的缺陷 ............................................................................. 9

（二）我们的解决方案 ............................................................................................. 10

三、重点行业高频指标筛选：评估两类相关性 ................................................................. 11

（一）工业生产的影子：发电量 .............................................................................. 14

（二）重点行业之一：汽车制造业 ........................................................................... 14

（三）重点行业之二：化学原料及化学制品制造业 ................................................. 15

（四）重点行业之三：黑色金属冶炼及压延加工业 ................................................. 17

（五）重点行业之四：煤炭开采和洗选业 ................................................................ 18

（六）工业需求的拉动源：房地产、基建相关......................................................... 19

四、疫后同步扩散指数的方向判断胜率达74% ................................................................ 20

（一）构建工业增加值同步扩散指数的方法论......................................................... 20

（二）同步扩散指数预测工业增加值胜率如何？ ..................................................... 21

五、如何进行工业增加值同比的短期预测？..................................................................... 27

（一）基于ARDL 模型的探索 .................................................................................. 27

（二）样本内回测 .................................................................................................... 28

（三）样本外预测 .................................................................................................... 32

六、基于混频（MIDAS）回归的辅助判断 ........................................................................ 33

七、风险提示 .................................................................................................................... 36