第三部分：预测软着陆、滞胀和衰退的新工具包
概括
- 在本系列的第三部分中，我们引入了一个概率框架来生成三种情景的四个季度的概率：衰退、滞胀和软着陆。
- 我们不再依赖单一回归模型和一组预测因子，而是创建了多个回归模型和不同的预测因子组，以捕捉经济主要部门的信息。因此，我们更有可能预测可能的增长情景。
- 我们的概率框架以 33% 的阈值准确预测了 1980 年后的经济衰退、滞胀和软着陆时期。
- 截至 2024 年第二季度，软着陆概率最高，表明未来四个季度软着陆的可能性更高。然而，过去几年持续较高的滞胀和衰退概率可能会给近期的政策路径蒙上阴影。
- 我们相信，通过提供不同增长情景发生的概率，我们的框架可以帮助决策者确定即将出台的货币政策的规模和持续时间。
- 本系列的下一篇文章将提供一个框架，利用三种增长情景的概率来预测货币政策支点。
使用 Probit 框架预测未来四个季度的增长情景概率
传统上，使用概率模型来预测近期经济衰退的概率。我们更新了概率模型框架，除了预测经济衰退的概率外，还生成滞胀和软着陆的概率。新框架被称为有序概率模型。1
我们与传统的 Probit 模型不同，我们创建了多个回归模型，而不是依赖于一个回归模型和一组预测因子。与仅使用一组预测因子相比，使用多组预测因子可以捕获更多经济主要部门的信息，从而更有可能预测可能的增长情景。此外，随着经济的发展，经济风险也在不断增加。例如，通货膨胀和利率上升是当前周期对经济的主要风险，而房地产繁荣/萧条与大衰退有关。因此，我们认为，不同的 Probit 回归模型比单一回归模型更能准确地捕捉风险的演变性质。我们的 Probit 回归模型可以计算出未来四个季度发生软着陆、滞胀和/或衰退的概率。我们使用独特的预测因子组合创建了八个不同的回归模型，如下所述。每个回归模型都会根据独特的预测因子集生成软着陆、滞胀和衰退的概率。我们对所有概率取平均值，以表示经济主要部门预测的软着陆、滞胀和衰退的可能性。
（1）领先经济指数（LEI）、标准普尔 500 指数、ISM-M 就业指数和 CPI
（2）消费者物价指数（CPI）和LEI
（3）CPI与收益率利差（10年期国债收益率与1年期国债收益率之间）
（4）CPI和芝加哥联储全国活动指数（CFNAI）
（5）CFNAI 和收益率利差（10 年期和 1 年期国债收益率之间）
（6）收益率利差（10年期国债收益率与1年期国债收益率之间）
（7）VIX 和标准普尔 500 指数
（8）芝加哥联储全国活动指数
框架在行动：软着陆能维持下去吗？
图 1.2 绘制了模拟的实时样本外概率。零线上方的紫色条表示实际的滞胀时期，红色条表示 GDP 增长率处于软着陆阈值（我们提出的滞胀和软着陆事件日期）。零线下方的粉色条表示美国国家经济研究局 (NBER) 定义的衰退时期。
紫线代表四个季度内出现滞胀的概率，红线代表软着陆的概率，粉线代表衰退的概率。我们将衰退概率转换为负数（概率乘以负一），因此概率越接近 -1（负一），表明未来四个季度内出现衰退的风险越大。
根据三种情景的平均概率，选择了 33% (0.33) 的阈值，因此如果某种情景的概率大于阈值，则该情景在未来四个季度发生的可能性更大。例如，基于 2024 年第二季度的软着陆概率为 37% (0.37)，因此这表明该模型表明软着陆是未来四个季度更有可能的增长情景（图 2）。
该框架准确预测了所有衰退时期，因为在我们对 1980 年后时期的模拟样本外分析中，所有六次衰退期间的衰退概率均保持在 33%（或 0.33）以上。然而，衰退概率早在 2022 年第二季度就超过了门槛，但 NBER 从未宣布该时期出现衰退（截至 2024 年第二季度）。该框架的衰退预测与私营部门对该时期衰退的预期一致。基于最新数据（2024 年第二季度）的衰退概率为 30%（图 3 中的 0.30）。
概率模型准确预测了滞胀时期，因为在七次滞胀期间，紫线（滞胀概率）始终保持在阈值以上。近年来，滞胀概率线在 2021 年第四季度突破了阈值，然后一直保持在阈值以上，直到 2022 年第四季度。2024 年第二季度的数值显示，未来四个季度发生滞胀的可能性为 28%（0.28）（图 4）。
总之，有序概率模型框架在 1980 年后表现准确。该方法使用 33% 的阈值成功预测了软着陆、滞胀和衰退。然而，该框架未能准确预测近年来发生的衰退，因为截至 2024 年第二季度，经济尚未陷入衰退。
另一方面，滞胀概率早在 2021 年就突破了门槛，根据我们提出的滞胀事件，这被证明是正确的。总之，关注不仅仅是衰退的风险，将增加预测近期经济前景潜在风险的机会。
帮助货币政策决策的三种概率：举例说明
为了说明我们对后疫情时代的分析得出的一些关键观察结果，我们在图 2、3 和 4 中绘制了三种增长模式与联邦基金目标利率的概率。三张单独的图表显示了每种增长情景的概率以及联邦基金利率的变动。近年来，这三种概率都在三个不同的时间点突破了门槛。滞胀概率在 2021 年第四季度跃升至 42%，而衰退概率在 2022 年第二季度突破了门槛（为 37%），软着陆概率在 2023 年第一季度触及门槛线（为 33%）。
为什么这三个概率对货币政策决策来说是有价值的输入？我们相信我们的框架可以通过预测不同增长情景发生的可能性来帮助决策者。例如，2022 年 3 月，FOMC 在疫情后首次上调联邦基金利率，以应对通胀上升。总体而言，委员会在 2023 年底前将利率上调了 525 个基点，这是几十年来最快的加息速度。一些分析师认为，更快的加息速度是为了弥补委员会对通胀的误判，委员会最初将其标记为“暂时的”。事后看来，我们的框架本可以帮助分析师更好地驾驭 2022 年的政策转变。如图 4 所示，我们的框架显示滞胀概率在 2021 年呈上升趋势——这表明通胀上升的风险正在迅速发展。根据我们的分析，为了应对这一风险，FOMC 可能在 2021 年而不是 2022 年开始加息。
此外，该框架预测的 2022 年和 2023 年滞胀概率上升将影响 FOMC 对 2024 年四次降息的预测。在 2021 年第三季度至 2024 年第二季度之间，滞胀概率连续 12 个季度保持在 30% 或更高，这是自 1983 年第三季度以来持续时间最长的一次。这种滞胀概率表明，政策暂停可能需要比当时预期更长的时间。3
滞胀和衰退概率上升，短期货币政策路径面临不确定性
综上所述，软着陆概率最高，这表明未来四个季度软着陆（趋势性增长）的可能性更高。然而，这三种情景的概率都很高，这提醒分析师，他们要考虑的不仅仅是两种（衰退和软着陆）情景。
从过去两个季度的概率来看，衰退和滞胀概率呈下降趋势（仍然较高，但低于阈值），而软着陆概率呈上升趋势（高于阈值），这表明如果概率继续遵循当前趋势，降息是有可能的。然而，过去几年持续较高的滞胀和衰退概率可能会影响短期政策路径。特别是，当前周期的降息速度和幅度可能与上一个商业周期不同，因为滞胀概率在大衰退后从未突破阈值。本系列的下一篇文章将提供一个框架，使用三种增长情景的概率来预测货币政策的转变。
尾注
1 – 我们之前的工作扩展了传统的概率模型，该方法仅预测二元结果，例如衰退和非衰退概率。我们采用了有序的概率模型框架，使我们能够同时生成三种情景的概率。请参阅 2021 年 7 月 30 日的工资增长报告。（返回）
2 – 需要注意的是，我们专注于三种增长模式，因此只报告滞胀、衰退和软着陆的概率。该框架确实包括弱增长和强增长时期的选项（如第二部分讨论的拟议软着陆框架所确定的）。（返回）
3 – 值得一提的是，私营部门预测者（使用 Blue-Chip 共识作为代理）预测到 2023 年底将降息一次，2024 年全年将降息四次。（返回）
附录
作为对我们有序概率模型框架的稳健性检验，我们为三种增长情景建立了概率回归，即三组独立的概率回归来生成三种增长情景的概率。例如，形成八个不同的概率回归来生成软着陆情景的二元结果，即预测软着陆和非软着陆的概率。我们对衰退（衰退和非衰退）和滞胀（滞胀和非滞胀）情景重复了模拟过程。此外，八个概率回归的平均值在 45% 的阈值上准确预测了软着陆事件。衰退和滞胀的平均概率也证实了我们提出的有序概率模型框架的准确性。滞胀概率方法的一个重要观察结果是，概率在 2022 年第三季度达到 80%，这是自 1982 年第三季度以来的最高概率。此外，滞胀概率连续 11 个季度（从 2021 年第二季度到 2023 年第四季度）保持在 50% 的门槛以上，这可能会给即将到来的宽松周期路径蒙上阴影。最新的滞胀读数（2024 年第二季度）为 43%，低于门槛但仍处于高位。
关键词：美联储,深入,美国