本文使用准结构框架量化了美国在未来四个季度内出现软着陆或滞胀的可能性。分析基于 Bekaert、Engstrom 和 Ermolov (2025) 开发的方法，该方法通过模拟潜在的结构性供给和需求冲击来生成关键宏观经济变量的联合密度预测。
研究方法
该方法结合了时间序列预测、结构经济识别和非高斯不确定性建模。具体步骤如下：
- 预测均值和识别简化形式冲击：使用 OLS 回归估计四个宏观经济变量的条件均值预测。这些模型包含两个预测因子：依赖变量的四季度滞后和相应专业预测者 (SPF) 预测。
- 识别潜在的结构性冲击：使用 Keynesian 符号和排除限制将简化形式冲击映射到四个结构性冲击，包括总供给冲击、需求冲击以及两个特殊冲击：一个针对 headline inflation，一个针对失业率。
- 建模结构性冲击的条件分布：使用 Bad Environment–Good Environment (BEGE) 分布建模每个结构性冲击的条件分布，该分布允许时变波动率、偏度和峰度。
主要结果
- 模型估计表明，在 2022 年底疫情结束后，滞胀情景的可能性大幅提高。例如，在 2022 年底通胀达到峰值且美联储开始激进加息后，未来四个季度至少出现轻度滞胀（通胀超过 3% 而实际 GDP 增长低于 1%）的概率估计约为 35%。
- 随着经济增长保持稳健且通胀缓慢下降至美联储 2% 的目标，模型估计的滞胀概率到 2024 年底已稳步下降至约 5%，而软着陆的概率上升到约 30%。
- 到 2025 年中，这一趋势发生了逆转，至少轻度滞胀的概率急剧上升，而软着陆的概率显著下降。这种变化主要归因于关税对通胀和增长前景的不确定影响。
- 模型估计的严重滞胀情景的概率没有明显增加。
研究结论
- 该框架为政策制定者和市场参与者提供了有关美国未来经济前景的洞察。
- 对于政策制定者，尤其是那些执行双任务（控制通胀和促进增长）的机构，高滞胀概率可能意味着通胀和增长目标之间存在潜在的冲突。
- 对于市场参与者，滞胀风险的重新出现改变了人们对未来宏观经济结果的预期，这可能需要重新评估对对通胀和增长敏感的资产（如名义债券、通胀挂钩债券、对通胀敞口的股票部门和利率衍生品）的定价。
研究局限性
- 由于宏观经济时间序列数据的样本量较小，很难精确地确定低概率事件的可能性，并且结果对各种影响不确定性估计的建模假设很敏感。
- 该模型无法检测到向前-looking 风险的增加，除非它反映在最近的较大预测误差中。
- 模型中结构性冲击的识别依赖于简化形式冲击到结构性冲击的固定加载参数；如果真实经济结构发生变化，例如，如果给定的政策转变的影响被错误地归因于供给冲击，那么该模型的分解和预测的风险特征可能会失真。
