Latent Variable Phillips Curve
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摘要
本文提出并检验了“隐变量Phillips曲线”（LVPC）假说：将传统PC因子视为对一个单一未观测价格压力过程的代理，通过Latent Shock Regression (LSR) 构造合成因子并进行滚动OOS检验。基于1983Q1–2025Q1的美国核心PCE季度数据和3,968种随机因子组合的实证对比，结果显示：LSR实现的LVPC在6–8季度中期预测上显著优于传统ARX类PC模型，并且随着 горизон延长，LSR超越单变量基准的概率增加（例如t+8≈45%），但相对单变量基准的平均收益和统计显著性总体仍较小；对残差引入MA(1)能普遍提升PC模型准确度。研究还给出若干可操作建议（如控制MA(1)、考虑季节性、拓展前瞻性候选变量）以提高PC模型的竞争力 [page::0][page::13][page::8]
