邹至庄经济研究院博士生论文研讨会第107期

论文题目：通胀叙事、信息刚性与预期管理：基于大语言模型的通胀预期测度

报告人：王语柔

导师：蔡熙乾教授

摘要：

“十五五”规划纲要提出，要健全预期管理机制，将预期管理纳入宏观经济治理全过程。通胀预期作为其中的核心对象，健全其预期监测体系是实施预期引导和稳定宏观波动的基础。针对传统调查数据频率较低、市场推导指标易受风险溢价干扰等困境，本文基于约1.4亿条社交媒体文本，训练中文通胀叙事识别大语言模型，分离情绪与注意力两类指数，对社交平台与新闻报刊的跨渠道叙事特征进行对比，并分析叙事信号对居民、企业家、银行家三类主体预期的差异化作用。本文还将结构化叙事主题纳入机器学习预测框架，考察其宏观预测效能。最后在噪声信息模型中估计状态依赖的信息刚性程度。研究发现，第一，社交平台情绪指数对居民通胀预期的解释力显著高于新闻报刊叙事，而报刊叙事主要对企业家预期产生作用，表明传统媒体在居民层面通胀预期形成中的传导出现衰减，主流媒体的经济宣传需要通过跨平台叙事实现数字化补位；第二，将通胀叙事纳入低维概率空间进行预测，较传统自回归模型可降低约39.22%的预测误差，其机制在于叙事捕捉了超越价格、房价、失业率、CPI和M2等传统指标的增量信息；第三，居民预期偏误并非单纯源于反应迟缓，而是由社交平台叙事结构与宏观环境共同塑造。社交平台通胀叙事可解释约64%的信息刚性波动，其中叙事持久度显著降低信息刚性，信号噪声则主要在特定宏观环境下转化为误读风险，表明预期管理应从单一信息披露转向提高沟通连续性、定向澄清误读与协同宏观政策沟通的信息结构治理。本文的结果为“十五五”规划推进预期管理机制建设提供了可量化的监测工具，为建立健全多维度的预期监测体系提供了可操作的政策抓手。

地点：D235

腾讯会议：967-5093-2356

时间：5月18日，周一中午，12:30-14:00

语言：中文