【摘要】文章着重探讨了动态因子模型的实时预测及其参数估计中卡尔曼滤波的实施过程，并对两阶段固定区间平滑算法进行改进，引入包含再次前向滤波过程的三阶段算法。通过构建共计81个指标的高维混频宏观数据集实证分析改进后的算法对GDP、CPI增速预测的效果，结果表明，改进的三阶段算法能够充分利用先验信息平滑趋势，进一步提高预测精度，在宏观经济遭受不确定性冲击出现走势急剧波动时也能快速响应，但仍然无法解决预测技术的时滞性问题。只有结合更高频的日度、周度经济数据对月度、季度数据进行实时预测，才能实现对经济的及时预警。