由于其具备综合性强、发布时间早等诸多优势，制造业PMI通常被视为月频经济监测的先行指标，受到广大投资者的普遍关注。然而，近年来市场博弈和交易属性不断增强，投资者期待能够找到领先性更强的经济指标并对制造业PMI进行预测。本文构建了基于EPMI和高频经济指标的制造业PMI预测模型，以期为投资者更前瞻地捕捉基本面的边际变化提供一个新的有效工具。
　　制造业PMI往往被视为月频经济监测的先行指标，但近年来资本市场博弈和交易属性加剧，对“预期的预期”的追求使得更多投资者开始思考如何寻找“先行指标的先行指标”。从发布时间先后来看，EPMI及部分高频经济数据似乎具备成为“先行指标的先行指标”的潜力：1）EPMI反映战略性新兴产业景气程度，通常在每月20日发布当月数据，其发布时间对于制造业PMI具备一定的领先性；2）部分高频经济数据亦具备反映基本面边际变化且发布时间领先等特征。
　　实证结果显示，制造业PMI的一阶滞后项、生产量指数、自有库存指数、就业指数、研发活动指数、进口指数的环比变化、自有库存指数的环比变化、就业指数的环比变化、螺纹钢期货、水泥价格指数、生猪价格均对制造业PMI具有较好的拟合效果。基于EPMI相关指数及高频指标的制造业PMI回归方程式为：
　　模型预测效果评估及胜率回测：
　　1）该模型趋势拟合效果和预测偏差均较为理想。该模型的预测偏差均值为-0.015，标准差为0.553，预测偏差绝对值的平均数约为0.43，模型拟合优度（R-squared）为0.71。
　　2）该模型对于制造业PMI荣枯、范围、方向的预测和判断具备不错的效果。自2015年2月至2024年5月（剔除2020年2-3月），我们构建的制造业PMI预测模型的荣枯胜率为77.27%，范围胜率为67.27%，方向胜率为69.72%；最优预测胜率为44.95%，次优预测胜率为57.27%。
　　风险提示：模型失效风险、基本面剧烈波动风险