2020年1月我国湖北省武汉市爆发了新型冠状病毒疫情,而后新冠病毒因其传染性强的特点迅速传播至我国各个地区,不仅严重威胁人民生命健康安全,随着国内防疫措施的实施,社会运行基本停滞,经济发展也遭受重创。新冠疫情作为2008年国际金融危机以来世界经济面临的最大风险,对我国乃至世界经济的冲击都是重大且深远的。在后疫情时代的背景下,如何对中国宏观经济的影响因素变化进行分析,并对其未来走势进行预测仍是当前宏观经济研究学者需要解决的重要课题。本文依据一定的指标选取原则选取了 51个宏观经济指标,构建宏观经济指标体系,针对宏观经济数据的厚尾性特点,创新性地将高维椭球近似因子模型稳健两步估计方法（RTS）应用于中国宏观经济结构的影响因素变化与趋势预测研究,具体从以下三个方面入手。首先以动态的视角利用 MKER（Multivariate Kendall’s tau Eigenvalue Ratio）方法和MKTCR（Multivariate Kendall’s tau Transformed Contribution Ratio）方法估计潜在影响宏观经济结构的公共因子个数,探索突发性重大经济事件的冲击和公共因子数之间存在的关系。研究发现,在宏观经济面临类似于新冠疫情这样的冲击时,潜在公共因子个数会发生明显变化。接着本文将高维椭球近似因子模型应用于我们搜集的宏观经济面板数据中,利用RTS方法提取前四个公共因子并根据载荷矩阵赋予每个公共因子实际意义,研究发现前四个公共因子的得分在2020年新冠疫情爆发后也发生了相应的变化,研究各个因子得分随疫情的变化趋势对应对新冠期间保证宏观经济各个领域正常运行有着不同寻常的意义。同时我们发现第一公共因子可以解释为统计区间内最能代表国民经济发展的因子,其包含的主要变量代表了当下引领经济发展的主旋律。接下来我们对第一公共因子做重点研究,以动态的角度,基于滚动窗口的方法,分析随着时间的推移,影响第一公共因子的主要经济变量发生了怎样的变化,得到了各个时期尤其是新冠期间影响宏观经济结构的主要因素的变化趋势。最后本文将椭球近似因子模型应用于宏观经济变量滚动预测,结果表明椭球近似因子模型相较于传统的因子模型能更稳健地提取宏观变量中的公共成分,在宏观经济面临新冠疫情冲击时具有更好的预测效果。