物价是反应市场供需关系的重要指标,也是宏观经济运行情况的主要表现形式。监测物价可以帮助政府及时了解经济的运行现状、宏观市场的动态,也可以有效提高相关部门有关物价调控决策的科学性和有效性,是一项重要的工作。生产者价格指数（Producer Price Index,PPI）是用来表示相关的工业企业生产产品出厂价格的变化程度以及变化趋势的指数。这一指数也是用来衡量—段时期内相关的生产领域价格变化趋势的必不可少的宏观经济类指标。PPI与CPI衡量的经济目标不同,PPI主要是用来表示生产端上游的相关企业购买的—篮子相关物品和劳务的总支出。由于当前国内外经济形势的不确定性进一步加强,那么不论是当下还是未来对物价趋势造成影响的相关因素也将变得更加复杂多样,这也就意味着对物价的监测及预测工作提出了更高的要求。因此,使用一套更加先进的经济计量方法来提高对PPI的监测及预测工作的准确性与及时性,是有着十分重要的学术价值和实际应用价值的。国家统计局通常会在次月的9号左右公布上一个月份的PPI指数,这就带来了一定的滞后性,给相关部门及时研判物价的变动情况、采取相关的调控手段带来了一定程度上的不便。但是,当前的统计制度也在不断的完善,统计部门会在PPI当月发布之前,公布一些与PPI相关性比较强的高频日度指标,这些高频日度数据可以有效提高PPI监测及预测的时效性。因此,本文通过建立一个基于混频动态因子模型的实时信息流的PPI实时监测和预测模型,并将数据更新频率提高到“日频”,可以提高预测的时效性和决策者的可参考性。在指标选取上,本文选择布伦特原油期货合约每日结算价格、螺纹钢期货合约每日结算价格、LME铜现货合约每日结算价格、动力煤期货合约每日结算价格、日度南华商品指数以及月度PPI来对PPI进行实时监测与预测研究。这些指标中一方面考虑了在PPI的分项核算中占比较大的相关相关商品的直接价格,另一方面也综合考虑了各项原材料的价格波动走势对于PPI指数的影响程度。在实时监测方面,本文首先介绍混频动态因子模型的构建原理,接下来介绍各项高频指标的选取原则及样本长度,最后利用构建的模型提取出一个能够综合反应PPI变化趋势的日度一致指数。从而达到在日度层面上对PPI进行实时监测的目的。实证结果表明,使用该建模方法提取出的PPI日度一致指数与真实PPI指数总体走势一致,一方面,该PPI日度一致指数与真实月度PPI指数在月内的细微波动情况相一致,另一方面,该PPI日度一致指数在长期的波动走势上与真实月度PPI指数走势也较为吻合。同样的,实时预测中,利用前面所提取出来的能够有效表示真实PPI指数总体波动走势情况的PPI日度一致指数,构建出一个能够随着现实经济生活中高频数据指标更新而更新的PPI预测模型,达到实时预测的目标。最后,综合各个评价维度来看,本文引入的PPI日度一致指数的实时预测模型的预测效果均明显优于传统的自回归预测模型。本文主要有以下两点创新:第一,本文通过混频动态因子模型将所选取的高频数据指标背后所包含的不可观测的共同因子提取出来,在一定层面上突破了传统计量方法中对于相关数据必须是同频的限制,这也有效解决了可观测数据信息使用程度不高的问题。第二,本文基于现有文献模型的研究框架,结合中国的宏观经济运行周期,改进了不同频率的数据指标之间的对应关系,使得动态因子模型更加适合中国的PPI实时监测与预测,可以在一定程度上补足国内相关实证研究的不足之处。