在现实生活中，无论对于政策制定者还是市场从业人员，进行预测是一件具有现实意义的工作。在宏观经济学领域的学术研究中，对宏观经济变量实施预测往往会遇到模型中自变量选取的问题。例如为保证模型估计的自由度而限制了自变量的个数。同时，人为的选择某几个特殊经济变量作为回归变量，导致不同的研究者对于同一问题的研究可能得出不同的实证结论。简单的通过某几个特定变量实施预测也与现实经验不符。在保证模型有效性的前提下，为了实现更多的利用来自经济系统中各个方面的数据信息，本文采用了动态因子分析的方法，从我国143个宏观经济变量中提取出若干潜在的综合因子变量，尝试用提取出的因子实施对于重点经济指标的预测。本文采用的样本为1995年1月至2010年12月期间的24个季度数据和119个月度数据，包含总产出、价格水平、贸易、财政政策、货币政策、金融市场、国际市场七大领域的主要经济指标数据。预测效果显示良好，均方根误差小于单变量自回归模型和传统向量自回归模型。这一研究技术有广阔的拓展空间，本文中尝试了将综合因子应用到货币政策作用效果的研究中，获得了与传统研究方法相异的结果，其中“价格之谜”现象不再出现。