本文引入宏观计量工具，以识别欧元区经济的关键风险驱动因素，并评估通胀与增长基准预测周边的风险。分析采用了大量风险因子，包括非金融因子，并运用序贯选择方法辅以稳健性检验。为此开发了一套 MATLAB 工具箱以支持分析，其中整合了分位数回归模型及一种新颖的参数倾斜方法。本文丰富了关于在分位数回归模型中处理疫情时期数据的文献，为风险因子分析提供了新见解。结果表明，风险因子的预测内容取决于预测期限、时间点及目标，凸显了风险评估的复杂性。研究发现，劳动力市场指标对于评估上行通胀风险具有相关性，但其对下行风险的预测能力有限。相比之下，不确定性、货币与信贷指标在下行通胀风险方面表现更佳，而金融条件与货币指标则与增长风险相关。研究指出，由于风险指标组之间存在互补性，综合风险因子框架在密度预测中优于单因子设定。实证应用展示了这些工具的政策相关性，能够提供及时信号并准确跟踪实际结果。鉴于其预测表现具有时变性和状态依赖性，建议定期对模型设定进行绩效评估，以维持其可靠性。