产出增长和通货膨胀是政府宏观调控关注的最重要的两个指标，对二者进行准确预测有利于精准施策.传统预测往往基于点预测，即对经济变量的条件均值展开预测，无法准确刻画预测结果的不确定性，而密度预测提供了未来条件概率分布的预测，有效弥补了点预测的缺陷.本文基于自回归分布滞后(ADL)模型，利用17个预测指标构建了中国产出增长和通货膨胀的密度预测模型，并采用多种检验方法评估不同模型的可适性.结果发现，基于单个预测变量的自回归分布滞后(ADL)模型大多存在模型误设的问题，而对多个ADL模型进行加权平均得到的组合预测能显著降低模型误设的风险.样本外预测进一步表明，基于OLS参数估计的贝叶斯模型平均(BMA-OLS)方法能较准确地预测中国产出增长和通货膨胀的未来分布.