中国金融状况指数的构建及预测能力研究

本文首先选取利率、汇率、股票价格和社会融资规模四个金融变量,建立SVAR模型确定变量权重,构建了量化我国金融状况整体松紧程度的中国金融状况指数。其次,基于已构建指数,引入谱分析方法研究发现:中国金融状况指数与宏观经济景气指数中的一致指数、环比和同比CPI三个指标之间均存在39个月的耦合震荡周期,且中国金融状况指数领先三个指标的期数分别为1.91、0.44和5.5个月,对应一致性统计量的值依次为0.94、0.97和0.96,均接近于1,说明中国金融状况指数对宏观经济景气指数中的一致指数以及对通货膨胀均具有先导性和强相关性,可作为其他宏观经济指标的先行指标。

中国金融状况与实体经济发展研究——来自中国2000-2017年月度数据

运用混合创新时变系数随机方差向量自回归模型(mixture innovation time-varying parameter vector autoregressive models with stochastic volatility,MI-TVP-SV-VAR)构建中国金融状况指数(MFCI)测度中国金融状况,并基于非对称多重分形去趋势交叉相关分析法(multifractal asymmetric detrended cross-correlation analysis,MF-ADCCA算法)分析MFCI对实体经济发展的预测能力.以我国2000-2017年月度数据为研究样本,实证结果显示:各金融状况变量的权重均具有灵活时变性,股票价格、债券价格、房地产价格在MFCI中的权重较大;MFCI在样本期间能够与实体经济发展保持趋势上的一致性,且领先于实体经济发展(EC)的变动;基于MF-ADCCA算法的非对称相关性检验得出MFCI与EC具有持久的交叉相关性,MFCI的下降会导致EC的下降,MFCI的上升会导致EC的上升;MFCI对EC的交叉影响改变了单独序列本身的非对称影响,说明中国金融状况对实体经济发展的前期影响作用存在,MFCI具有对实体经济发展的预测作用.跨期相关性检验得出MFCI对实体经济的预测作用在6个月内效果更显著.

广义泰勒规则与中央银行货币政策反应函数估计

本文在扩展基准泰勒方程的前提下,构建了包含金融深化指标、外汇储备变化变量以及中国金融状况指数(FCI)在内的广义泰勒规则函数,并对相关模型进行估计。研究发现,前瞻性反应函数更好地拟合了中国货币政策变动的产出绩效;货币政策规则在一定程度上约束了货币当局的相机抉择行为,可以稳定公众的通货膨胀预期,并为货币政策的操作提供一个名义锚;中国货币当局的利率调控呈现出"逆周期"与"顺通胀"的特征;中央银行的利率调整缺乏弹性,对广义货币供给的绝对数量并不敏感。