金融状况指数的动态特征及其有效性研究

运用三区制马尔科夫转换模型,考量中国金融状况指数（FCI）的动态变化特征,并采用变参数状态空间模型,研究金融运行对实体经济发展的有效作用程度。结果发现：中国金融状况具有敏感的区制转换特征以及明显的非对称性特征,从而导致了其有效性不断变化;金融运行的有效作用程度在0.3-0.4之间波动,整体上对实体经济发展的有效性呈现增强态势。

中国金融状况的动态测度及其非线性宏观经济效应

本文首次根据Log-ML、DIC等标准,实证检验参数及残差方差的时变特性对于中国动态金融状况指数(DFCI)构建问题的适用性,据此选定TVP-VAR-SV模型进行指数编制,进而运用MS-VAR模型建立综合经济因素与金融因素的“坐标体系”,准确研判中国经济金融区制状态,基于直接脉冲响应、DFCI变动惯性等视角,分析不同经济金融阶段金融状况变动的非线性经济效应,为中国宏观调控当局维护经济金融稳定提供实证经验参考。本文研究发现:相较于VAR和TVP-VAR-CV,TVP-VAR-SV模型更适用于构建中国DFCI,而据此确定的权重动态及指数走势较好地契合中国金融实际形势;中国金融状况变动的宏观经济效应依赖于经济金融阶段,呈现显著的非线性特征;中国金融状况变动存在较强惯性,在其作用下宏观经济可能受到“余震”冲击,而据此进行精准逆周期金融调控有利于经济金融稳定。因此,中国应运用TVP-VAR-SV模型精准动态测度金融状况,并基于对所处经济金融阶段的准确研判,审慎开展逆周期金融调控以确保经济行稳致远。

基于TVP-FAVAR模型的中国金融状况指数的构建和预测

一个良好的金融状况指数既能准确反映金融市场的状况,又具有较好的宏观经济预测能力,对政策制定者有重要的指导意义。在时变参数因子增广向量自回归模型(TVP-FAVAR)的基础上,采用动态模型选择与平均(DMS和DMA)的技术,构建了一个能准确反映中国通胀和经济状况未来走势的金融状况指数(FCI)。在评估FCI的质量时全面地覆盖了多种评价指标;增加了短期利率和房地产价格方面的指标,范围广,信息充分;考虑了潜在金融市场风险对金融市场整体形势的影响;不仅在TVP-FAVAR模型中提取FCI,也在TVP-VAR模型中对通胀和宏观经济景气一致指数两个变量进行预测,捕捉了FCI与两个宏观经济变量之间的动态互动关系,同时进行了模型选优。研究结果表明:第一,DMS和DMA方法构造的FCI不仅与中国通货膨胀率和宏观经济景气一致指数的走势大体一致,而且分别领先于通货膨胀率和宏观经济景气一致指数1年和3~6个月;第二,在DMS中,构成变量在每个样本点对目标宏观经济变量的影响并非一成不变,它们随着经济结构或政策的变化进入或退出模型;第三,新构建的FCI对中国通货膨胀率和宏观经济景气一致指数有良好的预测能力,在向前1~4个月的预测中,相对于常系数VAR、TVP-VAR以及FAVAR,TVP-FAVAR-DMA模型的预测效果是最优的,即DMA方法测度的FCI的宏观预测能力强于其他方法。

我国灵活动态金融状况指数构建与应用研究——基于MI-TVP-SV-VAR模型的经验分析

鉴于目前研究缺乏灵活动态性,本文从通胀控制目标出发,引进MITVP-SV-VAR模型,选取5个金融变量,估计其每一期的灵活动态权重,构建我国灵活动态金融状况指数,并分析它对通胀率的预测能力。经验分析结果表明利率和房价的权重相对较大,反映出货币政策依然倚重于价格型传导渠道;FCI与通货膨胀有很高的相关性,且领先通胀1-7个月,能够很好地预测通胀。建议政府定期构建我国灵活动态金融状况指数并应用于通货膨胀预测。

新凯恩斯菲利普斯曲线框架下的中国动态金融状况指数

鉴于当前金融状况指数变量权重系数缺乏动态性,文章采用递归广义脉冲响应函数方法构建了中国动态金融状况指数。研究发现,动态指数对未来一个季度的产出和通胀水平都具有较好的预测能力,且更适用于预测未来通胀。在此基础上,文章将动态指数作为衡量金融市场的变量纳入新凯恩斯混合菲利普斯曲线模型中,运用GMM方法进行估计,结果表明动态指数对当期和未来一个季度的通胀具有显著的正向效应。因此,有必要将金融状况指数作为一个金融市场变量纳入菲利普斯曲线框架下,以分析金融市场对通胀的影响。

货币政策、资产价格与金融稳定性

传统的货币政策理论认为,中央银行制定货币政策时应严格以通货膨胀为目标,但金融危机的爆发,资本市场的膨胀、资产价格的波动,都不断地冲击货币政策的有效性,并在一定程度上影响金融体系的稳定性,由此引发学术界对货币政策中介目标的探讨。本文以具有变参数特征的动态金融景气指数(DFCI)为工具,考察了DFCI对CPI和金融稳定性的预测作用,在此基础上,扩展前瞻性中央银行利率反应函数,将包含资产价格信息的DFCI纳入反应函数,研究中央银行货币政策行为,并拓展直接以资产价格为操作目标的泰勒准则作比较。实证表明:在扩展形式的前瞻性利率反应函数中,DFCI变量统计显著,包含资产价格的DFCI要比不包含资产价格的DFCI显著,以资产价格作为货币政策目标的利率规则作用效应不完全显著。这说明,DFCI的建立具有合理性,资产价格波动显著地影响货币政策的有效性,严格的通货膨胀目标规则存在不足,中央银行的货币政策行为需要考虑资本市场的变化以及资产价格的波动,但直接将资产价格作为目标的货币政策具有不确定性。

中美金融周期交互影响研究

通过构建中国金融状况指数,采用动态溢出指数模型考察中美金融周期交互影响。研究发现:(1)中美两国金融周期具有显著的时变性;(2)从溢出指数角度来看,以次贷危机为分界点,次贷危机之前中美两国的溢出指数处于较高水平,次贷危机之后中美两国的溢出指数呈现较低水平;(3)在样本期间内,美国金融系统对中国金融周期的净溢出时间较长,美国金融周期具有溢出特征,中国金融周期则具有接受特征;(4)新冠肺炎疫情后,中国金融周期波动对美国金融周期溢出指数呈现显著上升趋势。

中国混频FCI的构建及其与美国金融市场的联动效应分析

文章选取我国26个金融指标,利用混频动态因子模型构建了我国的金融状况指数(FCI),然后将其与美国的金融状况指数(NFCI)进行小波分解;最后通过格兰杰因果检验和谱分析探究了两国FCI在不同周期分量上的关联性。结果表明,两国FCI波动周期大致相同,并且在各个周期上都存在很大的相关性;此外我国的金融状况波动在短、中、长,全周期上都对美国的金融状况的波动有重要影响预测作用,其中长周期上中美两国的金融状况波动同步,互相影响。

中国实时金融状况指数的构建

金融状况指数(FCI)综合了多个金融变量的信息,能够比单个指标更全面、直观地反映金融市场的整体运行情况。基于动态因子模型直接利用混频数据测算我国的实时FCI,突破了传统方法要求数据频度一致的限制,从而大大增强了FCI的时效性,使FCI具备金融市场流动性指示器的功能。实证研究表明,改进后的FCI能够揭示近年来我国货币政策的松紧程度,其走势比CPI月同比领先7个月,对通胀的预测效果优于其构成变量。

我国金融状况指数构建及其对货币政策传导效应的启示——基于时变参数状态空间模型的研究

通过时变参数状态空间模型估算不同经济因素的动态权重,并以此为基础构建的金融状况指数,能够体现不同形势下不同经济因素对金融总体形势的影响,并反映货币政策传导渠道的效应。本文估算了1997年到2009年以及1997年到2011年的两组金融状况指数,结果显示:货币供应量、房价、股价对这一时期金融总体形势的影响权重相对较大,特别是货币供应量。反映出近年来在应对国际金融危机的大背景下,我国货币政策依然倚重于数量型传导渠道,甚至程度有所加深。在此期间,由于管理体制等多种因素,利率、汇率的变化幅度远小于其他变量,它们在模型中权重尽管有所增加但总量较小。这并不能说明利率和汇率在构成FCI中的作用不重要。随着利率、汇率市场化程度进一步提高,加之房价、货币供应量增长波动向常态回归,二者的动态权重将会大幅提高。

中国金融状况指数构建及其在通胀中的应用

本文基于动态模型平均方法(DMA),运用2003-2017年中国20个宏观经济指标的月度数据,构建含有时变系数和随机波动率的因子増广向量自回归模型(TVP-FAVAR),计算我国金融状况指数(FCI)。对FCI预期通胀现象进行直观检验后,使用马尔科夫区制转移向量自回归模型(MSVAR)分析我国FCI和通胀预期的两区制效应。结果发现:改进后的FCI显示"新常态"时期的金融状态明显好于2008年金融危机时期,FCI与通胀具有高度相关性,短期内具有明显领先通胀的非线性预期能力,金融状态宽松时期对通胀预期效果比趋紧状态时更稳健。

基于混频动态因子模型的中国FCI构建及其应用

本文首先利用混频动态因子模型预测出月度GDP信息,并结合大量月度金融指标构建我国金融状况指数(FCI);然后通过谱分析测度了FCI与宏观经济变量的关联性;最后基于马尔科夫区制转换模型测度了不同金融状况下FCI对宏观经济变量的冲击效应.研究结果表明,第一,本文所构建的FCI与宏观经济变量之间不仅存在高度的相关性且两者的波动周期大致相同.第二,我国FCI的波动领先于宏观经济变量约8个月.第三,金融市场繁荣会促进产出,并抑制通货膨胀;而金融状况恶化会使产出减少,并可能诱发通货膨胀.因此货币当局应该充分利用FCI对宏观经济的预测作用,掌握金融市场波动的规律,实时检测金融市场对宏观经济的影响,做好风险防范.

基于贝叶斯时变VAR模型的中国FCI构建及其应用

本文综合宏观经济变量,利用混频动态因子模型测度月度GDP,之后结合货币供应量、房价以及股价等金融变量,基于贝叶斯时变VAR模型构建科学的金融状况指数(FCI),并采用谱分析研究其预警能力.研究结果表明,股票市场、房地产市场、货币政策与实体经济对我国金融市场状况的影响具备时变性.基于贝叶斯时变VAR模型的脉冲响应分析可以发现,上述变量的影响程度依次递减.在此基础上构建的FCI较基于常系数VAR模型构建的FCI具备更强的预警能力,尤其进行三个月以内的短期预测时,优势更加明显,进而可以为有效监测金融市场状况,预警通货膨胀与金融风险提供科学决策依据.