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。

中国金融状况指数对货币政策传导作用研究

文章利用VECM模型构建了我国的金融状况指数,并对我国通货膨胀进行预测检验,发现包含资产价格信息的金融状况指数能够在当前金融市场频繁波动、资产价格急剧变化的市场条件下,对通货膨胀做出及时、有效的预测。这表明资产对经济的作用日益增强,中央银行在实施货币政策时,必须考虑到资产价格对货币政策的传导影响。然而,当利用金融状况指数对货币政策的资产传递渠道进行分析时,却发现货币政策传导过程中资产价格对产出的影响不大。因此,在实施货币政策时,可以关注资产价格变化对通货膨胀的影响,但由于资产价格在传导过程反应不足,目前还暂不能将资产价格作为货币政策的实际操作指标。

金融状况指数FCI与货币政策反应函数经验研究

文章运用VAR模型经验估计了中国的金融状况指数FCI,结果表明FCI指数对通货膨胀率具有良好的预测力。在此基础上,将FCI指数作为目标和信息变量纳入泰勒规则,运用GMM方法估计了中国的货币政策反应函数,发现FCI指数与短期利率存在正相关关系,可以成为货币政策的短期指示器;但是利率调节对CPI通胀率、产出缺口和金融形势的松紧变化均反应不足。特别是利率对金融形势松紧变化的调节不足,刺激了金融不平衡和资产价格泡沫的相互推动和累积,是经济不平稳发展的重要政策诱因。

基于金融状况指数的货币政策目标研究

以价格稳定为首要目标的货币政策框架难以应对资产价格剧烈波动为特征的金融不稳定。金融状况指数(FCI)在纳入资产价格的同时,为我国未来通货膨胀的变化提供了动态信息。因而FCI可以作为央行同时关注价格稳定和金融稳定的重要参考指标,从而有利于提高我国货币政策执行的准确性。

金融状况指数的FAVAR模型构建及效用检验

目前多数研究均选用利率、汇率、房价和股价等指标构建金融状况指数,造成大量经济信息丢失,故通过建立FAVAR模型,选择利率类、汇率类、房价类及股价类等69个经济指标,采用广义脉冲响应函数构建金融状况指数,并分析金融状况指数对我国通货膨胀率的预测能力。结果表明：利用FAVAR模型编制的金融状况指数能有效预测未来5~8个月内的通货膨胀运行趋势,具有较强先导作用。建议政府机构定期编制金融状况指数,前瞻性地制定相关政策,为及时降低通胀水平提供帮助。

中国混频金融状况指数的经济增长预测效果与检验

基于TVP-FAVAR模型及修订式测算中国FCI,并刻画SF-FCI和MF-FCI的经济增长预测效果与冲击效应,进一步运用混频Granger方法检验FCI与经济增长之间的因果关系,结果表明:合成FCI的各金融变量缺口存在较大差异,简单同频转换存在一定误差;SF-FCI领先经济增长大约1～2季度,MF-FCI领先经济增长大约2～4个季度,MF-FCI的经济增长效应与拟合效果更好,"典型时期"预测经济增长的先导性更强;SF-FCI和MF-FCI是经济增长的混频Granger原因,经济增长不是SF-FCI的混频Granger原因;经济增长是MF-FCI的混频Granger原因,混频Granger检验下MF-FCI和经济增长的因果关系更密切。

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。

动态金融状况指数构建与应用研究

本文基于金融变量和通货膨胀之间的传递机理,选取了2001年1月至2014年12月期间利率、汇率和股票市场等金融变量指标的非平衡面板数据,利用时变系数和随机波动率的因子扩展向量自回归(TVP-FAVAR)模型构建了动态权重的金融状况指数(FCI),克服了传统固定权重构造方法中经济信息含量少、未考虑经济制度环境结构性变化等缺点。在此基础上,本文进一步研究了金融状况指数与通货膨胀之间的动态关系,结果表明金融状况指数能较好预测和解释未来通货膨胀运行趋势,样本期内通货膨胀对金融状况指数冲击响应具有显著时变动态特征。

我国金融状况指数的构建及宏观经济效应分析

文章尝试在金融状况指数的构建中引入时变性以及对外贸易权重,以考察新形式下我国金融状况指数对宏观经济变量的影响。结果发现:我国动态权重的金融状况指数对宏观经济变量的预测能力较强,分别领先通货膨胀水平和产出缺口约14个月和6个月左右。进一步分析发现:相比于固定权重的金融状况指数,动态权重的金融状况指数对宏观经济变量的预测能力更强;相比于不包含对外贸易权重的金融状况指数,包含对外贸易权重的金融状况指数对宏观经济变量的预测能力衰减性更弱。

中国金融状况指数的构建及其时间演化特征

通过选取利率、汇率、房价和股价等方面的指标,利用VAR广义脉冲响应模型赋权来构建中国金融状况指数,并运用马尔科夫区制转移模型对其进行时间演化特征分析。结果表明:中国金融状况指数具有非线性、周期性和两阶段动态变化特征,且在扩张阶段和紧缩阶段表现出相互变迁的结构性突变。同时,中国金融状况指数在各区制内的平滑概率值较大,均接近于1,说明各区制具有一定的持续性。

中国实时金融状况指数的另一种测度--基于函数型数据分析方法

本文使用28个变量的混频数据集,借助函数型数据建模思想,从连续、动态的视角测度了中国实时金融状况指数。研究表明:金融状况指数(Financial ConditionsIndex,FCI)各组成变量的权重具有时变特征,其大小存在较大差异;样本期内新增贷款是影响FCI的最主要因素,金融危机后货币供应、汇率维度的影响程度日益加深;FCI波动具有明显的周期性特征,在经济繁荣时期FCI处于上升态势,在经济萧条时期FCI处于下落态势,其波动转折态势与中国金融市场主要历史事件相吻合;所构建的FCI对于通货膨胀的代理变量CPI具有先导作用,可以有效预测未来6个月内的通货膨胀趋势。较于现有研究,本文构建的中国实时金融状况指数的相对优势在于能够测度任意时点金融运行状况的静态水平,并且其对通货膨胀的预测效果更好。

我国新型金融状况指数的构建与物价预测

本文利用时变因子载荷矩阵TVP-FAVAR模型提取出相关金融变量的共同因子,并借助动态模型选择方法筛选每期的最优因子,以此构建了我国新型金融状况指数(FCI),从相关性、因果关系和预测能力等视角分析了FCI与通胀率之间的关系。结果显示:以时变参数和时变维度方法构建的新型FCI与我国宏观经济现实吻合程度较好;相对于传统方法,本文构建的FCI与通胀率之间具有较高的相关性和较低的预测误差,且FCI相对通胀率平均先行2-3个月,能够较好地预测通胀的短期未来走势,可以作为货币政策制定的参考指标。

中国混频金融状况指数的构建

文章从货币政策经济增长目标出发,构建了新的混频金融状况指数(MFFCI)编制公式,使用MF-VAR模型,测算了金融状况变量的混频权重系数,实证编制和应用了中国MFFCI,同时与同频金融状况指数(SFFCI)进行了比较分析。结果表明,MFFCI无论与GR的相关性、因果关系,还是对GR的领先性和预测能力,都比SFFCI好,说明MFFCI更适合中国。

中国金融状况指数研究述评

文章介绍和分析了金融状况指数的含义、用途以及几种最新的实证研究方法,并分别就各种方法的优缺点加以评述。在此基础上,文章进一步探讨了目前国内构建中国金融状况指数的研究情况,逐一指出现有研究的成果和不足。

我国金融状况指数的测算与检验

近十年来,部分国家央行和国际组织综合运用多种计量经济模型,力求编制能够客观衡量一国整体金融形势的金融状况指数(FCI)。本文运用总需求方程缩减式模型对我国FCI进行了测算和效用检验。结果表明,与任何单一变量相比,FCI更能有效捕捉我国金融运行状况和预测未来经济走势,可以成为中央银行货币政策决策的重要指示器。

金融状况指数的研究进展及启示

金融状况指数(FCI)在衡量一国金融整体状况、评估货币政策松紧程度、预测未来产出等方面具有重要的作用。从内涵角度来看,FCI经历了货币政策目标监测、反映金融资产价格信息和金融态势监测三方面功能的变迁;围绕变量选择和权重确定,FCI的编制方法也在不断革新;针对FCI的应用研究,主要集中在分析FCI对货币政策调整,对未来以及实时金融态势监测的有效性等方面。基于已有的分析,进一步研究可从构建FCI体系、形成FCI分析框架和建立基本数据库三个角度开展。

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。

基于不同赋权方法的金融状况指数的比较研究

金融状况指数(FCI)最基本的功能是反映货币政策的执行情况,其已作为很多国家货币政策决策的参考指标和指示器。然而,金融状况指数基本功能的发挥有赖于科学合理的编制方法,编制FCI的两大核心环节是指标选取和赋权方法,而目前大部分有关FCI文献都注重指标选取,而忽略赋权方法的选取。本文在分析了FCI赋权方法的基本理论的基础上,应用不同的赋权方法构建FCI,从FCI与通货膨胀的拟合情况和跨期相关性强弱比较来看,用VAR模型方法和因子分析法构建的FCI预测效果较好。因此,未来可以优先考虑使用这两种赋权方法来编制我国的FCI。

中国货币政策的利率规则——基于金融状况指数的分析

为检验中国中央银行是否已将金融市场状况纳入货币政策的框架,采用HTVPVAR模型的脉冲响应构建中国金融市场状况指数,检验结果显示:以金融市场状况指数为转换变量的STR模型形式的利率规则能较好地拟合实际数据,政策利率对通货膨胀缺口的变动存在非线性调整,且金融市场的景气(不景气)将增强(减弱)货币政策对通货膨胀缺口的反应程度。

资产价格与最优货币政策选择——基于金融状况指数视角

选取2000-2013年的季度数据,利用金融状况指数(FCI)作为资产价格的代理变量,对考虑资产价格和未考虑资产价格的货币政策反应函数进行实证检验,结果发现,后者估计的反应函数系数偏大,导致社会福利函数损失增大。因此,中央银行不仅要考虑通货膨胀和产出缺口,还应该考虑资产价格,而金融状况指数作为资产价格的代理变量,对未来通货膨胀有较准确的预测能力,并对经济发展具有先导作用,因此央行可以借此来判断中国金融状况并进行反应。