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MCI与FCI对我国货币政策调控的比较研究

本文通过汇改以来的月度宏观经济数据分别构建我国的货币状况指数和金融形势指数,并对其进行比较分析。研究结果表明货币状况指数和金融形势指数能够反映我国货币松紧状况,并可以预测通货膨胀率,从而作为货币政策调控的辅助参考指标。分析结果还表明,FCI是通货膨胀率的先行指标,是引起通胀的Granger原因,在控制通胀方面作为指示器要优于MCI。

中国FCI构建及其对通胀的非对称性效应--基于BDFA-VAR模型和MS-VAR模型的实证分析

基于构建的贝叶斯动态因子增广VAR(BDFA-VAR)模型,从20个金融指标中提取6个贝叶斯动态公因子,来构建中国贝叶斯动态因子金融状况指数(BDFFCI),并分析其与通胀的关联性,进而使用MSVAR模型分析其对通胀的非对称性效应。结果表明中国BDFFCI的突出特点是与通胀有很长期限的高相关性,领先通胀1~14个月,是通胀更长期限的先行指标,且其汇率、货币供应量等公因子权重较大,说明中国货币政策是价格和数量综合型的。建议政府机构定期构建中国BDFFCI。

FCI对我国通胀的预测效果分析

对通胀趋势进行预测是治理通胀的关键。本文首先运用广义脉冲响应函数构建了我国的金融状况指数(FCI),然后从多个角度评估了FCI对我国通胀水平的总体预测效果,随后应用Markov机制转换模型将我国通胀状态的转换概率内生化,并对不同状态下的FCI通胀预测效果进行了比较。结果表明:总体上,金融状况指数是我国通货膨胀率的先行指标,能有效预测未来半年内的通胀趋势;在模拟和预测我国通胀率运行趋势方面,Markov机制转换模型优于线性AR(2)模型;高通胀状态下FCI的通胀预测能力强于低通胀状态;低通胀状态下FCI对短期通胀的预测效果优于中长期。

新发展格局下金融对经济高质量发展各维度支持效应研究

根据构建新发展格局要求,建立经济高质量发展评价指标体系,并将其细分为经济发展强度、合理化及外向性三个维度,进一步运用MF-VAR模型探究金融发展对经济高质量发展不同维度的具体支持效应。结果显示:金融发展能够迅速刺激经济发展强度的提升,对技术创新支持效应显著;而其对发展合理化的影响则最为显著且持久,即稳定的金融市场仍是经济长期协调发展的重要助力。特别地,金融规模的持续扩大会抑制发展强度,但对发展合理化及外向性水平的影响微弱,因此应防范可能出现的过度金融化问题。

基于FCI将我国货币政策纳入麦卡勒姆规则的实证研究

本文基于VAR模型和主成分分析两种方法分别构建了包含短期利率、汇率、房地产价格、股票价格、货币供应量等变量的两个金融形势指数(FCI)模型,用我国经济数据对两种模型进行实证检验。研究结果表明:基于VAR模型的金融形势指数FCI1与CPI走势有更好的契合,能更准确地反映了通货膨胀的变化趋势;而基于主成分分析的金融形势指数FCI2则在对一年以上的通货膨胀的预测上有更好的表现。最后将FCI纳入到麦卡勒姆规则中进行检验,结果表明货币政策对资产价格变化的反应不足。

我国金融形势指数的构建与混频预测

近年来,我国黄金和成品油的市场需求有所升温,本文尝试探讨是否应将黄金价格和西德克萨斯轻质(WTI)原油价格纳入构建我国金融形势指数。研究表明,纳入黄金价格的我国金融形势指数能够更好地拟合居民消费价格指数(CPI)的演进路径,且在时序上领先CPI三个季度;但纳入WTI原油价格不仅加剧了金融形势指数的波动,还弱化了其与CPI的关系。通过构建16变量混频贝叶斯向量自回归(MF-BVAR)模型,并综合运用点预测、区间预测、密度预测三种方法,对比混频贝叶斯向量自回归模型与季频贝叶斯向量自回归(QF-BVAR)模型、季频向量自回归(QF-VAR)模型对金融形势指数的预测能力。实证结果显示,MF-BVAR模型对于金融形势指数的预测效果优于QF-BVAR和QF-VAR模型,且该结论不受预测期的影响。季度内不同月份的信息差异对金融形势指数预测产生显著影响,且随着预测期的增加,不同组别之间金融形势指数的预测能力逐渐趋同。本研究对于加强金融形势预测和防范金融市场风险具有理论价值与实践意义。

2014年FCI分析及政策启示

金融条件指数(FCI)是衡量和预测一国货币政策和金融松紧状况的重要参考指标,对实体经济有较强的预测能力。本文结合我国的实际情况,构建了包括实际利率、实际有效汇率、社会融资规模增速、房地产市场指数、股票市场指数等5类因素在内的FCI。从总体上看,2014年我国FCI呈先升后降、总体下行的特点,对经济增长有抑制作用。从FCI成分指标变化看,除股票市场对FCI改善发挥了积极作用外,其他几个因素都在不同程度上对FCI产生了抑制作用,其中实际有效汇率对FCI下降的贡献为61.1%,是对FCI影响最大的因素。本文逐项分析了影响FCI的因素,并就金融如何更好地支持经济发展提出了政策建议。

中国动态FCI构建及预测能力测度

首先从产出对通货膨胀的影响渠道出发,构建了金融变量、产出与通货膨胀之间的后视型经济模型。接着利用双伽马先验下的贝叶斯方法,估计了中心化参数状态空间模型,测度了不同金融变量通过产出渠道对通货膨胀的动态影响,并以此为基础构建了中国动态金融状况指数。最后,基于谱分析测度了所构建中国金融状况指数的预测能力。实证结果表明:第一,双伽马先验下的中心化参数的状态空间模型,在估计模型对应参数时可以较好地识别时变参数和非时变参数。第二,不同金融变量对中国金融状况指数的动态影响存在较大的差异性。货币供应量和房地产价格对金融状况指数的影响相对较大,而股票价格、利率和汇率对金融状况指数的影响权重相差不大,其中股票价格对金融状况指数的影响权重波动大于利率和汇率。第三,从金融状况指数的变动趋势来看,货币政策传导机制的实现仍然依赖数量型传导渠道,但是相比21世纪初,中国货币政策对价格型传导渠道的依赖有所上升,反映出中国近年来的金融改革是有成效的。第四,谱分析结果和滚动式外推预测结果显示,所构建的金融状况指数对宏观经济一致指数和价格具有较好的预测能力。总之,构建的中国金融状况指数较好地捕获了相关金融变量对金融市场状况的影响特征,它可以作为宏观经济变量的先行指数。因此,中国央行可以通过动态FCI的构建和分析,促进中国金融业高质量发展。

货币政策与宏观审慎政策“稳金融”效应——兼论“双支柱”框架协调

文章从结构性视角系统探究不同“双支柱”调控工具对金融周期的非线性影响,全面审视宏观金融“双支柱”调控的金融稳定效应。研究发现,不同结构“双支柱”调控工具的有效性存在明显异质性,宏观审慎调控中资本类工具的金融稳定效应更为占优,货币政策调控中价格型工具的金融稳定效应更为占优;“双支柱”调控政策的金融稳定效应在不同金融周期具有非对称性,金融上升周期具有同向、协同的效应,金融下行周期呈现相反、对立的效应。政府应构建以“资本类宏观审慎工具为主、流动性类宏观审慎工具为辅,价格型货币政策工具为主、数量型货币政策工具为辅”的“双支柱”调控框架;在金融上升周期“双支柱”调控政策可有效配合以形成政策合力,但应避免出现政策超调;在金融下行周期“双支柱”调控政策应妥善协调,避免宏观审慎政策力度过大而削弱货币政策支持实体经济的效果。

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。

资产价格波动与商业银行脆弱性:理论基础与宏观实践

基于资金循环理论基础,利用2010Q4-2015Q4季度相关指标数据,构建包含金融市场多项资产价格波动的FCI指数和商业银行脆弱性代理变量,建立两者之间多元线性回归与VAR模型,并通过脉冲响应函数得出FCI指数的表达式。研究结果表明,无论是线性回归模型还是VAR模型,房地产价格、人民币有效汇率价格波动是造成商业银行脆弱性的主要扰动源,其扰动贡献值高达71%;FCI指数是商业银行脆弱度的单项格兰杰原因。为此,需正确处理好房地产去库存与防风险、人民币国际化改革与国内金融稳定、金融分业监管与加强协调沟通之间的关系。

基于关键性风险因素的中国金融状况指标体系构建研究

文章从系统性风险冲击来源的角度拓展并构建了包含关键性风险因素的FCI,并以FCI作为同步指标构建了金融景气指标体系,包括金融一致指数、金融先行指数以及金融滞后指数,在此基础上对我国金融状况进行了预测分析。结果显示:关键性风险因素中,房价波动风险与银行业不良贷款风险惯性特征明显,但也受其他因素的冲击影响,需对其进行风险监控,去产能风险则受其他因素的影响显著,需辅以经济政策与调控措施来保证产能过剩行业的稳定;2018年中国经济增长面临较大不确定性,尽管中国金融状况长期向好的趋势性特征没有改变,但当前以及未来一段时间内中国均以较高的转移概率处于风险积聚区制,且存在着影响中国金融状况稳定的其他因素,应更多关注系统性风险的防控。

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。

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。

后危机时代中国金融条件指数的构建

本文梳理了金融条件指数的构建方法,分析了关于构建中国金融条件指数的研究现状。由于2008年金融危机后我国金融机制变异,传统构建方法存在局限性,本文强调时变权重和引入非金融变量两条改进思路。实证部分首先构建固定权重金融条件指数作为对照,再利用TVP-VAR模型构建2008年金融危机后的金融条件指数,检验了时变权重金融条件指数对通货膨胀率的解释和预测能力。结果表明:时变权重金融条件指数优于固定权重情形,能够较好地反映我国的金融状况;信贷可得性的引入优化了金融条件指数;本文构建的金融条件指数先行于通货膨胀约11个月,对通货膨胀率的解释和预测能力很强。构建合理的金融条件指数对于提高危机后货币政策的有效性和预见性、实现经济金融双重稳定具有重要现实意义。

中国金融周期与景气循环研究

本文使用基于RTV-DFM合成的FCI来分析中国的金融状况,通过分析中国的金融周期与景气循环特征来把握中国金融的基本状况,并在此基础上进行预测。研究发现:本文合成的FCI很好地刻画了中国的金融状况,中国金融周期与货币政策周期高度一致;可作为金融经济变量的先行指标;预测显示中国金融状况将渐进式“走出最坏,逼近光明”。

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。