金融狀況指數(shù)的動態(tài)特征及其有效性研究

李正輝　鄭玉航

摘要：運(yùn)用三區(qū)制馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型，考量中國金融狀況指數(shù)（FCI）的動態(tài)變化特征，并采用變參數(shù)狀態(tài)空間模型，研究金融運(yùn)行對實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有效作用程度。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：中國金融狀況具有敏感的區(qū)制轉(zhuǎn)換特征以及明顯的非對稱性特征，從而導(dǎo)致了其有效性不斷變化；金融運(yùn)行的有效作用程度在0.3～0.4之間波動，整體上對實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有效性呈現(xiàn)增強(qiáng)態(tài)勢。

關(guān)鍵詞： 金融狀況指數(shù)；動態(tài)特征；變參數(shù)狀態(tài)空間模型；有效性

中圖分類號：F222文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1003-7217（2015）04-0039-06

一、引言

金融服務(wù)的首要目的和對象就是實(shí)體經(jīng)濟(jì)，其發(fā)展歷程也是改進(jìn)和提升服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力的過程。作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的一部分，隨著在經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，金融業(yè)所創(chuàng)造的增加值也迅速上升。2003年，我國金融業(yè)增加值為4989.4億元，僅占國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的比重約為3.67%；到2013年，我國金融業(yè)增加值已達(dá)到33534.8億元，較2003年增加了572.1%，占全部GDP的比重也達(dá)到5.92%。其中可以看出金融對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)在顯著提高。同時，金融的發(fā)展依賴于實(shí)體經(jīng)濟(jì)，只有將服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)作為最終目的，金融才能夠持續(xù)發(fā)展。因此，金融發(fā)展的根本動力就是服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，金融運(yùn)行狀況又直接決定了金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力與有效程度。研究金融運(yùn)行狀況，確保金融有效服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，避免金融業(yè)的自我膨脹和循環(huán)，是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然需要。

首先，國內(nèi)外眾多學(xué)者對金融運(yùn)行狀況進(jìn)行了大量的研究。國外學(xué)者通常使用模型方法，編制金融狀況指數(shù)來反映金融市場運(yùn)行狀況。Goodhart和Hofmann（2000）在早期的貨幣狀況指數(shù)的基礎(chǔ)上，最早將房產(chǎn)價格引入到金融狀況指數(shù)，表明指數(shù)對通貨膨脹具有良好的預(yù)測效果[1]；Montagnoli和Napolitano（2004）構(gòu)建金融狀況指數(shù)，發(fā)現(xiàn)其對實(shí)體經(jīng)濟(jì)具有一定預(yù)測能力[2]。國內(nèi)對金融狀況指數(shù)的編制起步相對較晚，陸軍和梁靜瑜（2007）根據(jù)中國金融運(yùn)行的實(shí)際情況構(gòu)建了金融狀況指數(shù)，發(fā)現(xiàn)其對CPI有較強(qiáng)的預(yù)測能力，并且與樣本期內(nèi)的GDP增長率走勢較為吻合[3]；廖信林等（2012）通過使用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)方法，構(gòu)造了我國的金融狀況指數(shù)[4]。徐國祥和鄭雯（2013）通過SVAR模型確定變量權(quán)重，構(gòu)建了量化我國金融狀況整體松緊程度的中國金融狀況指數(shù)[5]。

其次，在金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)二者關(guān)系方面也有較多的研究。Demirhan等（2011）認(rèn)為金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間存在因果關(guān)系，金融發(fā)展能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長[6]；Poilly（2010）通過研究貨幣政策沖擊對金融指數(shù)的影響，發(fā)現(xiàn)金融和實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間存在關(guān)聯(lián)性[7]；Matheson（2012）通過研究美國與歐元區(qū)的金融狀況指數(shù)，發(fā)現(xiàn)其能夠有效地預(yù)測經(jīng)濟(jì)活動[8]；Castelnuovo（2013）研究財政政策時，證實(shí)了其意外收緊可通過金融狀況指數(shù)反映到實(shí)體經(jīng)濟(jì)中去[9]。國內(nèi)伍超明（2004）認(rèn)為虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)是基于虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)規(guī)模之比來產(chǎn)生互動影響[10]；羅文波（2010）從資本形成與積累的角度指出，在金融深化過程中金融發(fā)展與金融體系的適度規(guī)模必須與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相對應(yīng)，對實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的資本積累產(chǎn)生明顯的“擠出效應(yīng)”[11]；周瑩瑩（2011）發(fā)現(xiàn)虛擬經(jīng)濟(jì)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的整體發(fā)展長期作用程度較強(qiáng)，對社會財富效應(yīng)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資擴(kuò)展效應(yīng)的影響顯著[12]。

從上述文獻(xiàn)可以看出，已有文獻(xiàn)構(gòu)造的金融狀況指數(shù)能夠反映金融運(yùn)行，對經(jīng)濟(jì)活動具有一定的預(yù)測作用，但未考慮到金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的基本功能，同時也缺乏對金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的動態(tài)特征研究，而這對準(zhǔn)確描述金融發(fā)展是否有效地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)具有重要意義；在研究金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系中，已有研究側(cè)重兩者間的因果關(guān)系，而金融運(yùn)行狀況對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效作用程度缺乏度量，這就難以描述金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力與效果，不利于金融政策的調(diào)整。

本文從以下三個方面研究金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)：一是構(gòu)造金融狀況指數(shù)。選擇指標(biāo)采用主成分分析法，基于金融服務(wù)功能構(gòu)造反映金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)狀況的指數(shù)；二是采用MS（3）-AR（0）三區(qū)制馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型，考慮金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的動態(tài)變化特征，更準(zhǔn)確描述金融運(yùn)行發(fā)展?fàn)顩r及走勢；三是采用變參數(shù)狀態(tài)空間模型，研究金融狀況指數(shù)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有效作用程度，為金融運(yùn)行有效服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供政策參考。

二、金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的動態(tài)特征及其有效性分析

（一）基于MS模型的金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的動態(tài)特征分析

1989年，Hamilton利用MS模型分析了美國經(jīng)濟(jì)周期波動特點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)美國GNP增長率可用一階馬爾科夫過程在兩個不同區(qū)制（擴(kuò)張和衰退）之間的轉(zhuǎn)換表示，這種方法能夠較好地刻畫該時期美國經(jīng)濟(jì)周期的非線性動態(tài)波動和非對稱性[13]。

三區(qū)制階段可以設(shè)定為：St=1為“金融狀況放松區(qū)制”，其條件均值和條件方差為μ1和σ21；St=2為“金融狀況平緩區(qū)制”，其條件均值和條件方差為μ2和σ22；St=3為“金融狀況收緊區(qū)制”，其條件均值和條件方差為μ2和σ22。依據(jù)區(qū)制劃分的性質(zhì)，可以得出金融服務(wù)狀況波動的條件均值的約束條件為μ1<μ2<μ3，如式（2）所示，其他約束條件如式（3）所示。

（二）基于變參數(shù)狀態(tài)空間模型的金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效性分析

1.基本假設(shè)。

本文基于以下假設(shè)，利用變參數(shù)狀態(tài)空間模型考察金融服務(wù)狀況對實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長的有效性。

假設(shè)一：金融服務(wù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長之間存在因果關(guān)系，其作用程度作為有效地主要標(biāo)準(zhǔn)。金融體系發(fā)展的最終目的就是為實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)行有效的服務(wù)。Poilly（2010）[7]和Erdal Demirhan（2011）[6]研究證實(shí)了金融和實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間的存在關(guān)聯(lián)性，金融發(fā)展能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。也可以說，金融服務(wù)的發(fā)展?fàn)顩r一定程度上解釋實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長情況。將金融服務(wù)作為解釋變量，實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長作為被解釋變量，其回歸系數(shù)作為金融服務(wù)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用程度，即有效作用程度。

假設(shè)二：金融服務(wù)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長的有效作用存在時滯性。金融體系內(nèi)部政策的實(shí)施往實(shí)體經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)并不是實(shí)時的反映，需要一定時間的傳導(dǎo)才能有所反映。一般的金融業(yè)的指標(biāo)通常較工業(yè)增加值和GDP增速領(lǐng)先1～2個季度（趙麗娜和袁匡濟(jì)，2010[14]）。同時貨幣政策傳導(dǎo)存在時滯，為保持前瞻性，未來政策制定需要充分考慮當(dāng)前政策對于未來宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。

假設(shè)三：金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效程度具有時變性。在金融服務(wù)狀況波動存在結(jié)構(gòu)動態(tài)變化前提下，即金融服務(wù)可能是三區(qū)制的結(jié)構(gòu)變化，顯然，固定參數(shù)或者說是固定有效程度，不能很好的解釋這一結(jié)構(gòu)性變化。為此，需要變參數(shù)狀態(tài)空間模型將參數(shù)作為不可觀察變量，隨時間的變化而不斷改變，而其自身改變是隨機(jī)過程。

2.變參數(shù)狀態(tài)空間模型的確定。

根據(jù)假設(shè)，在模型變量的選取方面，首先需要反映當(dāng)前實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)，如工業(yè)增加值；其次需要反映金融服務(wù)狀況的指標(biāo)，這需要根據(jù)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵的界定，構(gòu)造反映金融服務(wù)功能的金融狀況指數(shù)。此外，將消費(fèi)、外需增長作為控制變量引入模型中，在本文中假設(shè)它們對實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長的作用是固定的。根據(jù)基本假設(shè)和變量的選取，模型的形式如下：

三、基于金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的指數(shù)測算

（一）指標(biāo)的選取及處理

根據(jù)金融功能視角下金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵。選取社會融資規(guī)模、M2、利率、股價、匯率指標(biāo)，編制反映金融服務(wù)狀況的金融狀況指數(shù)。

社會融資規(guī)模（TSF）。選取在2002年1月～2013年6月區(qū)間的樣本，并做6個月移動平均處理，以消除季度影響，根據(jù)前一個月的融資存量進(jìn)行正?；幚?，實(shí)際樣本為2002年7月～2013年6月月度增量數(shù)據(jù)（其他指標(biāo)樣本區(qū)間相同）。M2指標(biāo)處理方法與TSF相同，數(shù)據(jù)均來源于中國人民銀行官方網(wǎng)站。

利率。采用全國銀行間同業(yè)拆借市場3個月銀行間利率（3MIR）和一年期基準(zhǔn)貸款利率（1YLR）作為銀行間利率和銀行基準(zhǔn)貸款利率指標(biāo)的代理指標(biāo)，銀行間利率和貸款利率為絕對水平。數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行官方網(wǎng)站。

匯率（NEER）。選取國際清算銀行（BIS）定期公布的月度人民幣有效匯率指數(shù)為代理指標(biāo)，并做同比變動處理，以消除線性趨勢。數(shù)據(jù)來源于BIS官方網(wǎng)站。

股價（SP）。選取上證綜指月末收盤價為股票價格的代理指標(biāo)，并取同比增長率處理。數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行官方網(wǎng)站。

（二）金融狀況指數(shù)構(gòu)建

本文采用主成分分析法，計(jì)算金融狀況指數(shù)各指標(biāo)的權(quán)重如表1所示。

其中，TSF、M2、SP是反映金融狀況指數(shù)的負(fù)向指標(biāo)，銀行間利率或一年期基準(zhǔn)利率、名義有效匯率是反映金融狀況指數(shù)的正向指標(biāo)。社會融資規(guī)模與貨幣供應(yīng)量在反映金融狀況中所占比重較大，分別為0.26、0.33，說明金融市場的資金支持功能是金融服務(wù)狀況的主要表現(xiàn)。編制2002年7月～2013年6月的FCI的變動如圖1所示。

圖1金融狀況指數(shù)的變化趨勢

可以看出，2002～2008年初我國經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)過渡，國內(nèi)政策同步調(diào)整，金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)狀況在平穩(wěn)中有所收緊。在2007年到金融危機(jī)爆發(fā)前，國內(nèi)融資有所收緊，同時匯率溫和走高。2009年期間國內(nèi)融資大幅度放松，其目的用于抵消全球沖擊。2009年7月份～2011年期間國內(nèi)外金融狀況再次同步。國內(nèi)宏觀政策立場加快正?；M(jìn)程，以遏制過熱壓力，同時人民幣兌美元獲準(zhǔn)穩(wěn)步升值，金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)也在收縮。2012 年一季度～2012 年三季度退出收緊模式，處于放松模式。由于全球需求不振、加之中國經(jīng)濟(jì)硬著陸擔(dān)憂升溫，國內(nèi)融資狀況有所放松。2013年6月隨著銀行間利率飆升，國內(nèi)渠道開始進(jìn)入收緊模式。整體上表現(xiàn)出放松、平緩、收緊三種模式（郭瑩瑩，2013[15]）。

四、實(shí)證分析及結(jié)果

（一）金融狀況指數(shù)的動態(tài)演化特征

1.MS（3）-AR（0）模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果。

該部分采用本文構(gòu)造的金融狀況指數(shù)，樣本期間是2002年7月～2013年6月，為提高FCI的波動性及靈敏性，金融服務(wù)狀況的時間序列處理為yt=ln （FCIt）-ln （FCIt-2）（滯后一期處理后序列不平穩(wěn)，同時避免處理過程中序列的周期性，即區(qū)制變化，采用了取對數(shù)后滯后二期處理方法），得到金融狀況指數(shù)的波動時間序列。該數(shù)據(jù)是平穩(wěn)序列，選擇滯后階數(shù)為0。利用極大似然估計(jì)，運(yùn)用GAUSS10軟件，EM算法的參數(shù)估計(jì)結(jié)果見表2。

表2的估計(jì)結(jié)果顯示，我國金融狀況指數(shù)波動的三個區(qū)制的波動情況。金融狀況放松區(qū)制的波動條件均值為-2.187643，金融狀況平緩區(qū)制的波動條件均值為-0.186496，金融狀況收緊區(qū)制的波動條件均值為1.148869，三者相差比較大，表現(xiàn)出不同區(qū)制之間存在總體差異性。

2.金融狀況指數(shù)的區(qū)制轉(zhuǎn)換過程。

圖2顯示了MS（3）-AR（0）模型估計(jì)得到的三區(qū)制轉(zhuǎn)移平滑概率時序圖，根據(jù)1/2法則，可以識別出2002年下半年以來的金融狀況指數(shù)的動態(tài)演化特征，即三區(qū)制之間的結(jié)構(gòu)性區(qū)制轉(zhuǎn)移過程。

從圖2三區(qū)制動態(tài)轉(zhuǎn)移過程可以看出：總體上，金融狀況指數(shù)在平緩和收緊區(qū)制之間不斷變化，放松區(qū)制出現(xiàn)頻率小。區(qū)制動態(tài)轉(zhuǎn)移上，金融狀況指數(shù)的三區(qū)制轉(zhuǎn)移能敏感捕捉金融服務(wù)狀況的變化。區(qū)制1捕捉到金融危機(jī)時的金融運(yùn)行狀況；區(qū)制2捕捉到2005年9月～2008年7月中國金融處于這種模式達(dá)35個月之久。而在這之后迅速進(jìn)入2008年7月～2008年12月短暫的金融狀況指數(shù)收緊模式（區(qū)制3），這表明金融體系服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的敏感度在增強(qiáng)，金融危機(jī)向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)。2011年11月～2013年5月，中國金融再次經(jīng)歷一段較長時間的平穩(wěn)模式，說明我國金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)在健康運(yùn)行。2013年6月，隨著銀行間利率的飆升，中國金融狀況指數(shù)開始進(jìn)入收緊模式。

此外，中國金融狀況指數(shù)不同區(qū)制的持續(xù)時間呈現(xiàn)非對稱性，由模型的平均概率計(jì)算得到的平均放松、平緩和收緊時間分別為1/1-p11=7.34月、1/1-p22=9.31月和1/1-p33=3.12月，平均時間也非對稱。說明中國金融狀況指數(shù)具有敏感的動態(tài)調(diào)節(jié)特征和明顯的非對稱特征，也進(jìn)一步表明中國金融狀況指數(shù)的結(jié)構(gòu)動態(tài)變化對經(jīng)濟(jì)增長的有效服務(wù)程度也是不斷變化的。

（二）FCI對經(jīng)濟(jì)增長的有效性

1.數(shù)據(jù)來源及描述。

該部分繼續(xù)采用本文構(gòu)造的金融狀況指數(shù)作為金融發(fā)展?fàn)顩r的變量。當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)的指標(biāo)為工業(yè)增加值（IAV）月度數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)做季度調(diào)整后，取工業(yè)增加值的同比增長率作為被解釋變量，該數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒。消費(fèi)及外需兩個控制變量選取國內(nèi)消費(fèi)指數(shù)和出口同比增長率，數(shù)據(jù)來源中國統(tǒng)計(jì)年鑒。

2.變參數(shù)狀態(tài)空間模型參數(shù)估計(jì)及分析。

考慮到模型估計(jì)的現(xiàn)實(shí)意義和參數(shù)估計(jì)迭代的收斂性，選取金融服務(wù)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長的效應(yīng)時滯為3個月。本文模型利用Gibbs抽樣法，選擇兩組初值，在WinBugs軟件中每條鏈運(yùn)行了12000次抽樣，為消除初始值的影響，將迭代前4000次舍棄，然后用保留后到的8000次抽樣結(jié)果來估計(jì)各參數(shù)的后驗(yàn)分布。各參數(shù)β，γ，σ2，φ的GR統(tǒng)計(jì)量隨著迭代次數(shù)增加趨近于1，表明抽樣方法的收斂性很好。狀態(tài)空間模型參數(shù)的貝葉斯分位估計(jì)，如表3所示。

表3的估計(jì)結(jié)果可以看出，參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差MC誤差都比較小，說明變參數(shù)狀態(tài)空間模型是有效的。內(nèi)需仍然是拉動中國經(jīng)濟(jì)增長的主要動力，對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長貢獻(xiàn)0.483，即國內(nèi)消費(fèi)每增加1個百分點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)增長0.483個百分點(diǎn)。外需對國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長的拉動是有限的，這與國內(nèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)有關(guān)。狀態(tài)變量，即金融服務(wù)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效作用程度，其隨機(jī)波動過程的參數(shù)為0.9996，變化過程如圖4所示。

圖4給出了金融狀況指數(shù)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效的時變作用程度。由于金融狀況指數(shù)較實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先3個月，在參數(shù)分布后驗(yàn)分布中，前3個月參數(shù)沒有實(shí)體經(jīng)濟(jì)樣本值，故這3個參數(shù)是根據(jù)先驗(yàn)分布隨機(jī)產(chǎn)生的，在分析中不記作金融服務(wù)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效程度。可以看出，金融服實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效作用程度在0.3～0.4之間波動，說明FCI每收緊一個單位，未來一個季度的工業(yè)增加值的增速就會下降0.3～0.4個百分點(diǎn)左右。并且表現(xiàn)出金融服務(wù)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效程度在增加。

五、結(jié)論

本文在金融功能視角下，構(gòu)造了金融狀況指數(shù)，描述金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的運(yùn)作狀況，并運(yùn)用MSAR模型描述金融狀況指數(shù)的動態(tài)變化特征，利用變參數(shù)狀態(tài)空間模型測量了金融服務(wù)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效作用程度，得到以下主要結(jié)論：

一是三區(qū)制的轉(zhuǎn)換區(qū)制能較好刻畫金融狀況指數(shù)的動態(tài)演化過程，并能夠準(zhǔn)確地劃分不同區(qū)制在不同時間的金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行模式。金融服務(wù)運(yùn)行狀況大部分處于平緩和收緊區(qū)制之間轉(zhuǎn)換，中國金融狀況指數(shù)具有敏感的動態(tài)調(diào)節(jié)特征和明顯的非對稱特征。

二是金融狀況指數(shù)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效程度在增加。金融服實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有效作用程度在0.3～0.4之間波動，呈現(xiàn)增強(qiáng)的趨勢。另外，提升金融服務(wù)的有效性應(yīng)從金融服務(wù)功能出發(fā)，調(diào)整金融運(yùn)行狀況。

參考文獻(xiàn)：

[1]Goodhart C， Hofmann B. Financial variables and the conduct of monetary policy[R]. Sveriges Riksbank Working Paper Series， 2000.

[2]Montagnoli A， Napolitano O. Financial Condition Index and interest rate settings： a comparative analysis[J]. Istituto di Studi Economici Working Paper， 2005，8.

[3]陸軍，梁靜瑜.中國金融狀況指數(shù)的構(gòu)建[J].世界經(jīng)濟(jì)，2007，30（4）：13-24.

[4]廖信林，封思賢，謝啟超.金融狀況指數(shù)對通貨膨脹的動態(tài)時變預(yù)測——基于馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換視角[J].現(xiàn)代財經(jīng)，2012，（8）：13-22.

[5]徐國祥，鄭雯.中國金融狀況指數(shù)的構(gòu)建及預(yù)測能力研究[J].統(tǒng)計(jì)研究，2013（8）：17-24.

[6]Demirhan E， Aydemir O， Inkaya A. The direction of causality between financial development and economic growth： evidence from Turkey[J]. International Journal of Management， 2011， 28（1）： 3.

[7]Poilly C. Does money matter for the identification of monetary policy shocks： A DSGE perspective[J]. Journal of Economic Dynamics and Control， 2010， 34（10）： 2159-2178.

[8]Matheson T D. Financial conditions indexes for the united states and euro area[J]. Economics Letters， 2012， 115（3）： 441-446.

[9]Castelnuovo E. Monetary policy shocks and financial conditions： A Monte Carlo experiment[J]. Journal of International Money and Finance， 2013， 32： 282-303.

[10]伍超明.虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)關(guān)系研究——基于貨幣循環(huán)流模型的分析[J].財經(jīng)研究，2004，30（8）：95-105.

[11]羅文波.金融結(jié)構(gòu)深化、適度市場規(guī)模與最優(yōu)經(jīng)濟(jì)增長——基于資本形成動態(tài)博弈路徑的理論分析與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].南開經(jīng)濟(jì)研究，2010（2）：98-116.

[12]周瑩瑩.虛擬經(jīng)濟(jì)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響及與實(shí)體經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展研究[D].中國礦業(yè)大學(xué)，2011.

[13]Hamilton J D. A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle[J]. Econometrica： Journal of the Econometric Society， 1989： 357-384.

[14]趙麗娜，袁匡濟(jì).我國宏觀經(jīng)濟(jì)先行指標(biāo)、一致指標(biāo)和滯后指標(biāo)研究[J].東方企業(yè)文化，2010，（4）：234.

[15]郭瑩瑩.國內(nèi)外金融危機(jī)預(yù)警模型述評[J].科學(xué)決策，2013，（10）：63-80.

（責(zé)任編輯：鐘 瑤）

Abstract：The Markov switching model with three regimes is used to research the dynamic change of China's financial condition index （FCI）， and the state space model with varying parameters is used to analyze the effectiveness of financial operation on real economy. The result shows that China's financial condition has sensitive regime switching characteristics and obviously asymmetric characteristics， which leads to continuous change of its effectiveness. Besides， the effectiveness of financial operation is fluctuated between 0.3 and 0.4， and the effectiveness of the overall financial condition influences real economy development presents enhanced situation.

Key words：Financial Condition Index； Dynamic characteristics； State Space Model with varying parameters； Effectiveness