2014年中国金融状况分析与展望.docx

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2014年中国金融状况分析与展望

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一引言

党的十八届三中全会提出了全面深化改革的宏伟目标，明确指出使市场在资源配置中起决定性作用，这为我国在新时期金融改革指明了前进的方向。2013年6月和12月我国货币市场两度经历“钱荒”危机，作为当前中国货币政策传导主渠道的信贷渠道流动性短缺引起市场震动。这种银行资产负债期限结构严重错配所引致的资源配置不当对整个宏观金融环境可能产生的潜在风险冲击受到政府监管部门和研究者的普遍关注。为了更好地挖掘资产价格所蕴涵的未来经济走势信息，明晰货币政策在资产价格传导渠道上的顺畅程度，同时降低资产价格失调引发金融系统不稳定的风险，构建能够综合反映实际货币市场运行状况的指标体系变得迫在眉睫。

金融状况指数（FCI）由货币状况指数发展而来，它不仅能够反映货币当局调控货币政策的松紧程度，而且对通货膨胀率等宏观经济指标具有极强的预测能力，是宏观经济运行的“风向标”。金融状况指数最早由Goodhart和Hofmann（2000）提出，他们凭借短期利率、实际有效汇率、实际房屋销售价格和实际股票价格四个经济变量利用总需求方程缩减式和VAR模型的脉冲响应分析来确定相关变量权重的方法，构建了G7国家的金融状况指数。Mayes和Virén（2001）则进一步基于IS曲线的总需求方程缩减式结合房价和股价等资产价格的高频数据测算了金融状况指数，研究发现改进后的金融状况指数能够为通货膨胀提供更准确的预期。English等（2005）利用Stock和Watson的扩散指数方法得出各经济变量间的动态权重，构建了德、英、美三国的金融状况指数。Wang等（2007）依据政府会计标准委员会（GASB）所编制的财务报表从现金偿付能力、预算偿付能力、长期偿债能力、服务水平偿付能力四个微观层面构建美国各州的金融状况指数。Hatzius等（2010）则从货币政策传导机制的利率渠道和信贷渠道两个角度出发，在以往常规指标体系中加入流动性指标，借助动态因子模型构建了美国的金融状况指数。

国内关于金融状况指数的研究还处于初级阶段，关于指数的构建还主要处于向外国学习和借鉴阶段。陆军和梁静瑜（2007）根据中国的实际情况构建了中国的金融状况指数，证实了金融状况指数可作为中国货币政策的一个重要参考指标，认为将资产价格纳入货币政策决策参考过程已刻不容缓。李建军（2008）从“未观测金融”视角出发构建了中国的未观测货币金融状况指数，结果显示，未观测货币金融状况指数大体上能够反映未观测金融对货币运行的扰动程度。封思贤等（2012）用货币供应量缺口、利率缺口、汇率缺口、股票价格缺口和房地产价格缺口的IS方程来估计权重，从而得出中国的金融状况指数。他发现FCI比采用单一的金融变量更能合理地预测通胀趋势。徐国祥和郑雯（2013）用包含通货膨胀的SVAR模型构建了固定权重性质的金融状况指数，引入的谱分析方法显示利用此模型构建的金融状况指数与通货膨胀具有强相关性。但由于金融状况指数间存在复杂的相互制约和相互影响机制，固定系数权重的金融状况指数解释效力明显不强。虽然存在指数构建成本高、指数前后可比性差等缺陷，出于可操作性考虑，余辉和余剑（2013）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，并以此为基础构建了金融状况指数。结果发现，包含货币供应量的金融状况指数对通货膨胀的影响更为显著。

总体而言，国内外除利用主成分方法提取金融状况指数外，其他方法出于模型估计便利而大多使用货币供给量、短期利率、实际有效汇率、实际房屋销售价格和实际股票价格等六七个经济变量来构建金融状况指数。较少的经济变量虽然也能大致代表货币市场运行态势，借助“大数据”的技术优势，利用当今信息爆炸时代所生成的海量数据来动态实时监测宏观经济运行状况，已经开始对监管部门和学术界产生强大吸引力。为了能够对我国的金融状况指数进行科学而准确的度量，以便我国监管部门高效运用货币政策工具、有效执行货币政策，我们从中国现实货币金融市场运行现状出发，利用高维贝叶斯动态因子模型构建了符合我国实情的金融状况指数。

二中国货币市场金融运行状况

（一）金融状况指数的指标构成

基于中国经济现实，本文从宏观经济环境角度、货币政策调控角度和价格水平波动角度选取15个经济指标来构建金融状况指数。本文中样本选择区间为2000年1月至2013年12月。数据来源于中国国家统计局、万德（Wind）数据库、锐思金融研究数据库、国际货币基金组织提供的国际金融统计（IFS）。所选择的数据均进行频率转换为月度数据后再进行相应标准化处理，以使其满足模型的平稳性假定（见表1）。

表1变量选取及相关处理

续表

（二）金融状况指数的估计

基于高维贝叶斯动态因子模型，利用