許滌龍，劉 悅

（1.廣州大學 金融研究院，廣東 廣州 510006；2.湖南大學 金融與統(tǒng)計學院，湖南 長沙 410079）

金融狀況指數(shù)的研究進展及啟示

許滌龍1，劉 悅2

（1.廣州大學 金融研究院，廣東 廣州 510006；2.湖南大學 金融與統(tǒng)計學院，湖南 長沙 410079）

金融狀況指數(shù)（FCI）在衡量一國金融整體狀況、評估貨幣政策松緊程度、預測未來產(chǎn)出等方面具有重要的作用。從內(nèi)涵角度來看，F(xiàn)CI經(jīng)歷了貨幣政策目標監(jiān)測、反映金融資產(chǎn)價格信息和金融態(tài)勢監(jiān)測三方面功能的變遷；圍繞變量選擇和權(quán)重確定，F(xiàn)CI的編制方法也在不斷革新；針對FCI的應用研究，主要集中在分析FCI對貨幣政策調(diào)整，對未來以及實時金融態(tài)勢監(jiān)測的有效性等方面。基于已有的分析，進一步研究可從構(gòu)建FCI體系、形成FCI分析框架和建立基本數(shù)據(jù)庫三個角度開展。

金融狀況指數(shù)；功能變遷；編制方法

20世紀90年代以來，隨著經(jīng)濟全球化和金融自由化的不斷深入，金融狀況指數(shù)越來越受到研究者的關注。這些研究因?qū)鹑跔顩r指數(shù)研究目標和指向內(nèi)涵不同，相應地編制方法、效果評價均有所差異，為進一步深化研究奠定了基礎。本文主要就金融狀況指數(shù)方面的研究進行歸納與梳理。

一、金融狀況指數(shù)功能的變遷

盡管已有文獻鮮有對金融狀況指數(shù)進行明確的界定，但學界公認金融狀況指數(shù)（Financial Conditions Index，F(xiàn)CI）是從貨幣狀況指數(shù)（Monetary Conditions Index，MCI）演變而來，其功能也與MCI的功能有著密切關系，但FCI又不同于MCI，對FCI內(nèi)涵的理解可以從FCI功能變遷角度進行梳理。從功能變遷來看，F(xiàn)CI的基本職能是對貨幣政策領域的監(jiān)測，隨后衍生到反映資產(chǎn)價格信息以及對金融態(tài)勢的監(jiān)測。

（一）貨幣政策調(diào)控目標的監(jiān)測

貨幣政策調(diào)控目標具有多重性、層次性與動態(tài)性。當貨幣政策由促進經(jīng)濟增長轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定幣值為主要調(diào)控目標時，貨幣政策操作目標也相應發(fā)生改變。1991年4月，加拿大銀行正式將通貨膨脹作為貨幣政策調(diào)控的主要目標，并將MCI作為操作目標。Freedman(1994)在國際貨幣基金組織（IMF）出版的一份研究報告中首次提出MCI的概念、理論基礎和測算方法。從MCI的概念來看，其以利率與匯率加權(quán)構(gòu)成；其理論基礎認為利率和匯率是貨幣政策影響經(jīng)濟的兩個主要渠道。他認為，在開放的經(jīng)濟體中，使用利率與匯率進行加權(quán)匯總得到指數(shù)作為政策操作目標明顯優(yōu)于單獨以利率或者以匯率作為操作目標的做法。如提高本國基準利率時，若伴隨本國貨幣對外的顯著升值，勢必加劇貨幣政策的緊縮效應。所以，當貨幣政策當局為了實現(xiàn)緊縮的貨幣政策目標時，需要在提高利率的同時考慮到利率提高導致的本幣升值。

隨著MCI受到關注程度的提升，許多研究者認為利用MCI對貨幣政策監(jiān)測的準確性依賴于兩個方面：一是變量選擇的完全性，二是變量與貨幣政策調(diào)控目標的相關性。在變量選擇的完全性上，Ball (1999)[1]與Freedman(1994)的觀點一致，他在研究貨幣政策時認為，在開放經(jīng)濟條件下，因匯率制度的靈活性使得貨幣政策對利率和匯率都產(chǎn)生影響，故應使用MCI校正通貨膨脹率與目標通貨膨脹率、經(jīng)濟增長率與潛在經(jīng)濟增長率之間的偏離，所以選擇利率和匯率兩個變量即可，但利率和匯率變量的種類具有多樣性，需要通過識別進行選取。而Goodhart &Hofmann(2000)認為在以通貨膨脹為調(diào)控目標的背景下，利率和匯率不能完全預測通貨膨脹，以至于不能準確調(diào)控貨幣政策的目標，他們在MCI基礎上納入房地產(chǎn)價格和股票價格變量形成FCI。而就變量與貨幣政策調(diào)控目標的相關性來看，選取相關性較強的變量構(gòu)建FCI對貨幣政策執(zhí)行效果監(jiān)測更為顯著。而由于變量采用的不一致，F(xiàn)CI監(jiān)測效果具有較大的差異性，具體綜述在后述相應部分進行了梳理與歸納。

（二）金融資產(chǎn)價格信息

隨著金融資產(chǎn)價格波動對貨幣政策及實體經(jīng)濟的影響不斷擴大，F(xiàn)CI的功能由監(jiān)測貨幣政策衍生到反映金融資產(chǎn)價格信息，即FCI除了具備貨幣政策目標監(jiān)測的基本功能，還具有反映金融資產(chǎn)價格信息的功能。

一方面，F(xiàn)CI是金融資產(chǎn)價格內(nèi)在特征的反映。FCI的核心變量包括利率、匯率、股價和房價，這些變量都反映金融資產(chǎn)的價格，所以金融資產(chǎn)價格信息在FCI中得到很大程度的反映，具體體現(xiàn)在預期收益和風險上。Goodhart&Hofmann(2001)指出FCI中由于包括了短期實際利率、有效實際匯率、實際房地產(chǎn)和實際股價等金融資產(chǎn)價格，進而影響貨幣政策與總需求狀況，其中包含更多的未來預期收益；同時，對資產(chǎn)價格預期收益的影響中，房價和股價對未來預期的影響更大。而Hunter etal(2003)在研究中認為FCI主要反映金融資產(chǎn)的價格，并闡述了資產(chǎn)價格偏離預期收益形成泡沫的機制；同時指出金融資產(chǎn)價格的波動對宏觀金融風險的影響，并結(jié)合金融危機進行實證研究，分析相關金融資產(chǎn)價格變量對金融泡沫形成的差異性。

另一方面，F(xiàn)CI反映資產(chǎn)價格在貨幣政策傳導渠道上的通暢程度。FCI本身是金融資產(chǎn)價格的綜合指數(shù)，故其金融資產(chǎn)價格信息作用在貨幣政策的經(jīng)濟增長目標上也起到關鍵作用。Borio&Lowe (2002)[2]認為，貨幣政策變化引起中介目標利率或者貨幣供應量變化，之后引起資產(chǎn)價格和資產(chǎn)組合價格變化，然后通過金融加速因子效應等引起物價和產(chǎn)出變化，以此來影響實體經(jīng)濟。用FCI來觀測金融資產(chǎn)價格信息，進而考察貨幣政策機制通暢程度，其理論依據(jù)在于：金融狀況的松緊程度能反映貨幣政策傳導渠道中的資產(chǎn)價格渠道是否暢通，也會對實體經(jīng)濟的未來走向有指示和預測作用?；诖耍現(xiàn)CI在功能演化過程中由單純的貨幣政策監(jiān)測轉(zhuǎn)向金融資產(chǎn)價格的綜合變動測度方式。

（三）金融態(tài)勢監(jiān)測

FCI在貨幣政策方面具有較好的監(jiān)測功效，而隨著金融的發(fā)展，金融危機的頻繁爆發(fā)和金融市場的劇烈波動，有些學者開始使用FCI來監(jiān)測宏觀金融的態(tài)勢，具體體現(xiàn)對金融形勢監(jiān)測、金融與實體經(jīng)濟關聯(lián)、金融態(tài)勢預測三個方面。

FCI由于涵蓋信息較廣，能夠體現(xiàn)資產(chǎn)市場的基本情況和發(fā)展態(tài)勢，可以更為全面地反映一國的整體金融形勢。許多機構(gòu)，如加拿大銀行、高盛公司、OECD、Bloomberg、花旗銀行、JP摩根等都定期發(fā)布美、歐、澳、日各國的FCI，Premsingh(2010)[3]編制和分析了印度的FCI，高盛發(fā)布中國的FCI，這些都是對各個經(jīng)濟主體整體金融形勢的監(jiān)測。

從金融與實體經(jīng)濟關聯(lián)來看，F(xiàn)CI與實體經(jīng)濟具有較強關聯(lián)性。Poilly(2010)研究貨幣政策沖擊對金融指數(shù)的影響，進而分析金融與實體經(jīng)濟之間的關聯(lián)性。Matheson(2012)[4]通過研究美國與歐元區(qū)的FCI，表明其有效地預測經(jīng)濟活動，同時發(fā)現(xiàn)交叉經(jīng)濟影響的指標在兩地區(qū)之間有較強的關聯(lián)性。Castelnuovo(2012)也證實了意外收緊的財政政策可通過FCI反映到實體經(jīng)濟中。

基于金融態(tài)勢監(jiān)測的FCI具有較強預測功能。Stock&Watson(2001)檢驗相關金融變量對通貨膨脹和實際產(chǎn)出的預測能力的新舊證據(jù)，采用38個資產(chǎn)價格變量對7個世貿(mào)組織國家進行實證研究，得出結(jié)論：在某些國家，一些資產(chǎn)價格或者能夠預測通脹或者能夠預測產(chǎn)出增長；一段樣本期內(nèi)較好的預測指標與它下一時期的預測能力并不相關；將一些不穩(wěn)定的預測指標綜合到一起可以改進單變量指標的預測能力。Montagnoli&Napolitano(2005)采用GDP缺口、匯率、房產(chǎn)價格、CPI和股票市場價格構(gòu)建金融狀況指數(shù)，發(fā)現(xiàn)其對實體經(jīng)濟具有預測能力。陸軍和梁靜瑜(2007)[5]根據(jù)中國的實際情況構(gòu)建金融狀況指數(shù)，發(fā)現(xiàn)其與樣本期內(nèi)的GDP增長率走勢較吻合，且對CPI有較強的預測能力；廖信林、封思賢等（2012）構(gòu)造了我國FCI，發(fā)現(xiàn)其在高通脹區(qū)制下對CPI通貨膨脹具有較好的解釋和預測作用。

FCI對金融態(tài)勢的預測，與自身研究目標關聯(lián)性極強，也是FCI功能的衍生，但由于經(jīng)濟全球化讓金融資產(chǎn)價格的傳遞性進一步加強，金融自由化讓金融運行的變量關系更為復雜，這使得FCI的功能演化呈現(xiàn)多元化趨勢。

二、金融狀況指數(shù)編制方法的進展

（一）變量的選擇

一般來說，F(xiàn)CI中所包含的變量應能夠最大程度反映它與產(chǎn)出以及通貨膨脹的關系。最初編制FCI的目的就是反映未來通脹壓力以及反映貨幣政策傳導渠道是否通暢，所以能夠包含越多反映貨幣政策和通貨膨脹信息的變量就越應被優(yōu)先考慮。由于FCI是由MCI衍生而來，之前在編制MCI時所采用的兩個主要變量即短期利率和匯率作為必選變量納入指數(shù)編制中。早期學者如Goodhart&Hofmann (2001)認為房價和股價是最能反映資產(chǎn)價格變動的變量。還有一些研究（尤其是中國學者在編制中國FCI時）多將貨幣供應量（主要是M2）納入指標體系中。這也是基于中國的貨幣政策考慮的，因為長期以來中國貨幣政策還主要依賴于數(shù)量型傳導渠道，M2是個重要的貨幣政策中介目標和操作目標（余輝、余劍，2013）。

隨著理論研究的深入和研究方法的革新，許多研究在金融變量選取上將重點放在金融變量的內(nèi)生性和外生性以及他們對研究目標的預測能力上。Hatziusetal(2010)認為既然FCI應該是用來總結(jié)當前金融變量中所包含的未來經(jīng)濟情況的信息，那么它應該主要衡量金融沖擊，即金融狀況的外生變化，而不是金融變量本身所包含的過去經(jīng)濟信息對未來經(jīng)濟的預測，即內(nèi)生的體現(xiàn)。因此，他們在文章中提出將金融變量中與宏觀經(jīng)濟相關的內(nèi)生信息“凈化”掉再用來編制FCI①Hatzius等（2010）采用回歸方程：Xit=Ai(L)Yt+Vit。其中，Xit為t時期第i個金融變量，Yt是宏觀經(jīng)濟指標向量（包括GDP增長率，通脹率等），而Vit與當前的以及滯后的Yt都不相關，因此代表了剔除內(nèi)生性的金融變量。。Hatzius等的這種方法受到了廣泛的認可，之后的很多學者如Osorio etal(2011)在編制亞洲各國FCI以及Brave&Butters(2011)在編制美國FCI時都采用這種方法來“提純”變量。

金融體系無論是在結(jié)構(gòu)上還是在金融產(chǎn)品上都在不斷發(fā)展和革新，影響金融狀況的金融變量數(shù)量也在不斷增加，除了一些價格型金融變量還有一些非價格型金融變量，如信貸可獲得性等。因此許多學者傾向于將眾多金融變量分類②Brave&Butters(2011)將100個金融變量分為三大類：分別是貨幣市場類變量、債券和股票市場變量、銀行體系變量。Erdem &Tsatsaronis（2013）將90個金融變量分為四類：分別是利率利差類、資產(chǎn)價格類、信貸總量類、銀行體系運行指示器類；Koop& Korobilis(2013)將20個金融變量分為資產(chǎn)價格、波動性、信貸及流動性變量四大類。并提取金融因子來編制FCI③提取金融因子本質(zhì)上是用常用的主成分分析方法選擇變量，即以公共因子作為編制FCI的變量。主成分分析方法的基本原理是從一系列標準化的金融變量中提取一個或多個能最大限度反映總體變異的互不相關的主成分，而這些主成分是對選擇變量的綜合，利用數(shù)學方法剔除了相關性問題，并以此來總結(jié)其中能解釋和預測金融狀況及宏觀經(jīng)濟運行的信息。。金融因子所包含的信息獨立于并補充實際變量中所包含的信息，這些信息對實際經(jīng)濟運行有更好的解釋和預測能力，同時也能有效避免選擇偏好（selection bias)和預設(ad hoc)之嫌（Erdem&Tsatsaronis,2013）。Hatzius等（2010）、Deutsche Bank(2007,2010)均是先選取所有相關的變量，然后采用主成分分析得到各個主成分，用于編制FCI。一些文獻采用“近似動態(tài)因子模型”(Stock &Watson 2006,2011)，廣義動態(tài)因子模型（就是將動態(tài)因子模型和近似動態(tài)因子模型綜合起來）以及Aruoba etal(2009)和Brave&Butters（2010,2011）采用的狀態(tài)空間模型，其都是在眾多影響因素基礎上，利用主成分方法提取相關公因子作為變量的。此外，包含重要解釋信息的金融變量也在不斷變化，十年前起重要指示作用的金融變量可能如今已退居次要位置，在編制有效的FCI時也必須考慮到這些變化。為了能獲得具有更高效預測實體經(jīng)濟運行能力的金融狀況指數(shù)，一部分學者致力于編制具有動態(tài)變量的FCI，即根據(jù)變量的信息包含量大小實時選擇具體哪些變量應該被納入指數(shù)編制（Gary&Korobilis,2013)。

（二）權(quán)重的確定

在賦權(quán)方法上，大體上可歸為兩類：一類是按照經(jīng)典方法確定變量的重要性程度，進而進行賦權(quán)；另一類是根據(jù)經(jīng)濟變量之間的結(jié)構(gòu)關系進行賦權(quán)。

1.按照變量重要性程度確定權(quán)重

對于不同的研究者來說，F(xiàn)CI的各個變量重要性并不能得到一致的認同，相應地確定權(quán)重的方法也不一致，但依據(jù)的原理是基本一致的，即重要性決定變量的權(quán)重。2007年Bloomberg在其網(wǎng)站上發(fā)布的美國FCI用了三個市場數(shù)據(jù)，即貨幣市場、債券市場和股票市場數(shù)據(jù)，每個變量都被賦予相等的權(quán)重；2009年Bloomberg編制的FCI，包括五個變量，仍然采用等權(quán)重方法。OECD（經(jīng)合組織）在2008年也編制了一套美國FCI但是其中六個變量也都是等權(quán)重的。這些研究認為各個變量對FCI的影響程度完全一樣，因此賦予相等的權(quán)重；但多數(shù)學者認為構(gòu)成FCI的各個變量重要性及信息貢獻程度并不相同，因此采用各種方法來衡量相對重要性，并賦予相應權(quán)重。

前述的主成分分析中，其變量是各個主成分，各個主成分匯總時權(quán)重采用方差貢獻率，其本質(zhì)上是各個主成分對FCI貢獻程度，即重要性。一些文獻中出現(xiàn)的因子分析法（English etal，2005；Hatzius et al，2010）、回歸方程法（Holz，2005）、卡爾曼濾波法（Montagnoli&Napolitano，2005）、主成分分析法（Deutsche Bank，2007,2010）等都是基于方差貢獻的原理來確定變量的權(quán)重。

2.按照變量之間結(jié)構(gòu)關系確定權(quán)重

按照變量之間結(jié)構(gòu)關系確定權(quán)重包括大型宏觀經(jīng)濟模型法、總需求縮減模型法、VAR模型以及相應衍生模型法。

大型宏觀經(jīng)濟模型比較復雜，主要是根據(jù)經(jīng)濟理論建立若干聯(lián)立方程，構(gòu)成整體經(jīng)濟的運行體系，然后運用仿真模擬來確定金融變量的變動對通脹或產(chǎn)出的影響程度，并以此來確定各變量的權(quán)重。在國際清算銀行發(fā)布的瑞士FCI研究報告中使用了瑞士央行宏觀經(jīng)濟模型定權(quán)（Lack，2002）。

總需求縮減模型主要包括兩個方程：一個是反映產(chǎn)出缺口與利率、匯率及其他資產(chǎn)價格關系的IS曲線；另一個是反映通脹與產(chǎn)出缺口關系的菲利普斯曲線。根據(jù)各變量在方程中的系數(shù)大小來確定其在FCI中的權(quán)重。高盛公司采用IS曲線方程求解可變權(quán)重編制了歐盟11國的FCI，并提出通過監(jiān)測FCI來輔助各國央行制定和調(diào)整貨幣政策（Mayes&Viren，2002）[7]。

脈沖響應的VAR模型法也為FCI編制過程中較常用的一種權(quán)重估計方法。首先把各個金融變量和通貨膨脹率或者GDP作為內(nèi)生變量，其他相關變量作為外生變量建立VAR模型，然后通過脈沖響應分析，計算各金融變量一單位新息沖擊對通脹或GDP的影響，最后根據(jù)影響程度的大小確定各變量的權(quán)重。一般采用Cholesky因素分解方法來識別沖擊。但是這種方法需要將變量排序，而排序的過程中難免有主觀成分在里面。針對這種模型的一些約束還有許多衍生和擴展，如結(jié)構(gòu)向量自回歸模型；結(jié)構(gòu)向量誤差修正模型；還有時變參數(shù)的向量自回歸模型等。Beaton等（2009）則分別使用結(jié)構(gòu)VECM模型和美國經(jīng)濟模型（MUSE）定權(quán)編制了兩套美國的FCI進行對比分析。

從變量的結(jié)構(gòu)關聯(lián)考察賦權(quán)方法，不同方法有其自身優(yōu)劣。利用大型宏觀經(jīng)濟計量模型比較直觀，但這種方法操作起來比較復雜，而且包含的變量也不多，同時各個變量對實體經(jīng)濟的傳導路徑也不統(tǒng)一、不對稱，所以這種方法在實際編制FCI中應用較少。而總需求縮減模型需要滿足一個假設：即FCI中的所有金融變量彼此并不相互影響，并且被解釋變量（總需求）也不會影響這些變量。這一點在實際中很難滿足，因為各個金融變量之間或多或少都存在著聯(lián)系并相互影響。脈沖響應函數(shù)定權(quán)重與脈沖的順序有一定關聯(lián)，而排序的過程中難免有主觀成分在里面。

三、金融狀況指數(shù)的應用研究

在金融狀況指數(shù)的應用研究方面，已有文獻主要從使用FCI進行貨幣政策調(diào)整的有效性、對未來金融態(tài)勢預測的有效性、FCI的實時監(jiān)測有效性三個方面進行研究。

（一）利用FCI調(diào)整貨幣政策的有效性

針對FCI對貨幣政策調(diào)整有效性，有些通過納入利率的FCI，研究貨幣政策渠道的通暢性問題。Beaton等（2009）通過構(gòu)建兩個美國FCI評估在零利率下限環(huán)境下金融沖擊對GDP增長的影響，進一步研究利率在貨幣渠道中的作用，結(jié)果發(fā)現(xiàn)緊縮的金融狀況在當前周期內(nèi)抑制了經(jīng)濟增長，零利率下限并不能通過貨幣政策渠道對需求進行刺激。廖信林等（2012）構(gòu)建中國FCI，研究不同通脹條件下FCI在渠道中作用大小，文獻基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換將通脹劃分為高、低區(qū)制，并運用FCI對不同區(qū)制通脹進行預測。發(fā)現(xiàn)高通脹區(qū)制下的FCI對通脹有更好的預測作用；低通脹區(qū)制下FCI預測能力有所削弱。

而利用FCI來考察貨幣政策有效性時，還有部分文獻從貨幣政策形式角度考察。賈德奎(2010)建立FCI并利用其時間序列數(shù)據(jù)，考察其實際值與均衡值之間的離差狀況，發(fā)現(xiàn)FCI及其偏差可用于間接測度貨幣政策操作風險的大小，所得到的風險指數(shù)可作為宏觀調(diào)控中的參考指標。余輝、余劍（2013）構(gòu)建動態(tài)權(quán)重的中國FCI，發(fā)現(xiàn)貨幣供應量對金融總體形勢影響相對權(quán)重較大，同時利用FCI發(fā)現(xiàn)中國貨幣政策傳導主要依賴于數(shù)量型傳導渠道。

還有部分文獻使用FCI作為貨幣政策操作目標，這些目標只是重要性程度的差異，并通過實證研究其有效性。封北麟、王貴民(2006)通過構(gòu)建中國FCI反映未來產(chǎn)出和通脹的變化FCI，認為FCI可以作為中國貨幣政策的重要參考系，包含真實貨幣供應量的FCI對CPI有更好預測能力，可用于貨幣政策操作目標。王雪峰(2009)構(gòu)建中國FCI并利用狀態(tài)空間模型，檢驗FCI對宏觀經(jīng)濟在樣本期內(nèi)外的預測能力，F(xiàn)CI可充當中國貨幣政策中介目標的輔助指標。

（二）FCI對未來金融態(tài)勢預測的有效性

利用FCI對未來金融態(tài)勢進行預測有不同的研究，主要圍繞是否有效、有效性表現(xiàn)在時間方面的特征、預測對象差異等方面進行。大部分文獻認為FCI對未來金融態(tài)勢具有較強的預測能力，但這種預測目標具有較大的差異性，而有一部分文獻覺得效果不是很強。

一些文獻專門針對指標進行預測，包括對CPI、GDP等的預測，典型的如Mayes&Viren認為（2002）編制FCI時，納入房價和股價的FCI包含反映未來通脹壓力的重要信息。戴國強、張建華(2009)通過實證發(fā)現(xiàn)FCI能夠?qū)ν涀龀鲇行ьA測但是對產(chǎn)出影響不大。巴曙松、韓明睿(2011)構(gòu)建中國FCI并用于通脹預測檢驗，發(fā)現(xiàn)基于貸款余額的FCI對CPI有良好而穩(wěn)定的預測作用，可以作為貨幣政策制定的依據(jù)之一進行觀察。刁節(jié)文等(2011)構(gòu)建中國FCI預測通貨膨脹，發(fā)現(xiàn)FCI指數(shù)包含通脹的未來信息，可以很好地預測未來的通脹率。陸軍、梁靜瑜（2007）利用AR模型發(fā)現(xiàn)，樣本期內(nèi)FCI與GDP增長率走勢較吻合，對CPI有較強預測能力。

一些文獻是專門針對預測的時效性方面進行的研究。Montagnoli&Napolitano（2005）研究發(fā)現(xiàn)FCI僅可作為貨幣政策預測目標的短期指示器。Swiston(2008)研究發(fā)現(xiàn)包含了信貸可獲得性變量的FCI可追蹤經(jīng)濟增長并可作為經(jīng)濟周期的先行指示器。Osorio等（2011）通過量化評估亞太地區(qū)13個經(jīng)濟體的金融狀況時發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)CI具有先導指示特性。

還有一部分文獻是從FCI對實體經(jīng)濟形勢預測角度進行研究。Hatzius等（2010）編制美國FCI探討金融狀況與實體經(jīng)濟運行之間的關系，認為FCI有助于預測實體經(jīng)濟運行。Erdem&Tsatsaronis（2013）用主成分分析方法實證表明FCI對實體經(jīng)濟的預測能力優(yōu)于對通脹的預測能力。Gary&Korobilis（2013）采用DMA和DMS方法來編制動態(tài)變量及動態(tài)權(quán)重的實時FCI具有較好的宏觀經(jīng)濟預測能力。

也有部分文獻認為FCI的預測能力并不明顯。Aramonte etal(2013)檢驗12個美國FCI對股票收益和宏觀經(jīng)濟變量的短期預測能力，發(fā)現(xiàn)在短期內(nèi)（提前一個月或一個季度）FCI對宏觀經(jīng)濟預測能力較弱（除了在金融危機期間內(nèi)）。王玉寶(2003，2005)編制中國FCI檢驗資產(chǎn)價格所包含的貨幣政策信息，認為FCI是CPI的原因，資產(chǎn)價格反映貨幣政策信息但不突出。王彬(2009)構(gòu)建中國FCI納入麥克勒姆規(guī)則對中國貨幣政策進行檢驗，發(fā)現(xiàn)中央銀行貨幣政策對經(jīng)濟運行的調(diào)節(jié)力度不足,對資本市場價格變化反映不顯著。

（三）FCI實時監(jiān)測的有效性

利用FCI進行實時監(jiān)測的觀點主要體現(xiàn)在兩個方面：一是認為FCI可以捕捉金融運行中的靈敏性信息。Brave&Butters（2011）在混頻金融變量中提取主成分，發(fā)現(xiàn)FCI能捕捉美國歷史上的金融危機，且可用于監(jiān)測金融穩(wěn)定。李建軍(2008)通過編制中國未觀測貨幣FCI，發(fā)現(xiàn)未觀測貨幣FCI基本能夠反映未觀測金融對貨幣運行的擾動程度。萬光彩等(2013)構(gòu)建中國FCI，發(fā)現(xiàn)FCI是我國貨幣政策立場的同步信息指標。徐國祥、鄭雯（2013）編制FCI并引入譜分析方法，分析FCI與其他宏觀經(jīng)濟指標之間的周期波動關系，發(fā)現(xiàn)中國FCI與宏觀經(jīng)濟景氣指數(shù)中的一致指數(shù)能夠?qū)崟r監(jiān)測宏觀經(jīng)濟。文青(2013)利用七天回購移動平均利率、實際匯率、上證股票價格、商品房成交額除以商品房成交面積、貨幣供應量等指標編制FCI，并認為其能反映近十幾年來中國金融實時形勢變動。二是認為FCI對其他變量具有實時聯(lián)動的影響。李成等(2010)在研究中發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)CI對通脹構(gòu)成單向均值溢出效應；實際經(jīng)濟增長對FCI構(gòu)成單向均值溢出效應；FCI與通脹、實際經(jīng)濟增長分別存在雙向波動溢出效應。陸軍等（2011）將構(gòu)建的FCI納入新凱恩斯混合菲利普斯曲線估計對通脹的影響，發(fā)現(xiàn)動態(tài)FCI對當期和未來一個季度的通脹有顯著正效應。

四、金融狀況指數(shù)研究的啟示

從以上文獻可以看出，現(xiàn)有研究對FCI的功能定位不清，在編制指數(shù)時對我國金融運行的特點和金融監(jiān)管的要求體現(xiàn)不夠。而進一步的研究可以主要從以下三個方面進行。

（一）建立金融狀況指數(shù)體系

隨著金融自由化和經(jīng)濟復雜化的深入，F(xiàn)CI研究目標、編制方法均呈現(xiàn)出多樣化趨勢，這固然與研究者的主觀選擇有關系，同時也與經(jīng)濟復雜化關系密切。所以，需要構(gòu)建由系列指數(shù)組成的金融狀況指數(shù)體系。以體系形式構(gòu)建的系列金融狀況指數(shù)，不僅能夠避免單一指數(shù)的局限性，全面展現(xiàn)金融狀況指數(shù)的功能，而且能夠為中央銀行及其他監(jiān)管機構(gòu)編制和應用金融狀況指數(shù)提供多種選擇，也可為深化對金融狀況指數(shù)內(nèi)部關系的分析奠定基礎。

鑒于不同的指標范圍、時間頻率和賦權(quán)方法的金融狀況指數(shù)在功能上具有顯著的差異，需要從不同角度構(gòu)建由系列指數(shù)組成的中國金融狀況指數(shù)體系：按指標范圍不同，構(gòu)建窄幅、中幅和寬幅的指數(shù)。窄幅指數(shù)即相當于MCI，中幅指數(shù)的指標選擇擬參考國外常用的FCI，寬幅指數(shù)則在更廣泛的范圍選擇構(gòu)成指標；按時間頻率不同，構(gòu)建高頻、中頻和低頻的指數(shù)，分別采用月度、季度和年度數(shù)據(jù)進行編制，考慮到我國統(tǒng)計的現(xiàn)實情況，時間頻率事實上會在相當程度上制約指標選擇的范圍；同時，對不同指標范圍和時間頻率的指數(shù)選擇不同的方法賦權(quán)，形成具有可變組合權(quán)重的指數(shù)體系。在系列指數(shù)的編制測算中，視某一指數(shù)的特性和數(shù)據(jù)的可獲得性確定其起編時間，主要利用結(jié)構(gòu)方程模型等統(tǒng)計方法對備選指標的顯著性進行檢驗以保證入選指標的敏感性，并根據(jù)賦權(quán)方法的類別選擇合適的統(tǒng)計指數(shù)形式完成指標合成。

（二）形成FCI分析框架

指數(shù)很大程度上是一種綜合評價的結(jié)果，而對其特征、影響因素的研究應該更成為關注的內(nèi)容?；诖?，一方面針對指數(shù)本身，可對各個指數(shù)及指數(shù)體系的離散狀態(tài)、時間演化特征和構(gòu)成要素關聯(lián)性進行分析。離散狀態(tài)分析是通過對指數(shù)測算結(jié)果進行離散化處理，形成模糊時間序列并對之展開分析，以此作為評價貨幣政策執(zhí)行情況的依據(jù)；時間演化特征分析主要是利用時間序列模型和商業(yè)周期理論，通過引入漸進性統(tǒng)計檢驗方法考察指數(shù)階段性的演化規(guī)律和系統(tǒng)耗散性，發(fā)現(xiàn)指數(shù)運行的基本趨勢，評價階段性貨幣政策的實施效果；構(gòu)成要素關聯(lián)性分析主要是通過統(tǒng)計相關分析刻畫指數(shù)構(gòu)成要素與貨幣政策執(zhí)行效果之間的關聯(lián)性，尋找指數(shù)演化過程中的敏感性變量，為制定和調(diào)整貨幣政策提供依據(jù)。另一方面是對金融狀況指數(shù)體系的影響因素進行分析。主要是對指數(shù)外部影響因素即指數(shù)結(jié)果形成和變化原因的分析。

（三）建立基本數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫是應用FCI的基礎，為編制FCI，數(shù)據(jù)庫盡量包括編制FCI的變量。另外，為了使金融服務實體經(jīng)濟，在變量選擇上應體現(xiàn)“從金融到實體經(jīng)濟，從實體經(jīng)濟到金融”的特點，這樣才能體現(xiàn)出宏觀經(jīng)濟相關政策的一致性。

而宏觀金融數(shù)據(jù)庫的建立，還需要與各個統(tǒng)計準則保持一致。一是要能較完整地體現(xiàn)各宏觀經(jīng)濟賬戶之間的相互關系，體現(xiàn)國民經(jīng)濟各機構(gòu)部門之間的相互關系，尤其是要能體現(xiàn)金融機構(gòu)部門和與其他機構(gòu)部門之間的相互關系；二是能夠基本上反映經(jīng)濟運行的全過程及各經(jīng)濟環(huán)節(jié)間的內(nèi)在聯(lián)系，突出金融和經(jīng)濟的關系，能基本上反映中央銀行調(diào)節(jié)宏觀經(jīng)濟的傳遞機構(gòu)；三是在指標的選擇上，除了能盡量滿足上述編制指數(shù)要求外，還要考慮到現(xiàn)行國民經(jīng)濟核算體系、會計制度、統(tǒng)計制度的制約。

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（責任編輯：王淑云）

1003-4625（2014）11-0095-06

F830

A

2014-09-09

本文系國家社科基金重點項目《金融狀況指數(shù)體系的構(gòu)建及應用研究》（編號：13ATJ002）的階段性成果。

許滌龍（1962-），男，湖南衡陽人，經(jīng)濟學博士，教授，博士生導師，研究方向：金融管理與金融統(tǒng)計；劉悅（1981-），女，吉林通化人，湖南大學金融與統(tǒng)計學院博士生，研究方向：金融管理與金融統(tǒng)計。