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

摘要：

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 Conditions Index,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.

关键词：金融状况指数;函数型数据分析;双参数广义交叉验证;实时

分类号：F830.2(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金项目"函数型数据的自适应分类预测方法及其在金融高频预测中的应用";国家自然科学基金项目"考虑厂商策略性行为的碳排放权交易机制建模与优化设计";江苏省自然科学基金项目"金融高频数据的函数型建模方法研究";中央高校基本科研业务费专项资金"不完全竞争视角下的碳市场机制设计"

在线出版日期：2021-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：14-22