马铮

摘 要：在当前我国金融市场快速发展的背景下，要发挥金融市场对实体经济的推动作用，加强对金融市场运行状况的监测实属必要。金融状况指数（FCI）是反映一国整体金融市场形势的指标，本文在借鉴已有研究的基础上尝试扩大指标覆盖范围，以基于VAR模型的广义脉冲响应函数方法实证构建更具代表性的FCI，并对其预测效果进行检验。结果表明：FCI的走势与我国金融市场的实际状况相吻合，对经济的预测作用主要体现在通货膨胀领域而非经济增长领域。

关键词：金融状况指数；通货膨胀；经济增长

1 引言

近年来，随着中国金融市场结构不断深化，资本市场逐步发展壮大。2015年我国股票市价总值达531462.70亿元，股票成交金额达2550541.31亿元，债券成交额达1309219.03亿元，分别为1998年的27.22倍、55.65倍、91.10倍。金融市场与实体经济的联系也愈加紧密。

2 构建金融状况指数的理论基础

2.1 FCI的一般形式

其中，rt，reert、gt、ht分别代表t期的短期实际利率、实际汇率、实际股票价格、实际房地产价格，、、、则分别为实际利率、实际汇率及实际股票价格、实际房地产价格的长期均衡值，ω1、ω2、ω3、ω4为各变量的权重系数，在大多数模型中不随时间频繁变化，而是定期进行相应调整，且ω1+ω2+ω3+ω4=1。

2.2 FCI的扩展

本文着重在FCI基础上对其内容进行扩展，主要是在资本市场和衍生品市场方面信息的补充。

此外，考虑到货币是组成金融资产的重要部分以及我国货币政策的实践特征，参考国内相关研究，将货币供应量作为补充变量纳入金融状况指数FCI的构建中。最终确定FCI基本形式如下：

其中，FCI所包含的各变量Rgapt、NEERgapt、Ggapt、Hgapt、Zgapt、Qgapt、Mgapt分别代表利率、汇率、股票价格、房地产价格、债券价格、期货价格和货币供应量的缺口值，由于各变量统计单位存在差异，为避免量纲影响，各变量缺口值采用（变量值-均衡值）/均衡值形式进行表示。ωi（i=1、2、3、4、5、6、7）为各变量缺口值在金融状况指数中所占的权重系数，令∑ωi=1。在变量处理方面，由于各变量本身已包含了反映未来通胀压力的有效信息，要在变量基础上提炼指标预测未来通胀情况，就必须对变量所隐含的通胀信息予以直接准确地描述，因此将实际变量的引入予以放弃，仅考虑名义变量进行实证研究。

3 我国FCI的实证构建

3.1 样本数据选取及处理

本文选取2006年1月-2015年2月共110个月度数据作为样本。选取该数据区间的原因是我国人民币汇率形成机制改革始于2005年，汇率改革之后，人民币汇率的市场化程度不断提高，相比以往固定汇率制而言能更好的体现外汇市场的信息。具体而言：

①利率

选取市场化程度较高的全国银行间同业拆借利率（CHIBOR）作为利率指标的代理变量。考虑到利率的敏感度和灵活性，具体选取7天同业拆借的月度加权平均利率作为指标，数据来源为中国人民银行网站。

②汇率

采用依据各贸易伙伴国与本国贸易量所编制的加权平均人民币汇率指数作为汇率指标的代理变量，即有效汇率。有效汇率指数数据来源于国际清算银行，为间接标价法下的汇率，其上升意味着本币升值。

③股票价格

由于上海证券交易所市价总值、流通市值、成交金额远大于深圳证券交易所，交易更为活跃，且沪深股市的波动越来越呈现出同步性。因此，选取上证综合指数代表我国的股票价格水平，具体表现为上证综合指数的月度末收盘价。

④货币供应量

以M2作为货币供应量变量的代理指标，数据来源为CCER数据库。

⑤通货膨胀率和产出

由于环比CPI能及时反映物价在短时间内的波动状况，且没有考虑物价跨年度的变化，因此以环比CPI作为通货膨胀变量的代理指标，通货膨胀率则为相应CPI数据减去100，即Inflation=CPI-100。考虑到国内生产总值GDP只存在年度及季度数据，因此以工业增加值指标作为产出水平的代理变量。数据来源均为国家统计局。

3.2 平稳性检验及协整检验

进一步通过Johansen协整检验分析变量间的长期影响程度，发现通货膨胀率、利率缺口、汇率缺口、股价缺口、房价缺口、货币供应量缺口、债券价格缺口、期货价格缺口在5%的置信水平下存在一个协整关系，说明各变量间存在长期稳定的关系，即金融状况指数包含了反映未来通胀压力的信息。变量的具体权重系数将通过下文广义脉冲响应分析进行计算。

3.3 权重估计

根据权重计算公式，可推导出FCI中各变量缺口值的权重系数，并得到我国金融状况指数FCI：

4 结论与启示

由于FCI存在着模型及方法的依赖性，因此未来构建FCI时，一方面应考虑将更多的金融变量引入指标体系，使指数所包含的金融市场的信息更为全面，进一步提高指数的经济描述效果及其对未来经济运行的预测能力；另一方面也应采用不同的模型及方法对指数中的权重系数进行确定，编制多套FCI并通过分析指数的连续性、稳定性以及与实体经济变量的相关性与一致性等来确定最优的指数构建方法。同时在我国金融制度、经济结构不断发生变化的现实下，以固定数值作为FCI权重系数的方法过于简单，更应运用卡尔曼滤波法探索FCI指数中变量的時变权重以提高指数的精确度以及对经济的解释能力，这也是今后研究的重要方向。