简介
构造了金融事态指数FCI是以用来反应将来产出与通胀率的改变。普通的FCI指数包含真实短时间利率、真实房地产价格指数、真实有效汇率指数和真实股权价格指数。实证研究显示，FCI指数包含了将来通胀率的有用信息，对于G-7国家(7个工业化国家：英国、美国、加拿大、德国、法国、意大利和日本)的消费者物价指数(Consumer Price Index)通货膨胀率在样本内具有不错的预期效果。
金融事态指数(PCI)的构造及预期：借鉴Goodhart和Hofmann(2001)，民众可以构造金融事态指数(Financial Condition Index，简称FCI)，计算资产在FCI中的权重，可以采取下列三种预期方法：一是大型宏观经济联立性模型；二是简化形式的总需求模型；三是VaR脉冲响应函数。
报告的选取
各时间序列都取季度报告。在所有四种资产中，股票价格和利率报告最容易得到。其中股票价格报告可以取到 1991年股市成立以来的全部报告，季度短时间利率报告可以选择谢平、罗雄(2002)运用的报告。有关真实有效汇率，依照Goodhart和Hofmann(2001)的解释是指买入力平价，受于很难得到季度报告，民众用官方汇率代替。真实房地产价格民众用国房景气指数减去消费物价指数得到(对于国房景气指数没有推出年份的房地产价格报告，民众利用全国房地产平均价格按国房景气指数的计算方法执行了折算)。受于1995年以前房地产价格和官方汇率报告的很难得到，民众选择的样本期为1995年第一季度到2003第四季度。真实股票价格用上证指数经消费物价指数折算得到。
预期准备
资产价格长期均衡值的模型化及空缺单位根检验
在执行预期以前，民众需要对各资产价格的长期均衡值模型化。有关真实短时间利率，有大批文献觉得其具有向均值回归的特点，故Goodhart和Hofmann(2001)觉得应当以真实产出上涨率的长期均衡值来代替真实短时间利率的长期均衡值。这里需要表示的是由于中国经济处在转型当中，与Goodhart和Hofmann(2001)中研究的成熟市场经济国家的情形有很大不同，因此民众这里用样本期内真实短时间利率的均值代替其长期均衡值。
国外的很多研究显示，真实汇率和房地产价格并没有具有均值回复的特质。一般的如果是这两种资产价格满足随机游走，所以其长期均值很难识别。即使这样，从国外的文献看，依然有大批文献尝试模型化均衡资产价格(且这一趋势呈现上升势头)。文献一般觉得资产价格偏离均衡值的阶段在事后是值得识别的，所以，民众这里如果这两种资产价格遵循确定趋势而非随机游走。文献中有很多不同的计算均衡汇率的方法(MacDonald，2000)，但是，其中大部分都要求大的宏观经济模型，本文中显然很难采取这些方法。顾虑到Balassa-Samuelson效应(假使一国的外贸部门的长期劳动生产率好于其贸易伙伴的，那么该国的真实汇率就会长期增值)，民众觉得真实汇率中或许包含长期趋势。中国在改革放开以来劳动生产率维持了长期迅速上涨，所以，人民币对美元的汇率存在长期增值趋势。基于如此的原因，民众在本文中可以通过将汇率事实值对常数和一次时间趋势项执行回归而得到其长期均衡值。同理民众可以对真实房地产价格实施同样的方法来模型化。
股票价格的均衡值的确定是一个让人棘手的困难，标准的股票定价模型觉得，今天的股票价格是将来各期股利折现值的和。依照戈登模型(Golden Model)股票价格可以表明如下：P=D/(r-g)，其中D代表红利，r和s分别代表折现率和红利上涨率。股利与事实经济活动有联系，所以，股票价格的均衡值疑似含有确定性的一次趋势。但是，当民众观察股票价格的事实运行状态时发现，在样本阶段 (1995年第一季度到2003年第四季度)股票价格遵循两种体制框架。在2001年中期以前，股票价格指数维持了连续迅速上升态势，而这之后受于承受国有股流通的困扰，股票价格指数显现了大程度的下挫和调整。所以，民众觉得真实股票价格在样本阶段遵循时变趋势，本文中民众用平滑参数为10000的霍德里克一普雷斯科特筛选器(Hodrick—Prescott Filter)来处理真实股票价格，进而得到平滑的时变趋势。
FCI权重预期
简化形式的模型如果，资产价格的真实经济效应的传递机制是，资产价格影响产能空缺，而产能空缺又影响通胀。实际上，资产价格的效应仍有其余的传递渠道。如汇率通过对进口产品的单价、房地产价格通过对房地产成本影响通胀。简化形式模型其实是来自具有消除约束的特殊VAR模型中的产出空缺和通胀方程。民众可以通过VAR中通胀对资产价格的脉冲响应来预期FCI指数的权重。为此，民众预期如此的VAR模型，它所包含的变量与简化形式方程中相同，即：产出空缺、通胀、短时间利率、真实汇率空缺、真实房地产价格空缺和真实股票价格空缺。民众选择标准的Cholesky原因分解的方法来识别打击，变量排序为：产能空缺、消费者物价指数通胀、真实房地产价格、真实汇率、真实利率和真实股票价格。为了比较，民众还对上述排序中的真实汇率和真实利率位置互换后的情形执行了分解。
有关以上的变量排序民众需要作一部分表明。在货币传导机制的文献中，上述排序中的前两个变量的顺序非常广泛。由于产能空缺能够影响同期的通胀，同期这两个变量对其余变量的打击并没有作出立刻反映。房地产价格之所以排在第三名，是由于它较其余的变量更具有粘性。股票价格受于灵活多变，民众可以如果它将对其余变量的打击作出同期反映。所以，将股票价格变量排在最后一名是没有困难的。当下的问题是真实利率和真实汇率的排名先后困难，Bagliano，Favero与Franco(1990)的总括显示，在很多VAR文献中利率和汇率之间的联立性困难没有得到让人信服的处理，甚至连它们之间的经验上的有关性也值得怀疑。民众把汇率排在利率以前，是由于即使中国名义上实施的是有管理的浮动汇率制，但管制成分疑似胜过浮动成分，所以，可以觉得中国实施的是固定汇率制度。自此民众可以更合适的如果汇率以同期的方式进入货币政策反映函数，而且对利率打击有一个落后反映。民众也对利率和汇率交换排序后的情形作了预期，幸运的是，这一名置改变没有明显影响到对不同打击的脉冲响应。
VAR的落后阶数的选择，民众采取的是从一般到特殊的策略，最大落后期数是4期。民众的预期显示，当将利率排在汇率以前时，最优的之后阶数是2期，将利率排在后面时，最优的落后阶数没有改变，依然是2阶。在预期过程中，民众允许模型中包含常数项，另外不包含其余的外生变量。
脉冲响应显示，利率打击对产能空缺和通胀的影响总是明显的。从这些脉冲响应图，证实了如此的理论看法：货币政策打击首先影响产能空缺，这里最大影响落后2期高达；接下去货币政策影响通胀，这里最大影响在落后6期高达。所以，这里的预期结果与货币政策传导的理论非常相符。然而需要注意的是，利率打击对产出空缺的影响是先负后正，这疑似稍微很难解释。然而正项大部分都不是明显的。产出空缺和通胀对房地产价格打击的响应很显著，其中通胀的脉冲响应比产能空缺的脉冲响应愈加明显。所以，这或许表明房地产价格对通胀有直接的影响，并非是通过产出空缺的间接影响。这个结果应当没有什么出乎意料的，由于房地产价格影响住宅的单价，而住宅的单价自身就是通胀指数的组成要素。汇率对产出空缺的打击也是很显著，但是对通胀方面的打击表现的并没有明显。股票价格的打击结论多少有些让人困惑。它对产出空缺的影响开始并没有显著，但是之后开始增长，在第三期高达最大值。总的来说，股票价格打击对通胀的打击也很显著。不同的是，股票价格打击对产出空缺的影响差不多总是正的，而对通胀的影响则是连续为负。
各资产价格对利率打击的反映，结论名义上是模糊不清的。房地产和股票价格的脉冲响应当会渐渐减弱，很好地体现了模型的稳定性，但是汇率的脉冲响应则稍微稍微震荡发散。然而民众从t统计量的值看，系数均不明显。
当下民众可以求基于VAR模型的FCI指数的权重。民众把一单位的资产打击对通胀在10期内的平均影响作为每一种资产价格的权重，为了执行比较民众还运用简化模型预期的FCI权重列在一起。有趣的是，两种预期方法得到的FCI指数权重差别很大，在简化模型中权重较小的，在VAR模型中权重变大。比如，股票价格权重在简化模型中为0.066，而在VAR预期中则为0.22；房地产价格在简化模型中的权重为0.07，而在VAR模型中的权重上升到0.36；利率的权重则由前者较大的0.36减小到0.10。汇率的权重也由前者最大的0.50下滑到后者的0.16。更故意思的是，在利率和汇率之间、房地产价格与股票价格之间权重的相对大小并没有由于预期方法的更改而发生改变。
民众把FCI表达式中的各种资产按如此的顺序排序：事实利率、真实汇率、事实房地产价格、事实股票价格。至此，可以得到FCI的表达式：
FCIt=0.10rrgap+0.16egap+0.36rhpgap+0.22rspgap其中，rrgap、egap、rhpgap、rspgap分别是真实利率空缺、真实有效汇率空缺、真实房地产价格空缺、真实股票价格空缺。
若干表明
预期结果的若干表明：从上述权重看，基于VaR模型与基于简化模型的FCl指数中的资产权重有很大差别。VaR模型预期得到的FCI指数房地产价格和股票价格的重要性上升，汇率的重要性下滑。而在简化模型预期的FCI中，则恰好相反。这应当更符合事实情形，由于就中国来说，汇率制度差不多可以看成是固定汇率制。所以其与通胀的关系应当不如房地产和股票价格重要。需要表明的是，基于VaR的FCI指数中，利率的重要性比基于简化形式模型的FCI要小，这多少稍微意想不到。然而顾虑到中国的利率还没有市场化，利率在FCI中的权重较小疑似也是值得说得以往的。
在MCI(货币事态指数)文献(Eika、Ericsson和Nymoell.1996：Ericsson、Jansen、Kerheshian和Nymoen，1998)中有如此三个困难：参数非常数；权重对模型的依靠性：同归元的非外生性。民众预期的FCI指数也面对这三个困难。这里民众需要稍加表明，首先中国经济改革放开以来一直处在转型当中，资本市场也毫无例外，所以，在样本阶段民众将FCI中的权重设定成常数或许要冒一定风险。其次，任何经验分析全将面对的一项指责是预期参数对模型设定过分依靠。受于不能运用大型宏观经济模型，同期也很难将影响通胀和总需求的所有原因都考虑进来，所以，这里预期的FCI指数也存在着对模型设定过分依靠的困难。最后，受于本文中资产价格均为经济分析中的前瞻性变量，将这些变量作为回归元或许引起某种程度的联立性偏误 (Simultaneous bias)。诚然，联立性困难在传统的包含利率和汇率的模型中或许已经存在，所以，联立性困难并没有是包含地产价格和股票价格后新添加的。
关系分析
金融事态指数与通胀的关系分析
为了检验FCI的事实效果，民众来说FCI能否可以用于对将来通胀的预期。首先，计算FCI和样本期内的将来通胀之间的有关系数，报告表明，基于VAR的FCI指数和将来通胀之间的有关性随领先期数增长而增长，有关性在领先6季度时高达最大值。不仅比基于简化模型的指数到达最大值提早了一期，而且与将来通胀的有关性也更高。同期也可以目睹，FCI和下个季度的通胀负有关。这显示FCI和远期通胀的有关性好于最近。所以，FCI指数更有助于预期远期的通胀水平。
其次，对FCI和消费者物价指数执行Granger因果关系检验，分析FCI的落后值对预期当期通胀的效果。从结果可知，FCI不是通胀率消费者物价指数的原因的几率非常小，而消费者物价指数不是FCI的原因的几率却很大。自此，民众可以推断FCI是引致通胀消费者物价指数的原因。也就是说，FCI的落后值对于预期通胀消费者物价指数是有用信息，或者说将FCI的落后值加入到消费者物价指数的预期中会让预期精度提升。
以上是在样本期内的结论，当把检验规模外推上样本期以外，结论又如何呢?Cecehetti(1995)表示，经济文献中有一个常见的现象：在样本期内表现很好的通胀指示器一旦多出样本期，其表现就不尽如人意。Goodhart and Hofmann(2001)对FCI所执行的样本期外的通胀预期也确认了这一点。民众这里即使外推报告较少，但是也得到相似的结论，FCI在样本期外表现不够理想。 [1]