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题名我国金融状况指数的构建及经济风险的监测和预警研究
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作者
肖强
魏蕊霞
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机构
兰州财经大学统计与数据科学学院
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出处
《中央财经大学学报》
北大核心
2025年第10期57-73,共17页
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基金
国家自然科学基金项目“分位数动态因子模型的构建及其应用”(项目编号:72163019)
甘肃省优秀博士生项目“基于分位数动态因子模型的中国经济在险增长测度及其应用”(项目编号:25JRRA236)
+1 种基金
甘肃省高校研究生创新之星项目“基于混频TVP-FAVAR模型的中国FCI的测度及其应用”(项目编号:2025CXZX-857)
兰州财经大学优秀博士生项目“中国动态金融状况指数的测度及其应用”(项目编号:2023D12)。
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文摘
在金融市场与实体经济深度融合的背景下,构建有效的经济风险监测预警指标,对维护金融市场稳定和促进经济高质量发展具有重要现实意义。本文首先利用包含金融文本情绪的数据,基于时变参数多层因子增强向量自回归(TVP-MFAVAR)模型构建我国金融状况指数(FCI),进而将其纳入经济在险增长(GaR)研究框架,测度中国GaR,最后构建包含FCI的马尔科夫区制转移偏正态模型,辨识其对经济风险的预警信息。研究发现:第一,包含金融文本情绪的FCI能够更加及时、准确地反映金融市场时变特征,相较于传统FCI具有更强的前瞻性和稳定性。第二,基于金融市场视角测度的GaR,能够有效捕捉重大事件冲击下的经济风险动态演化特征。特别是在极端事件冲击下,金融市场对经济风险的影响显著增强。第三,我国经济增长的概率分布呈现高风险和低风险两个状态,且存在显著的“惯性”特征和“棘轮”效应。随着风险状态由高向低转移,经济增长预期提升,波动区间收窄,下行压力减小。第四,FCI对经济风险的预警能力具有状态依赖特征,在高风险区制下表现出更强的预警效果。本研究构建了一个基于金融市场视角的经济风险测度和预警新范式,为防范金融风险和维护宏观经济稳定提供了理论依据。
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关键词
FCI
经济在险增长
经济风险监测和预警
马尔科夫区制转移偏正态模型
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Keywords
FCI
Economic growth at risk
Economic risk monitoring and early warning
Markov regime transition skewed normal model
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分类号
F830.9
[经济管理—金融学]
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