›› 2019, Vol. 31 ›› Issue (8): 71-83.

• 经济与金融管理 • 上一篇    下一篇

混频非对称金融景气指数编制及应用研究——基于MF-MS-DFM模型的经验分析

周德才1, 朱志亮1, 纪应心1,2, 余永垒1,3   

  1. 1. 南昌大学经济管理学院, 南昌 330031;
    2. 南开大学经济学院数量经济研究所, 天津 300071;
    3. 南开大学金融学院, 天津 300071
  • 收稿日期:2017-01-06 出版日期:2019-08-28 发布日期:2019-09-11
  • 通讯作者: 周德才(通讯作者),南昌大学经济管理学院副教授,硕士生导师,博士
  • 作者简介:朱志亮,南昌大学经济管理学院硕士研究生;纪应心,南开大学经济学院数量经济研究所硕士研究生;余永垒,南开大学金融学院硕士研究生。
  • 基金资助:

    全国统计科学研究项目 (2018LZ09);国家社会科学基金年度项目(17BTJ011);江西省自然科学基金面上项目 (20171BAA208015)。

Construction and Application of Chinese Mixed Frequency Asymmetric Financial Prosperity Index——Based on an Empirical Analysis of MF-MS-DFM Model

Zhou Decai1, Zhu Zhiliang1, Ji Yingxin1,2, Yu Yonglei1,3   

  1. 1. School of Economics and Management, Nanchang University, Nanchang 330031;
    2. Institute of Quantitative Economics, School of Economics, Nankai University, Tianjin 300071;
    3. School of Finance, Nankai University, Tianjin 300071
  • Received:2017-01-06 Online:2019-08-28 Published:2019-09-11

摘要:

为充分利用混频数据信息,本文构建能够综合利用日月混频数据的混频马尔科夫机制转移动态因子模型(MF-MS-DFM),对4个日度和3个月度金融数据组成的混频数据进行实证建模与估计,编制我国混频非对称金融景气指数(MFMS-FPI),将其与宏观经济变量进行比较分析和相关性分析。结果表明:MFMS-FPI具有很好的实时性和有效性,并能有效刻画我国金融景气阶段变化和考虑时滞的货币政策周期变化,是宏观经济的先行和预测指标。建议政府机构编制MFMS-FPI,对我国金融景气阶段变化进行实时监测。

关键词: 金融景气指数, 混频数据, MF-MS-DFM模型, GDP, CPI

Abstract:

To make full use of the information of mixed frequency data, this paper constructsa Mixed Frequency Markov Switching Dynamics Factors Model (MF-MS-DFM) that can comprehensively use daily and monthly data and chooses mixed frequency data of four daily and six monthly financial variables to construct an empirical model for estimation. Then we work out China's Mixed Frequency Asymmetric Financial Prosperity Index (MFMS-FPI) and make a comparative analysis and correlation analysis between MFMS-FPI and macroeconomic variables. The studies imply that MFMS-FPI effectively identifies the changes of China's real time financial cycle and the monetary policy cycle with time lag, and MFMS-FPI is the leading and predictive index of macroeconomic variables. Therefore, we advise the relevant government organizations to construct MFMS-FPI to monitor the changes of China's financial cycle on a real time basis.

Key words: financial prosperity index, mixed frequency data, MF-MS-DFM model, CPI, GDP