基于金融风险周期监测的时变参数货币政策模型系统构建和识别研究

Recently, China’s financial asset prices are soaring and the leverages of corporate and government departments are also high, which indicates that the Chinese financial market faces great risk. Therefore, the study intends a time-varying parameters framework to construct and investigate the time-varying financial risk cycle of China. In order to evaluate and investigate the effectiveness of central bank’s monetary policy strategies, we plan to use new time-varying parameters structural vector autoregressive (TVP-SVAR) model and time-varying parameters of dynamic stochastic general equilibrium model (DSGE) to identify the time-varying monetary policy theoretical model. The subject can be divided into four parts, the measurement of financial risk, the target of monetary policy, the instruments of monetary policy and the reform of monetary policy in an open economy framework. The construction and identification of the time-varying parameter model of monetary policy framework is original, which also can be seen as an important supplement to the existing literature. Especially, the estimation methods of the new time-varying structural vector autoregressive model (TVP-SVAR), the time-varying index of capital account liberalization (TV-ICAL) and the time-varying independent index of monetary policy (TV-IIMP) which we would like to propose are important to the development of recent frontier research. All of these studies not only provide theoretical criteria for China’s policy authorities how to evaluate and control the financial risk, especial financial systematic risk cycle, but also provide an important basis for decision making of future monetary policy formulation, implementation and reform in China.

近年来金融资产价格泡沫和各部门杠杆率居高不下凸显我国金融系统面临极大风险。为此本课题拟在时变参数框架下，构建合理的模型测度我国的时变金融风险周期，并以此为基础拓展构建和提出时变参数货币政策模型系统，通过采用最新的向量自回归模型和时变参数动态随机一般均衡模型（DSGE）等方法对其展开识别，以期重点评估和考察央行货币政策的应对策略。主要分四部分：金融风险测度篇、政策目标篇、货币工具选择篇和开放经济条件下货币政策改革篇。其中，时变参数货币政策模型框架的构建和识别具有原创性，也是对现有研究的一个重要补充，特别是拟提出新的时变参数结构式向量自回归模型、时变参数资本账户管制指标和时变参数货币政策独立性指标估计方法，是对前沿研究的一个重要拓展。这些不仅能为我国政策当局如何评估和管控金融风险，特别是系统性金融风险评估提供理论标准，而且也能够为未来我国货币政策制定、实施以及执行和改革提供重要的决策依据。

项目背景.近年来金融资产价格泡沫和各部门杠杆率居高不下凸显我国金融系统面临极大风险。为此本课题拟在时变参数框架下，构建模型测度我国时变金融风险周期，以此为基础拓展构建和提出时变参数货币政策模型系统，以期重点评估和考察央行货币政策的应对策略。..研究内容.1..陈创练、戴明晓，货币政策、杠杆周期与房地产市场价格波动，经济研究，2018年第9期。.2..陈创练、郑挺国、姚树洁，时变乘数效应与改革开放以来中国财政政策效果测定，经济研究，2019年第12期。.3..陈创练、单敬群、林玉婷，中国金融周期监测与央行货币政策非对称性效果识别，统计研究，2020年第6期。.4..陈创练、郑挺国，数据修订、实时估计与时变参数货币政策规则抉择，统计研究，2018年第8期。.5..陈创练、龙晓璇、姚树洁，货币政策、汇率波动与通货膨胀时变成因分析，世界经济，2018年第4期。.6..陈创练、蒋海、单敬群，中国货币政策的非对称性偏好调控模式及其演变研究，统计研究2019年第7期。.7..陈创练、林玉婷，财政政策反应函数与宏观调控政策取向研究，世界经济，2019年第2期。.8..陈创练、王浩楠、郑挺国，国际金融风险冲击与全球宏观货币政策规则研究，中国工业经济2021年第11期。.9..陈创练、张年华，外汇市场、债券市场与股票市场动态关系研究，国际金融研究，2017年第12期。 .重要结果.（1）数量型货币政策在管控房价和杠杆率上更为有效，央行可以进一步强化数量型货币政策执行力度；同时需要发挥价格型货币政策在去杠杆中的作用，因目前利率通过资金成本影响房价的传导渠道并未顺畅，这也进一步制约了其在管控房价上的功效。.（2）我国金融风险具有明显的两区制特征，样本区间内风险周期指数大多时期处于低风险区制，而高风险区制的时间段与国内外重大金融风险事件相吻合。两种紧缩的货币政策均有利于抑制金融风险及其波动，且在高风险区制的抑制效应更为显著。..关键数据及其科学意义..时变监测了我国金融风险周期，为我国货币政策如何防范金融系统风险提供重要决策依据。