基于混频FASTVAR模型的FCI构建及其应用

It now becomes a focused issue in the field of financial condition monitoring to compile a more representative financial conditions index (FCI) with stronger forecasting ability. But China has not announced FCI. In view that the dynamic factor model(DFM) with mixed-frequency and missing data contains more useful information in the index construction, the smooth transition autoregressive (STVAR) model can reflect the economic phenomenon in the state space and the structure DFM combines the advantages of DFM and the structure VAR model. Through the research on the transmission mechanism of China's monetary policy, this project intends to construct FCI of China which contains more abundant financial variables based on mixed-frequency DFM and find out more effective methods of constructing FCI by the method of the sample forecast test. Simultaneously, this project will research on the application of FCI based on the STVAR model and the structure DFM, which aims to provide a scientific basis for the establishment of FCI, effective monetary policy and effective prevention of financial risks.

编制预测能力更强、更具代表性的金融状况指数（FCI），成为国外金融状况监测领域的热点问题，而我国还没有公布FCI。鉴于含混频和缺失数据的动态因子模型（DFM）在指数构建中包含更多的有用信息，平滑转移自回归（STVAR）模型能够在空间状况上反映经济现象的转换，结构DFM结合了DFM和结构VAR模型的优点。本项目拟通过对我国货币政策的传导机制进行研究的基础上，选择更丰富的金融变量，基于混频DFM构建我国FCI，并利用样本外预测等检验出更有效的FCI构建方法。并基于STVAR模型和结构DFM开展关于FCI的应用研究。拟为我国编制FCI、制定有效的货币政策和有效防范金融风险提供科学依据。

本项目的研究背景。编制预测能力更强、更具代表性的金融状况指数（FCI），成为国外金融状况监测领域的热点问题，而我国还没有公布FCI。本项目拟为我国编制FCI、制定有效的货币政策和有效防范金融风险提供科学依据。.本项目的研究内容。鉴于含混频和缺失数据的动态因子模型（DFM）在指数构建中包含更多的有用信息，平滑转移自回归（STVAR）模型能够在空间状况上反映经济现象的转换，结构DFM结合了DFM和结构VAR模型的优点。本项目通过对我国货币政策的传导机制进行研究的基础上，选择更丰富的金融变量，基于混频DFM构建我国FCI，并利用样本外预测等检验出更有效的FCI构建方法。并将所构建的FCI进行应用研究。.本项目的研究成果。形成了和本项目高度相关的学术论文《基于混频动态因子模型的中国FCI构建及其应用》、《基于贝叶斯时变VAR模型的中国FCI构建及其应用》和《基于贝叶斯状态空间模型的中国动态FCI构建及预测能力测度》等多篇学术论文；截止2021年12月31日，研究团队在《数理统计与管理》和《中央财经大学学报》等CSSCI期刊已发表论文15篇。研究团队的成果获2019年甘肃省哲学社会科学优秀奖一等奖，两篇论文分别获2019年中国数量经济学会优秀论文一等奖和三等奖等。人才培养方面，培养硕士4人。其中，一人获校级优秀毕业生，一篇论文获校级优秀硕士论文。