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| 內容簡介： |
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本书首先构建了研究中国RTFD-FCI的理论分析框架和统计计量模型，并构建了中国货币政策双重最终目标混频损失函数（MLF），接着选择30个金融指标，使用新构建的频率之比随机的MF-MI-TVP-SV-SFAVAR模型，实证测度了中国RTFD-FCI，并实证检验了其对（或与）产出和通货膨胀的领先性、一致性、相关性、因果关系和预测能力，最后将其应用到金融风险状况监测、金融系统性风险分析、金融经济基本面波动趋势预测中，具有较大的学术借鉴意义和应用价值。
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| 關於作者： |
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周德才，经济学博士，南昌大学经济管理学院金融学系主任，博士生导师、教授，统计学博士点负责人，全国宝钢优秀教师，江西省井冈山学者特聘教授。主要研究领域：混频金融计量、金融类指数构建与应用、金融政策分析、金融市场风险分析等。先后主持国家社科基金1项、教.部等部委项目4项、省级项目10项。以第一排名获得江西省高校教学成果奖一等奖1项、江西省社会科学优秀成果奖二、三等奖3项。以第一作者在《数量经济技术经济研究》（3篇）《系统工程理论与实践》《南开经济研究》《管理评论》《数理统计与管理》《南方经济》等权威刊物上发表40多篇论文，国家自科基金委A刊5篇、B刊1篇、C刊18篇。担任省统计学会理事、社科基金和自科基金通讯评审专家。
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| 目錄：
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第1章绪论
1.1研究背景和研究意义
1.2研究框架和研究内容
1.3研究创新和研究方法
第2章金融状况指数研究文献综述及评价
2.1金融状况指数构建研究文献综述
2.2金融状况指数应用研究文献综述
2.3金融状况指数理论研究文献综述
2.4国内外金融状况指数文献评价
第3章实时灵活动态金融状况指数理论分析框架
3.1实时灵活动态金融状况指数概念
3.2金融状况指数的基本特征和存在的问题
3.3实时灵活动态金融状况指数理论分析框架——货币政策传导机制理论
3.4实时灵活动态金融状况指数理论分析框架——货币政策传导机制数理经济模型
3.5本章小结
第4章基于混频损失函数的实时灵活动态金融状况指数的统计计量模型
4.1基于混频损失函数的实时灵活动态金融状况指数的混频损失函数
4.2基于混频损失函数的实时灵活动态金融状况指数测度的计量模型
4.3基于混频损失函数的实时灵活动态金融状况指数的统计加权模型
4.4本章小结
第5章基于混频损失函数的中国实时金融状况指数测度及检验
5.1中国货币政策双重最终目标的混频损失函数测度及检验
5.2用于构建RT-FCI的MF-SFAVAR模型的具体形式
5.3测度基于混频损失函数的中国实时金融状况指数
5.4基于混频损失函数的中国实时金融状况指数检验和比较
5.5本章小结
第6章基于混频损失函数的中国实时灵活动态金融状况指数测度及检验
6.1构建MF-MI-TVP-SV-SFAVAR模型的具体形式
6.2MF-MI-TVP-SV-SFAVAR模型估计
6.3基于混频损失函数的中国实时灵活动态金融状况指数测度及简单检验
6.4基于混频损失函数的中国实时灵活动态金融状况指数与宏观经济的关系详细检验和比较
6.5本章小结
第7章基于混频损失函数的中国实时灵活动态金融状况指数应用
7.1应用中国实时灵活动态金融状况指数对金融风险状况的监测
7.2应用中国实时灵活动态金融状况指数对金融系统性风险的测度
7.3应用中国实时灵活动态金融状况指数对金融经济波动趋势的预警
7.4应用中国实时灵活动态金融状况指数对货币政策效果的评价
7.5应用中国实时灵活动态金融状况指数对宏观经济效应的分析
7.6应用中国实时灵活动态金融状况指数对宏观经济的预测
7.7本章小结
第8章研究结论、政策建议及未来展望
8.1研究结论
8.2政策建议
8.3未来展望
参考文献
后记
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| 內容試閱：
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前言
当前中国货币政策面临的国内外环境已经发生了前所未有的复杂变化，具有实时性、灵活性、动态性等特征。从国外来看，为了应对新冠肺炎疫情和世界金融危机残余影响的双重冲击和挑战，欧美发达国家相继推出了前所未有的超级宽松货币政策，并引发了较高的通货膨胀；从国内来看，中国经济进入国内国际“双循环”发展的新格局，金融正处于经济金融化、金融市场化和自由化、金融国际化和全球化以及数字金融化(简称金融“四化”)大力重叠推进阶段。因此，国内外金融和经济形势，特别是国内外货币政策态势对中国经济的影响变得更加重要、更加实时和更加灵活多变，如何表征这些国内外金融因素对中国经济的实时灵活动态影响是一个值得研究的重要问题。因此，构建一个能够实时灵活动态反映金融状况的综合指标——中国实时灵活动态金融状况指数(Real-Time Flexible Dynamic Financial Conditions Index，中国RTFD-FCI)，并能够应用于实时灵活动态监测和测度货币政策运行状况、执行效果、影响效应等方面，对确保经济活动健康运行有着极其重要的意义和价值。
为此，本书首先构建了研究中国RTFD-FCI的理论分析框架和统计计量模型，接着使用混频DFM模型构建并估计了中国货币政策双重最终目标混频损失函数（MLF），在MLF的基础上，选择频率之比随机的1996年1月1日至2020年9月30日的新增贷款、货币供应、房价、利率、汇率和股价6类30个金融指标，然后使用新构建的频率之比随机的混频混合创新时变系数随机方差结构因子增广向量自回归模型（MF-MI-TVP-SV-SFAVAR），实证测度了中国RTFD-FCI，并实证检验了其对产出和通货膨胀的领先性、预测能力，以及与产出和通货膨胀的一致性、相关性和因果关系，最后将其应用到金融风险状况监测、金融系统性风险测度、金融经济波动趋势预警、货币政策效果评价......
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