什么是金融形势指数？
金融形势指数(Financial Condition Index，FCI) ，为了探索资产价格的货币政策信息作用，经济学家沿着两个方向进行：一是构造包含资产价格的广义物价指数;二是构造资产价格指数，如构造货币形势指数MCI和金融形势指数FCI。FCI指数作为货币政策和金融危机的一个重要参考指标，受到了各国中央银行和研究机构的关注。
构造了金融形势指数FCI是以用来反映未来产出与通货膨胀率的变化。常规的FCI指数包括真实短期利率、真实房地产价格指数、真实有效汇率指数和真实股权价格指数。实证研究表明，FCI指数包含了未来通货膨胀率的有用信息，对于G-7国家(7个工业化国家：美国、英国、加拿大、德国、法国、意大利和日本)的CPI(Consumer Price Index)通胀率在样本内具有良好的预测效果。
借鉴Goodhart和Hofmann(2001)，人们可以构造金融形势指数(Financial Condition Index，简称FCI)，计算资产在FCI中的权重，可以采用下列三种估计方法：一是大型宏观经济联立性模型;二是简化形式的总需求模型;三是VaR脉冲响应函数。
近日，由国家金融与发展实验室(NIFD)与国新指数研究中心作为主办单位，中国金融科技50人论坛、盈诚投资管理有限公司共同承办的“2017国新论坛暨国新指数发布会”在京召开。
全球经济的金融化趋势在近二十年逐步加深，金融运行对宏观经济的短期波动带来了不确定性冲击，甚至改变了经济周期的原有轨迹。在此背景下，对宏观经济、金融运行进行高频率的监测和研究受到越来越多的关注。
鉴于此，国家金融与发展实验室(NIFD)与国新指数研究中心经过长期的研究准备，联合推出“国新指数”系列，作为NIFD指数系列的重要成果之一，希望能够为宏观分析提供更丰富的量化视角，通过高频指数服务于政策制定、学术研究和行业实践。
本次发布会首次发布了“中国宏观经济先行指数”和“中国金融形势指数”。国家金融与发展实验室高级研究员、国新指数研究中心首席经济学家费兆奇介绍，一方面，从频率来看，两个指数均为日度数据，在指数运行初期每月发布，此后根据需要，可以实现每周发布。另一方面，从用途来看：宏观经济先行指数是对GDP的运行趋势进行预判，金融形势指数综合反映宏观金融的松紧状况和未来通货膨胀的压力，两个指数均以偏离均衡水平的形式展示出来，旨在直观反映经济和金融运行的冷热程度。
费兆奇认为，“国新指数”系列从数据基础、方法论、指数设计和发布频度等方面都展现出了研究优势，能够为企业、投资者提供更加完整、动态的量化参考，助力企业在新的发展环境下顺势而为，推动经济转型、产业升级和改革深化。
11月30日，国家金融与发展实验室召开“金融形势分析暨NIFD金融指数发布会”，正式发布了《中国金融运行季度报告（2017年第三季度）——基于“NIFD金融指数”的分析》。实验室理事长李扬主持会议并发布主报告，指数分报告负责人分别进行了发布，多家媒体和机构代表参会。
“NIFD金融指数”系列由李扬理事长组织实验室所属各研究中心编制，旨在刻画我国经济金融运行动态，测度金融安全的基本状况，以便识别风险，促进经济平稳运行。该指数系列由全球经济金融运行指数、中国金融外部压力指数、中国经济运行指数、中国经济金融杠杆率、中国信用总量、房地产市场指数，以及债券市场和银行运行分析等构成，今后还将逐步纳入支付清算、消费升级、社会投资等领域的分析，以季度频率发布。
报告指出，中国金融外部压力有所缓解，但目前仍处于压力区间；实体经济总杠杆率趋稳，杠杆结构由企业向政府和居民发生了转移；信用总量增长率略降；银行、债券市场风险企稳；房地产市场泡沫得到抑制，仍需警惕消费贷以及各类互联网资金进入房地产市场。总体而言，定期对经济金融形势进行全方位检讨，加强对金融机构、金融市场和金融活动的全流程、全链条、动态监测预警，及时有效识别重大风险隐患，健全风险监测预警和早期干预机制十分必要。
估计结果的若干说明：从上述权重看，基于VaR模型与基于简化模型的FCl指数中的资产权重有很大差别。VaR模型估计得到的FCI指数房地产价格和股票价格的重要性上升，汇率的重要性下降。而在简化模型估计的FCI中，则正好相反。这应该更符合实际情况，因为就中国而言，汇率制度基本上可以看成是固定汇率制。因此其与通货膨胀的关系应该不如房地产和股票价格重要。需要说明的是，基于VaR的FCI指数中，利率的重要性比基于简化形式模型的FCI要小，这多少有点出人意料。不过考虑到中国的利率还没有市场化，利率在FCI中的权重较小似乎也是可以说得过去的。
在MCI(货币形势指数)文献(Eika、Ericsson和Nymoell.1996：Ericsson、Jansen、Kerheshian和Nymoen，1998)中有这样三个问题：参数非常数；权重对模型的依赖性：同归元的非外生性。人们估计的FCI指数也面临这三个问题。这里人们需要稍加说明，首先中国经济改革开放以来一直处于转型之中，资本市场也毫无例外，因此，在样本期间人们将FCI中的权重设定成常数可能要冒一定风险。
其次，任何经验分析都会面临的一项指责是估计参数对模型设定过分依赖。由于不能使用大型宏观经济模型，同时也难以将影响通货膨胀和总需求的所有因素都考虑进来，因此，这里估计的FCI指数也存在着对模型设定过分依赖的问题。最后，由于本文中资产价格都是经济分析中的前瞻性变量，将这些变量作为回归元可能引起某种程度的联立性偏误 (Simultaneous bias)。当然，联立性问题在传统的包含利率和汇率的模型中可能已经存在，因此，联立性问题并不是包含地产价格和股票价格后新增加的。
简化形式的模型假设，资产价格的真实经济效应的传递机制是，资产价格影响产量缺口，而产量缺口又影响通货膨胀。事实上，资产价格的效应还有其他的传递途径。如汇率通过对进口产品的价格、房地产价格通过对房地产成本影响通货膨胀。简化形式模型其实是来自具有排除约束的特殊VAR模型中的产出缺口和通货膨胀方程。人们可以通过VAR中通货膨胀对资产价格的脉冲响应来估计FCI指数的权重。为此，人们估计这样的VAR模型，它所包含的变量与简化形式方程中相同，即：产出缺口、通货膨胀、短期利率、真实汇率缺口、真实房地产价格缺口和真实股票价格缺口。人们选择标准的Cholesky因素分解的方法来识别冲击，变量排序为：产量缺口、CPI通货膨胀、真实房地产价格、真实汇率、真实利率和真实股票价格。为了比较，人们还对上述排序中的真实汇率和真实利率位置互换后的情形进行了分解。
关于以上的变量排序人们需要作一些说明。在货币传导机制的文献中，上述排序中的前两个变量的顺序非常普遍。因为产量缺口能够影响同期的通货膨胀，同时这两个变量对其余变量的冲击并不做出立即反应。房地产价格之所以排在第三位，是因为它较其余的变量更具有粘性。股票价格由于灵活多变，人们可以假设它会对其余变量的冲击做出同期反应。因此，将股票价格变量排在最后一位是没有问题的。现在的困难是真实利率和真实汇率的排名先后问题，Bagliano，Favero与Franco(1990)的综述表明，在许多VAR文献中利率和汇率之间的联立性问题没有得到令人信服的解决，甚至连它们之间的经验上的相关性也值得怀疑。人们把汇率排在利率之前，是因为尽管中国表面上实行的是有管理的浮动汇率制，但管制成分似乎超过浮动成分，因此，可以认为中国实行的是固定汇率制度。由此人们可以更合适的假设汇率以同期的方式进入货币政策反应函数，并且对利率冲击有一个滞后反应。人们也对利率和汇率交换排序后的情况作了估计，幸运的是，这一位置变化没有显著影响到对不同冲击的脉冲响应。
VAR的滞后阶数的选择，人们采取的是从一般到特殊的策略，最大滞后期数是4期。人们的估计表明，当将利率排在汇率之前时，最优的之后阶数是2期，将利率排在后面时，最优的滞后阶数没有变化，仍然是2阶。在估计过程中，人们允许模型中包含常数项，此外不包含其他的外生变量。
脉冲响应表明，利率冲击对产量缺口和通货膨胀的影响总是显著的。从这些脉冲响应图，确认了这样的理论观点：货币政策冲击首先影响产量缺口，这里最大影响滞后2期达到；接下来货币政策影响通货膨胀，这里最大影响在滞后6期达到。因此，这里的估计结果与货币政策传导的理论非常吻合。不过需要注意的是，利率冲击对产出缺口的影响是先负后正，这似乎有点难以解释。
不过正项大多数都不是显著的。产出缺口和通货膨胀对房地产价格冲击的响应很明显，其中通货膨胀的脉冲响应比产量缺口的脉冲响应更加显著。因此，这可能说明房地产价格对通货膨胀有直接的影响，而不是通过产出缺口的间接影响。这个结果应该没有什么出乎意料的，因为房地产价格影响住宅的价格，而住宅的价格本身就是通货膨胀指数的构成要素。
汇率对产出缺口的冲击也是很明显，但是对通货膨胀方面的冲击表现的并不显著。股票价格的冲击结论多少有些令人困惑。它对产出缺口的影响开始并不明显，但是之后开始增加，在第三期达到最大值。总体而言，股票价格冲击对通货膨胀的冲击也很明显。不同的是，股票价格冲击对产出缺口的影响几乎总是正的，而对通货膨胀的影响则是持续为负。
各资产价格对利率冲击的反应，结论表面上是模糊不清的。房地产和股票价格的脉冲响应会逐渐衰减，很好地体现了模型的平稳性，但是汇率的脉冲响应则略微有点震荡发散。不过人们从t统计量的值看，系数均不显著。现在人们可以求基于VAR模型的FCI指数的权重。人们把一单位的资产冲击对通货膨胀在10期内的平均影响作为每一种资产价格的权重，为了进行比较人们还使用简化模型估计的FCI权重列在一起。
有趣的是，两种估计方法得到的FCI指数权重差别很大，在简化模型中权重较小的，在VAR模型中权重变大。例如，股票价格权重在简化模型中为0.066，而在VAR估计中则为0.22；房地产价格在简化模型中的权重为0.07，而在VAR模型中的权重上升到0.36；利率的权重则由前者较大的0.36减小到0.10。汇率的权重也由前者最大的0.50下降到后者的0.16。更有意思的是，在利率和汇率之间、房地产价格与股票价格之间权重的相对大小并没有因为估计方法的改变而发生变化。
近日，由国家金融与发展实验室(NIFD)与国新指数研究中心作为主办单位，中国金融科技50人论坛、盈诚投资管理有限公司共同承办的“2017国新论坛暨国新指数发布会”在京召开。
全球经济的金融化趋势在近二十年逐步加深，金融运行对宏观经济的短期波动带来了不确定性冲击，甚至改变了经济周期的原有轨迹。在此背景下，对宏观经济、金融运行进行高频率的监测和研究受到越来越多的关注。
鉴于此，国家金融与发展实验室(NIFD)与国新指数研究中心经过长期的研究准备，联合推出“国新指数”系列，作为NIFD指数系列的重要成果之一，希望能够为宏观分析提供更丰富的量化视角，通过高频指数服务于政策制定、学术研究和行业实践。
本次发布会首次发布了“中国宏观经济先行指数”和“中国金融形势指数”。国家金融与发展实验室高级研究员、国新指数研究中心首席经济学家费兆奇介绍，一方面，从频率来看，两个指数均为日度数据，在指数运行初期每月发布，此后根据需要，可以实现每周发布。另一方面，从用途来看：宏观经济先行指数是对GDP的运行趋势进行预判，金融形势指数综合反映宏观金融的松紧状况和未来通货膨胀的压力，两个指数均以偏离均衡水平的形式展示出来，旨在直观反映经济和金融运行的冷热程度。
费兆奇认为，“国新指数”系列从数据基础、方法论、指数设计和发布频度等方面都展现出了研究优势，能够为企业、投资者提供更加完整、动态的量化参考，助力企业在新的发展环境下顺势而为，推动经济转型、产业升级和改革深化。
