时间序列分析是对随时间变化所得观察值的研究,是计量经济学的一个重要分支,它对经济学研究的贡献是革命性的。克莱夫·格兰杰(GrangerC.W.J)和罗伯特·恩格尔(EngleR.F)因为在处理“时间序列”变量研究方法上取得的重大突破而分享了2003年诺贝尔经济学奖。但是在上世纪80年代以前的大部分时间里,时间序列分析一直被线性的假设所主导几乎所有的时间序列模型都是线性的。尽管在许多实际应用中线性模型一般来讲是基本可行的并在相当长的时间里得到经济学家们的广泛认同。但是,仍然有很多经济理论在线性模型下无法给出合适的答案。与此同时,兴起于上世纪60年代的非线性科学,逐渐受到重视并取得突破性进展,为经济学家们提供了越来越多的可供选择的非线性理论模型来刻画经济变量中的非线性关系。然而,将理论模型转化为可检验的非线性时间序列计量模型是极其困难的。而基于平滑转换回归(STR)模型有一套可操作的估计与假设检验程序,和可用于不同类型数据的非线性建模,具有丰富的经济学含义等优点,使其近年来成为研究经济变量中的非线性关系的首选模型。传统线性时间序列模型在研究货币政策效应等问题时,隐含了经济主体对货币政策的反应是一致的假设。而经济事实是,在不同的经济状态,微观主体行为的差异性很可能导致经济变量间的非线性关系。这就需要新的模型来刻画上述经济变量运行所表现出的非线性特征。近年发展起来的STR模型及其拓展模型被广泛应用于货币政策非线性效应研究中,用来描述不同状态下的经济变量对实体经济产生的影响。由于STR模型从形式上看是由线性和非线性两个部分共同构造而成,而非线性部分包含两种不同类型的转换函数,从而能刻画经济不同状态下非线性转换形式。本文从STR模型基础理论入手,讨论了STR模型的设定和估计等问题,并以货币供应量和利率分别作为模型中的货币政策转换变量代入模型,对我国货币政策非线性效应问题进行了实证研究。为探索货币政策工具变量对产出的影响程度,还通过脉冲响应函数来比较不同政策状态下的冲击效果。结果表明我国货币政策表现出一定的非线性特征。