【摘 要】
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目前多数研究均选用利率、汇率、房价和股价等指标构建金融状况指数,造成大量经济信息丢失,故通过建立FAVAR模型,选择利率类、汇率类、房价类及股价类等69个经济指标,采用广
【机 构】
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湖南大学金融与统计学院,中南大学数学与统计学院
【基金项目】
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国家社会科学基金重点项目“金融状况指数体系的构建与应用研究”(13ATJ002)的资助
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目前多数研究均选用利率、汇率、房价和股价等指标构建金融状况指数,造成大量经济信息丢失,故通过建立FAVAR模型,选择利率类、汇率类、房价类及股价类等69个经济指标,采用广义脉冲响应函数构建金融状况指数,并分析金融状况指数对我国通货膨胀率的预测能力。结果表明:利用FAVAR模型编制的金融状况指数能有效预测未来5~8个月内的通货膨胀运行趋势,具有较强先导作用。建议政府机构定期编制金融状况指数,前瞻性地制定相关政策,为及时降低通胀水平提供帮助。
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