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中国金融压力实时监测研究——基于混频大数据动态因子模型的分析
文献摘要：
防范化解系统性金融风险是维护金融安全和经济安全的内在要求,关键要对风险进行准确度量和实时监测.本文运用混频动态因子模型,构建基于传统金融统计数据和网络搜索大数据的日度频率中国金融压力指数(FSI),度量并监测中国的系统性金融风险.研究表明:所构建的FSI能度量并监测中国系统性金融风险,指数的阶段性变化特征和区制状态识别结果与系统性金融风险的现实演进情况高度吻合;经济主体的预期不确定性和风险感知是金融压力的主要来源,并且金融压力有较强的持续性;引入大数据指标对FSI模型的估计具有明显改善作用,并能提高FSI对产出、通胀等宏观经济变量的预测效果;"高压力"区制下的FSI对月同比CPI增速的预测效果较好,"低压力"区制下的FSI对GDP增速的预测效果较好.监管部门未来需继续优化金融风险监测预警体系,提升监测能力,合理引导市场预期.
文献关键词：
金融压力;实时监测;大数据;混频动态因子模型
中图分类号：
作者姓名：
党印;苗子清;张涛
作者机构：
中国劳动关系学院;东方证券股份有限公司博士后工作站;中国社会科学院大学经济学院
文献出处：
引用格式：
[1]党印;苗子清;张涛-.中国金融压力实时监测研究——基于混频大数据动态因子模型的分析)[J].经济学报,2022(04):65-87
A类：
混频大数据
B类：
数据动态,防范化解,系统性金融风险,金融安全,经济安全,混频动态因子模型,传统金融,金融统计,网络搜索,金融压力指数,FSI,阶段性变化,区制,状态识别,经济主体,风险感知,通胀,宏观经济,经济变量,高压力,CPI,监管部门,风险监测预警,监测预警体系,监测能力,合理引导,市场预期
AB值：
0.265007
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