2007-2008年自美国爆发了金融危机,这次金融危机迅速蔓延到了全世界,以致引发了国际金融危机的爆发,世界经济的衰退与金融市场的动荡的席卷,让全世界都感受到了金融危机的巨大恐怖。这一些列事件也让全球的金融监管部门深刻认识到了预防和控制系统性金融风险的重要性,也引发了各国关于金融监管改革与讨论。过去在传统风险体系中受到的关注一直相对较小的系统性风险,成为被当今金融领域所关注的又一个重点,目前监管体系对于系统性风险的应对,被一致认为最有效的方式是要选择加强宏观审慎监管,自然而然许多国家就此开始构建管理框架,各国金融监管机构应时而行,被赋予了维护金融稳定的职责。现阶段,中国进入了经济新常态,相应金融市场也处于在不断进行深化发展的阶段,我国的货币当局肩负着防范控制系统性风险与调整国家的经济结构的双重责任,党的十九大正式提出了“双支柱调控框架”。宏观审慎政策是作为重要且相对于货币政策是比较新颖的宏观金融调控政策。本文梳理了这两种政策,尤其是宏观审慎政策相关的发展、所对应着的基础理论以及相关文献,进一步通过实证深入对两种政策目标以及从实体经济角度研究这两种政策的实施协调的有效性进行研究分析。本文通过建立基于贝叶斯混频向量自回归模型(BMF-VAR),来对两种政策的目标的协调性进行研究;采用协整协整向量自回归模型及误差修正模型(VECM)从实体经济角度研究这两种政策的实施协调的有效性。由于传统方法要求采用一致的数据频率,如果全部选择季度数据就需要舍弃部分月度数据。为了改善这一问题,本文通过贝叶斯混频向量自回归模型(BMF-VAR)来研究货币政策与宏观审慎政策目标的协调性。基于月度数据与季度数据建立BMF-VAR模型,通过MATLAB程序估计了模型参数,并比较了选择同频数据下VAR模型(即季度向量自回归模型)的分析效果,进行实证分析,得出了相关的结论。从BMF-VAR模型脉冲响应和季度向量自回归模型脉冲响应的对比可以看出BMF-VAR模型脉冲响应冲击在强度要更强,带宽要更窄,意味着混合频率之后模型的估计精准度相应的上升。表明加强高频数据的监管,有助于从宏观上对金融体系更好的监管。本文第三章使用BMF-VAR模型,说明我国货币政策要实现物价稳定的目标的实现需要考虑金融稳定,资产价格变动是导致物价不稳定,同时这也是导致金融稳定程度下降的主要因素。其中我国资产价格波动代表房地产价格的波动有着显著的影响,是物价上涨的主要因素。把时间放长来看,房地产价格增速的上升是促进CPI增速上涨的因素之一,但是房地产价格的增速的上涨并不是促进物价持续上升的主要原因。可能与调控房价政策的出台实施有关。信贷增速的上升是CPI增速上涨的主要因素之一。最后,经济波动会促进价格调整速度加快。这都显示出货币政策要实现物价稳定的目标则必须要考虑宏观审慎政策相关的金融稳定因素。对货币政策与宏观审慎政策目标之间协调性的认知,是影响货币政策和宏观审慎政策的机构设置和制度安排的重要因素。本文接下来通过建立协整向量自回归模型及误差修正模型(VECM)从实体经济角度研究这两种政策的实施协调的有效性实证。本文研究表明:两类政策产生互补性效应,货币政策与宏观审慎政策的传导机制有相似性,在具体不同的环境之中,多种影响渠道中,尤其是通过对金融机构特别是银行的流动性与安全性以及信贷存在着互动关系来对宏观经济产生影响。M2增速、LTV(贷款价值比)、GDP增速之间存在协整关系;存款准备金利率与LTV、GDP增速之间存在协整关系;资本充足率、LTV、GDP增速之间存在协整关系。大机构存款准备金率与商业银行资本充足率,通过关注金融机构的安全性与流动性,在短期对GDP增速存在正向影响,但长期会抑制经济发展。而贷款价值比通过对借款者进行约束,如果贷款的放松,房地产贷款规模占比的上升,那么借款者的高杠杆房地产债务不利于经济发展。关于管理架构方面,相关政策实施需要有权威有效的金融监管来进行协调与统筹管理货币政策与宏观审慎政策。本文研究针对了我国现状,结合国际上的的相关经验,从我国货币政策与宏观审慎政策的协调性角度,进一步提出符合中国实际的对策与建议。