新世纪以来,随着互联网技术的成熟和大数据时代的到来,金融与互联网和大数据的进一步结合已逐渐成为我国的发展重点。金融发展要始终坚持金融服务于实体经济。本文建立基于面板数据的双固定效应模型和基于混频数据的预测模型,意在说明数字化转型背景下金融发展对实体经济的影响机制,以及基于混频数据模型,采用金融发展的相关月度指标预测季度实体经济运行情况的可行性。首先探讨了各省金融服务实体经济效率的变动情况,说明在金融服务实体经济的过程中,技术进步因素有非常重要的作用。为具体说明我国金融发展水平对实体经济的影响机制,基于省级面板数据研究金融数字化发展在金融发展影响实体经济过程中的中介作用。通过金融发展对实体经济影响机制的分析,基于金融发展的三个维度进行预测研究。采用金融机构贷款余额、原保险保费收入、股票市值衡量金融市场发展情况,采用金融相关率衡量金融结构,采用金融机构贷存比衡量金融效率,分别基于这些月度指标的同比增速及混频数据模型对季度实体经济增速进行预测。在引入因变量一阶滞后项的混频数据模型MIDAS-AR的实证研究基础上,由于实体经济增长率具有非线性结构特征,因此引入具有区制转换的混频数据马尔科夫区制转换模型对实体经济增速进行预测分析,同时还可以对实体经济运行情况进行监测。研究结果表明,金融发展对实体经济发展有直接效应,也存在通过影响金融数字化发展进而影响实体经济的间接效应。近年来金融数字化发展能够正向推动实体经济发展,其遮掩效应抑制了金融发展对实体经济的反向作用,说明金融数字化能够缓解金融发展与实体经济发展相背离的现状。混频数据预测模型可以避免转换数据频率造成的数据信息损失问题,模型预测结果说明了混频数据模型MS-MIDAS-AR在预测我国季度实体经济增速时的可行性及相对优越性。另外,引入区制转换的混频模型可以识别并监测我国实体经济增速的不同区制状态,将实体经济增速划分为快速增长区制和稳速增长区制。