【摘 要】
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2008年金融危机的爆发给世界各国经济政治局势带来了巨大的不确定性,并由此引发了业界、学术界和监管层面对于经济不确定性的研究和反思,学者们编制了一系列经济不确定性指数,为监测和预警经济形势作出了较大贡献。但目前我国关于金融市场不确定性的研究仍占少数,且多局限于证券市场,而未涵盖广义的金融市场,在指标数据的选择上也多局限于同频数据或月日数据,缺乏实时广义性的金融不确定性指数设计、测度及应用研究。因此
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2008年金融危机的爆发给世界各国经济政治局势带来了巨大的不确定性,并由此引发了业界、学术界和监管层面对于经济不确定性的研究和反思,学者们编制了一系列经济不确定性指数,为监测和预警经济形势作出了较大贡献。但目前我国关于金融市场不确定性的研究仍占少数,且多局限于证券市场,而未涵盖广义的金融市场,在指标数据的选择上也多局限于同频数据或月日数据,缺乏实时广义性的金融不确定性指数设计、测度及应用研究。因此本文基于目前我国金融不确定性的研究现状,对中国实时广义金融不确定性指数进行测度,丰富了我国金融不确定性指数的理论体系。本文基于Jurado et al（2015）[1]提出的大数据理论,选取了2007年1月1日至2022年9月30日的254个经济金融变量,涵盖了季月日度频率,利用季月日混频大数据随机波动因子回归模型（MF-BD-SV-FR）,构建了中国实时广义金融不确定性指数（RT-BFUI）。基于RT-BFUI,本文还进一步构建了中国金融不确定性实时监测预警仪表盘,检验了指数的预警能力,并探究了指数在预测中国金融系统性风险方面的应用,结果显示:（1）本文所构建的RT-BFUI是合理有效的,对于区间内的金融冲击事件有较好的识别作用;（2）基于RT-BFUI,本文构建的中国金融不确定性实时监测预警体系具有较强的预警能力,能够对区间内重要事件的发生节点进行有效预警,实现了实时监测与预警;（3）相对于股市波动率指标而言,本文构建的RT-BFUI对于金融系统性风险的预测效果更优,且能够实时更新。本文的创新之处主要体现在:第一,在研究对象上,新构建了RT-BFUI,将狭义的证券市场不确定性拓展为广义视角的金融市场不确定性;第二,在研究方法上,基于季月日混频大数据的MF-BD-SV-FR模型,测度了RT-BFUI,使得指数包含了更为丰富的信息;第三,在研究应用上,基于RT-BFUI,对金融系统性风险进行了预测,结果显示本文构建的指数能够成为预测中国金融系统性风险的合理有效指标,能够为监管当局提供一定的参考。
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