第1章 导论
1.1 相关概念
Goodhart和Hofmann（2001）首先提出了金融状况指数（Financial Conditions Index，FCI）概念，通过在货币状况指数（Monetary Conditions Index，MCI）中引入股价和房价拓展得到金融状况指数（FCI）。自金融状况指数概念提出后，国内外学者对其进行了大量理论研究和实证分析，对金融状况指数的内涵和外延进行了系统的拓展及丰富。参考其他学者对金融状况指数的定义，笔者对金融状况指数相关概念做出如下定义。
1.1.1 金融状况指数概念
到目前为止，虽然国内外研究金融状况指数的文献约200篇，其中还不乏大量权威期刊文献，但只有许涤龙和欧阳胜银（2014）罕见对金融状况指数概念进行正式定义。综观国内外相关文献，笔者发现学者们对金融状况指数概念的中文翻译和具体看法并不统一，甚至存在较大差异。与此同时，一些学者还提出了一些新的金融状况指数概念，这是对传统金融状况指数的一些拓展研究。
（1）金融状况指数的中文翻译差异
目前，国内学者对国外学者提出的FCI的中文翻译和具体看法还没有形成统一意见，存在较大差异。
首先，将FCI翻译为金融形势指数。王玉宝（2005）首次将FCI翻译为金融形势指数，并使用VAR模型构建了中国金融形势指数；封北麟和王贵民（2006）也将FCI译作金融形势指数，并使用VAR模型构建了中国金融形势指数，进而分析中国金融形势指数与货币政策之间的密切关系；何平和吴义东（2007）也将FCI译为金融形势指数，并通过构建中国金融形势指数，实证检验了中国房地产价格对货币政策的重要意义；李成、王彬和马文涛（2010）也将FCI翻译为金融形势指数，并实证检验了中国金融形势指数与宏观经济形势的关联性；刁节文和章虎（2012）也将FCI翻译为金融形势指数，使用VAR模型构建了中国金融形势指数，并将FCI作为信息变量纳入线性和非线性泰勒规则中进行实证分析；卞志村、孙慧智和曹媛媛（2012）也将FCI译作金融形势指数，并通过构建中国金融形势指数，实证检验了将其纳入货币政策规则的可行性；王丽娜（2009）、王彬（2009）、贾德奎（2010）、巴曙松和韩明睿（2011）、杨俊仙和朱婷婷（2016）也将FCI翻译为金融形势指数。笔者在此不再一一赘述。
其次，将FCI翻译为金融条件指数。王慧敏（2005）在国内首次将FCI翻译为金融条件指数，并分别使用OLS、VAR和因子分析法三种方法构建了中国金融条件指数；鲁旭（2009）也将FCI译为金融条件指数，使用VAR模型构建了中国金融条件指数，并实证分析了将中国FCI纳入货币政策规则的可行性，提出了以FCI为参考指标的货币政策操作新框架；关大宇（2010）也将FCI译作金融条件指数，并系统地构建及应用了中国金融条件指数；王维国、王霄凌和关大宇（2011）也将FCI翻译为金融条件指数，对中国金融条件指数的理论设计及应用进行系统研究，并提出了将非人力财富比例作为重要指标纳入FCI；同时还有其他一些学者也将FCI翻译为金融条件指数。笔者在此不再一一赘述。
再次，将FCI翻译为金融稳定状况指数。王雪峰（2010）将FCI翻译为金融稳定状况指数，使用状态空间模型构建了中国金融稳定状况指数；郭红兵和杜金岷（2014）也将FCI翻译为金融稳定状况指数，发现其能较好反映中国金融体系的稳定状况；王晓博、徐晨豪和辛飞飞（2016）也将FCI译为金融稳定状况指数，使用TVP-SV-VAR模型实证构建的中国金融稳定状况指数能够很好地反映中国金融制度和结构的变化；同时还有其他一些学者也将FCI翻译为金融稳定状况指数。笔者在此不再一一赘述。
最后，国内大多数学者把FCI翻译为金融状况指数。由于文献太多，笔者在此不再重复文献综述，全面系统的文献综述请看本书的第2章。同时考虑到国家社会科学基金和国家自然科学基金多个已经立项的项目都将FCI翻译为金融状况指数，因此，本书也将FCI翻译为金融状况指数。
（2）金融状况指数内涵
虽然王维国、王霄凌和关大宇（2011）对金融条件指数概念，从功能角度提出了一个定义，即“综合反映货币政策执行情况或实施效果的统计指数”，但国内外还没有学者对金融状况指数下过一个完整的定义，主要是因为不同的学者对金融状况指数的功能定位存在明显差异。
综观国内外文献关于金融状况指数功能的分析，主要有以下几种：第一，作为货币政策的指示器，反映货币政策的松紧状况；第二，作为金融市场周期的指示器，反映金融市场的周期波动状况；第三，由于金融状况指数包含宏观经济未来信息，可用其预测一个国家和地区的宏观经济走势；第四，评价货币政策效果；第五，实证分析货币政策的宏观经济效应；第六，为货币政策框架体系提供了有效信息，包括成为货币政策规则、目标等的一部分信息内容等。
虽然金融状况指数的功能看起来很多，但是从本质上来看，金融状况指数的核心功能就是：第一，表征货币政策松紧状况；第二，评价货币政策效果。金融状况指数的其他功能都是间接功能，都是建立在这两个直接功能基础之上的，因此本书把金融状况指数定义为综合表征货币政策松紧状况和评价货币政策效果的一种加权平均指数，一般以货币政策对宏观经济的效果为权重。
虽然有极少数金融机构和学者使用主观规定的权重对金融变量进行加权，得到金融状况指数，但绝大多数学者和金融机构都是使用货币政策对宏观经济的效果为权重进行加权平均得到金融状况指数的。因此，金融状况指数最基本的功能是作为领先指标来评价货币政策的执行效果以及预测货币政策最终目标的未来变动趋势，这对于缩短货币政策的时滞进而提高其执行效率是非常有意义的。
需要说明的是，由于绝大部分金融状况指数各构成金融变量，比如利率、汇率、股价、房价和货币供应量等，一般都需要通过标准化消除量纲的影响，因此，金融状况指数是一个相对数，而不是一个绝对数，从而只能提供关于货币政策影响宏观经济的一个方向；同时，金融状况指数各构成金融变量一般都需要通过HP滤波去除趋势值，得到相对缺口值，因此，金融状况指数只能提供关于货币政策松紧的周期波动状况，而无法得到其波动值的大小。具体而言，当大于0时，表明货币政策处于紧缩状态，未来一段时期内经济将趋于衰退；反之，当小于0时，意味着紧缩性的货币政策处于宽松状态，未来一段时期内经济将面临复苏。
1.1.2 灵活动态金融状况指数概念
（1）其他学者提出的金融状况指数的新概念
在传统金融状况指数的基础上，为了突出自己研究的特色和创新性，国内外学者提出了金融状况指数的一些新概念。主要新概念如下。
第一，新金融状况指数。从已有研究文献分析结果来看，所谓新金融状况指数是指与构成金融变量较少且使用静态加权权重构建的传统金融状况指数不同的金融状况指数。Hatzius，Hooper和Mishkin等（2010）在世界上首次选择高达45个金融指标，使用非平衡面板技术的主成分分析法，构建首个多信息的金融状况指数，笔者称其为新金融状况指数；类似研究还有，Brave和Butters（2012）选择100个指标，许涤龙、刘妍琼和郭尧琦（2014）选择69个指标，分别构建了美国和中国新金融状况指数。
第二，动态金融状况指数。从现在文献研究结果来看，所谓动态金融状况指数是指其各个构成金融变量加权权重是动态变化的一种金融状况指数。陆军、刘威和李伊珍（2011）在国内首次提出了动态金融状况指数，后来屈军和朱国华（2016），邓创、滕立威和徐曼（2016）使用时变系数随机方差VAR（TVP-SV-VAR）模型对动态金融状况指数进行了深化研究，使其每期的权重都各不相同。
第三，实时金融状况指数。从已有研究成果来看，所谓实时金融状况指数是指各个构成金融变量的加权权重随着时间的变化而实时变化的金融状况指数。栾惠德和侯晓霞（2015）使用混频动态因子模型（Mixed Frequency Dynamics Factors Model，MF-DFM）在世界上构建了首个实时金融状况指数，到目前为止，只有这一篇文献研究了实时金融状况指数。
（2）笔者提出的灵活动态金融状况指数概念
鉴于目前金融状况指数的研究缺乏灵活性和动态性，笔者在世界上首次将混合创新时变系数随机方差VAR（Mixed Innovation Time-Varying Parameter Stochastic Volatility Vector Autoregressive，MI-TVP-SV-VAR）模型引入传统金融状况指数，在世界上最早提出了灵活动态金融状况指数（Flexible and Dynamic Financial Conditions Index，FDFCI）概念，并基于中国数据构建及应用了中国首个灵活动态金融状况指数。
根据笔者的研究，所谓的灵活动态金融状况指数是指各个构成金融变量的加权权重是灵活动态变化的一种金融状况指数。所谓灵活动态变化是指系数演进机制时而变化、时而不变化，到底是变化还是不变化由样本数据本身决定，而不像传统金融状况指数事先人为规定权重是静态变化的，也不像动态金融状况指数那样事先人为规定权重时时刻刻都是动态变化的。