文章目录

一、引 言

二、计量模型与估计方法

(一)基础模型

(二)模型设定

    1. 差异化宏观经济信息引入方式

    2. 多市场关联性分析的模型调整

    3. 宏观信息与市场信息同时纳入低频成分

三、实证结果与分析

(一)变量选取与数据说明

(二)DCC-MIDAS-X估计结果

(三)宏观经济信息引入方式与金融市场关联性

四、宏观经济信息的效率分析

(一)宏观经济信息整体效率分析

(二)阶段性特征

五、结论与政策启示

文章摘要:宏观经济信息是金融市场之间相互传递的重要信息内容,有效利用宏观经济信息是否有助于更好地理解金融市场关联性?为此,本文运用混频动态条件相关系数（DCC-MIDAS）模型分析了我国四个重要金融市场之间的动态相关性如何受到纳入的宏观经济信息的影响。结果发现:（1）工业增加值和货币供应量M2负向影响金融市场关联性,经济政策不确定性和通货膨胀水平反之。前三者是影响金融市场关联性较为重要的因素,而通货膨胀的重要性相对较低;（2）宏观经济信息作为市场关联性的长期成分相较基于市场信息的模型可以获得至少1.45%的效率提升。（3）工业增加值和通货膨胀对金融市场关联性的影响较为稳健,货币供应量M2和经济政策不确定性的影响表现出周期性特征。经济上行阶段工业增加值、货币政策信息带来的效率提升更为明显,经济下行阶段政策不确定性相对重要。本文研究结论对于加强金融监管协调和防范金融市场风险共振具有参考价值和指导意义。

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