随着国际金融危机的爆发和国内金融开放程度的不断提高,金融冲击对实体经济的影响日益凸显。金融风险通过国际传导机制以及在金融市场中的放大和加速机制,使得金融体系正在显著地改变着宏观经济的运行规律,这为宏观经济调控政策的制定与实施带来了新的挑战。因此,研究和把握金融周期的波动特征不仅有助于理解金融系统的运行规律,而且可以揭示金融部门对实体经济的影响机制。金融周期是指金融经济活动在内外部因素的冲击下,通过金融体系传导而逐渐形成的持续性波动和周期性变化,它综合反映了包括货币供应、信贷、资产价格、汇率、利率等各类金融变量在不同阶段上的波动态势。通过对金融周期进行合理地测度、实时监测并分析金融周期的波动特征及其宏观经济效应、货币政策效应,对于促进中国金融市场的改革和发展、提高宏观经济政策的反周期调节效果、实现国民经济平稳持续发展都有着重要的理论价值和现实意义。本文以中国金融周期测度为切入点以及金融周期的宏观经济效应、货币政策效应作为主要研究对象,通过构建将金融周期作为内生性变量的经济计量模型,对金融周期与经济周期、货币政策的关联机制进行实证分析。本文各部分的研究内容、主要研究结论以及创新之处包括以下几个方面:第一,中国金融周期与经济周期的测度及联动关系分析。本文通过构建四区制的马尔科夫区制转换动态双因子（MS-DBF）模型,将金融周期与经济周期放在统一框架中进行测度、分析与预测。通过对模型中金融周期与经济周期的联合转移概率矩阵施加一定的约束,使模型估计得到的平滑概率可以有效地刻画金融周期在不同阶段对经济周期的时变先行性。此外,对比传统的单变量马尔科夫区制转换（MS）模型或是双变量的马尔科夫区制转换向量自回归（MS-VAR）模型,本文构建的模型不但可以对金融周期与经济周期所处的阶段做出合理的推断,还能考察金融周期与经济周期之间的联合转移动态,并可以通过预测概率对金融周期与经济周期未来短期内的走势进行预测。主要的研究结论包括:（1）自2002年以来,中国金融周期与经济周期都经历了 5轮完整的景气循环。金融周期与经济周期波动存在着明显的峰谷交错现象,经时差相关分析,金融周期先行经济周期6个月,相关系数为0.761。（2）在样本期内金融周期与经济周期波动表现出较高的协同性,二者波动“同步”的持续时间大于“非同步”的持续时间。2008年金融危机过后,金融周期与经济周期以均处于收缩阶段为主。金融周期与经济周期在不同状态之间的转移概率存在非对称性,在扩张阶段金融周期对经济周期的预测能力大于收缩阶段的预测能力。（3）根据样本外预测概率结果显示,2019年7月～2019年12月,预计金融周期较大概率进入收缩阶段,而经济周期较大概率仍处于扩张阶段。第二,基于时间序列频域方法分析金融周期与经济周期的波动特征与互动关系。结合国内外已有文献,本文梳理了目前主要的时间序列频域分析方法:基于傅里叶变换的谱分析、频域Granger因果检验以及小波分析方法,并将三种方法应用于研究金融周期与经济周期在频域内的周期性波动机理与内在联系。首先,以金融周期与经济周期为实证研究对象,详细对比了谱分析方法与小波分析方法无论是在单谱还是互谱估计过程中捕捉时间序列频域信息的能力;其次,将基于离散小波变换的小波滤波方法以及基于连续小波变换的小波功率谱估计方法有效地结合在了一起,并以频带分析视角对金融周期与经济周期的波动特征进行分析;此外,将物理学概念——“谱能量”引入到了经济学领域,对金融周期与经济周期在不同频带的谱能量占比进行了测算,用于对比分析在频域内金融周期与经济周期的结构异质性。主要的研究结论包括:（1）谱分析与小波分析方法测得金融周期和经济周期都在周期长度为40个月左右存在一个主周期波动及经济周期在周期长度为23个月处的一个次周期波动。（2）金融周期与经济周期的周期性波动关系密切,这体现出金融周期与经济周期在中长期波动的关联性非常强,说明两个序列的周期波动的形成机制具有紧密的内在联系。（3）在整个频域内,金融周期基本都先行于经济周期。这与金融周期与经济周期的频域Granger因果检验结果相符合,即金融周期是经济周期的频域Granger原因。但2015年以来,金融周期对经济周期的先行性有所减弱。第三,中国金融周期与货币政策的交互影响机制研究。本文分别应用基于自举滚动窗口估计的时变Granger因果检验方法及MS-Granger因果检验方法研究了中国金融周期与货币政策之间的非线性交互影响关系。本文创新性地将时变Granger因果检验的实证结果以概率形式来刻画金融周期与货币政策之间的Granger因果性,并和MS-Granger因果检验的实证结果进行了对比分析。主要结论包括:（1）金融周期对货币政策存在显著影响的时间区间主要集中在金融周期的扩张阶段或波峰处周围,即金融系统存在高风险的时期。（2）货币政策对金融周期的反应存在一定时滞,当我国金融市场处于过热状态时,会引起政策当局的注意,并且在未来的一段时间内采取稳健适度的货币政策以应对可能出现的金融风险隐患。（3）两种方法都测得在2008年金融危机前后以及2017年我国金融杠杆率过高问题出现以来,金融周期与货币政策的交互影响关系显著增强。第四,纳入金融周期因素的宏观经济系统动态传导机制研究。首先,建立了后顾型IS-Phillips模型,并通过货币政策损失函数在不同条件下的相对大小情况来推断货币当局是否应将“金融稳定”作为其“盯住目标”之一,并在此基础上推导出货币政策反应函数。其次,在包含IS曲线、Phillips曲线以及货币政策规则三方程的传统新凯恩斯模型基础之上,将金融周期作为内生性变量引入到模型中,从而构建了价格型货币政策、金融周期、经济周期及核心通货膨胀率的联立方程模型。最后,将联立方程模型拓展至VAR模型系统中,建立了四变量的时变参数VAR模型,通过等时点脉冲响应函数的估计结果来分析货币政策的传导路径和调控效果以及金融周期对其他变量的时变影响效应。主要的研究结论如下:（1）在货币政策规则方程中引入金融周期,即将“金融稳定”作为货币当局实施政策时的“盯住目标”之一可以有效地降低货币政策的福利损失。此外,通过敏感性分析可知:无论货币当局关注货币政策的“短期效应”还是“长期影响”,防范系统性金融风险、促进金融市场的稳定发展都是货币政策不可忽视的目标之一。（2）金融周期对宏观经济和物价水平均存在显著性影响,但该影响在不同时点下呈现出明显的“异质性”特征,即在金融市场处于过热阶段时,金融因素对实体经济和物价水平所产生的影响明显强于金融市场稳定阶段且其持续期更长。（3）货币政策在不同时点下均能有效调控金融市场且在金融繁荣时期其有效性显著增强,但是将“金融稳定”作为货币当局的调控目标之一明显增加了货币政策传导路径的复杂性和调控效果的不确定性,从而使得货币当局制定调控政策的难度明显加大。第五,基于前沿的在险经济增长（GaR）模型分析与预测中国经济增长的下行风险。本文构建了以预期实际GDP增长率的分位数作为被解释变量,以当期的实际GDP增长率、经济政策不确定性指数以及金融周期作为解释变量的分位数回归模型。通过引入偏t分布来拟合分位数预测值,进而得到实际GDP增长率的预测条件概率密度,以此在5%的分位点水平下,评估中国经济增长在新冠肺炎疫情冲击前后的下行风险。主要的研究结论如下:（1）当期经济增速和金融周期对未来经济增长都产生正向影响,而经济政策不确定性对未来经济经济增长产生负向影响。（2）疫情冲击之前（2019年第4季度）,如果没有发生新冠肺炎疫情,在经济政策相对稳定和有利的金融因素促进下,2020年经济增长将会具有一定的上升动力;疫情冲击之中（2020年第1季度）,未来经济增长的下行风险加剧,但是假设即使没有逆周期的宏观调控政策进行调节,疫情冲击的负面影响也会逐渐减弱,经济增长具有自我恢复的内在动力;疫情冲击之后（2020年第2季度）,未来经济增长将会得到进一步的恢复,体现了稳中向好的经济形势,但不能忽视仍可能出现的下行风险。（3）根据稳健性分析结果可知,以当期经济增速、经济政策不确定性和金融周期作为解释变量进行建模是稳健的,偏t分布的估计结果也是可靠的。