自2008年爆发的一场席卷全球的金融危机以来,世界各国的经济均处于缓慢的恢复期,金融危机的余热效应更是波及到各国的实体经济,进而引发经济危机。随着世界各国贸易往来及经济交流的不断深入,经济全球化和经济金融化趋势日益显著,世界各国的经济联系越来越紧密,金融市场与实体经济也早已成为不可分割的一个内生系统,相互渗透和传染。正是由于这次金融危机,各国学者开始对金融与经济风险的监测预警及防范的研究给予足够重视,也开始重新思考仅仅把金融看作“撬动经济的杠杆”的工具已经不可行,传统的研究方法隔离了金融与经济的内在联系,而现代金融已经成为经济发展的原动力,具有资源配置和经济调节的功能,是现代经济的核心,因此,对于宏观经济理论的研究必须纳入金融系统。本文以宏观经济理论为基础,将金融系统内生地嵌入到传统宏观经济系统中,建立了需求与供给双导向的宏观经济联立方程模型,该模型充分考虑到变量之间的内生性,及内生变量与外生变量的相互影响,对宏观经济系统进行仿真模拟。本模型共选取59个指标变量,其中包括35个内生变量,24个外生变量,共建立35个行为方程,涵盖产品市场、劳动市场、货币市场、证券市场、房地产市场、保险市场及国际市场等。模型共涉及宏观经济系统的8个模块,以需求和供给双导向、需求为主的原则构建联立方程模型:需求方向包括GDP模块,消费、收入模块,投资模块,财政模块,外贸模块,物价模块及金融模块,其中将金融模块的指标扩充到银行、股票、债券、房地产、保险及国际原油等多方面,力图尽可能全面地反映金融系统的特征;供给方向主要为生产能力模块,描述我国的总供给函数及劳动市场的均衡。本文共分四章。第一章介绍了论文的研究背景及意义,并对宏观经济景气及金融系统的研究现状和相关文献进行综述。第二章阐述一般联立方程模型的理论基础、识别问题及参数的估计方法,并对本文在建模时用到的时差相关分析法和协整理论进行介绍。第三章为本论文的核心。首先依据新凯恩斯理论“IS-LM+菲利普斯曲线”及AD-AS模型,建立供给需求双导向的宏观经济系统的核心方程。其次,阐述指标变量的选取依据及数据处理方法。本文采用2005年至2015年的季度数据为样本区间,对所有价值型变量进行价格平减得到其真实值,再计算同比增长率,对于包含季节因素的变量采用Census X12方法进行季节调整,并对所有变量做单位根检验,对不平稳的序列进行协整及修正,避免了方程的伪回归。再次,根据核心方程及选取的指标变量,构建本文嵌入金融因素的宏观经济系统的总框图,清晰地记录各内外生变量间的传导路径,以此为依据在宏观上定性地把控变量间的关系;而在建立具体的联立方程时,考虑到指标变量间存在千丝万缕的联系,因数据处理方法的不同、引入滞后阶数的不同、工具变量的选取不同等各个方面,均会对估计结果产生较大影响,因此本文利用时差相关分析法厘清变量间的先行、一致和滞后关系,以此为依据定量分析方程的滞后阶数,这对于模型的拟合效果起到了很大的优化作用。最后,利用三阶段最小二乘法对模型进行估计,并对各模块主要方程的估计结果进行经济解释。第四章为本论文的实证部分。首先,根据联立方程模型的估计结果,对主要经济指标进行拟合检验;其次,在2015年各个季度给予外生变量以不同的情景冲击,进行宏观经济政策模拟;再次,在整个时间序列上对模型进行压力情景测试,考察外生变量的不同冲击对内生变量的影响,进而通过确定权重的方法,分别构建我国金融状况指数FCI和经济景气指数ECI;最后通过对比,验证了我国金融状况指数具有预测通货膨胀的作用,经济景气指数具有预测我国宏观经济波动的作用,同时金融状况指数FCI还领先于经济景气指数ECI一个季度左右。因此可以得出结论:我国金融市场的波动能够起到对宏观经济波动监测预警的作用。