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（保密论文在解密后遵守此规定） 论文作者（签名） 年 月 日 摘 要 资产价格与通货膨胀以及中央银行采取的货币政策的关系是近几十年来金融经济学界和中央银行都十分关注的课题。各国学者对此从不同的角度进行了广泛的理论和实证研究，产生了相当多的研究成果。他们之所以如此关注资产价格与货币政策的关系，主要与各国通货膨胀得到有效的治理、资本市场发展迅速但市场波动性增加、金融稳定日益受到关注等经济背景有关。
自20世纪70年代以来，随着信息技术的发展，金融创新和金融全球化使得主要以美国为代表的工业国家资本市场发展日益深化与广化，传统的货币政策目标与操作体系面临着愈来愈多的挑战。在过去20年来，各国中央银行虽然在控制商品与劳务的通货膨胀方面已经取得很大成效，但是对于资产价格的膨胀，却难有对策。实际上，早在1929年，纽约股市的暴跌即已导致美国和全世界经济进入长期严重的萧条；
日本在上世纪80年代末资产价格极度膨胀引发的“泡沫经济”对其经济造成了长期不利影响；
20世纪90年代以美国为代表的西方各国资产价格明显地偏离实体经济上涨的趋势更是引起了决策部门普遍担忧。
在我国，自上世纪90年代以来金融市场的迅速发展以及居民资产结构中有价证券份额的持续增加，货币市场与资本市场的资金联系加强，货币供应量的统计划分面临新的检讨；
而且，造成这种变化的基础力量（金融的国际联系、信息技术在金融领域的应用、金融创新和制度变革等）还在加强，已经并将继续对中央银行的货币政策提出同样的挑战。近年，我国的股市市值已经占到当年GDP的50左右，股票价格的波动对我国国民经济的影响很大，但是股票价格对经济的影响机制还没有被完全认知，因此，这个问题的研究对我国是有现实意义的。
在本文的分析中，首先，对收集到的各个资产的价格数据序列，使用不同的方法，比如时间序列，建立计量经济模型等，得到各个序列的长期趋势值，为构造FCI指数做准备。其次，使用ADF检验的方法检验数据序列的平稳性，对于不平稳的序列，采用差分的方法对原序列进行修整，使其满足平稳性的要求。对建立的VAR模型，使用脉冲响应函数来估计FCI中各个资产的权重，然后对通货膨胀率进行方差分解，得到影响通货膨胀的各个宏观经济变量在引起通货膨胀的因素中所占的比重。
本文分析的是资产价格与通货膨胀的关系，在分析的时候借助于Goodhart和Hofmann2001构造FCI指数的方法，构造了一个FCI指数，使用我国1998年第一季度到2005年第二季度的数据，来分析我国的资产价格与通货膨胀之间的关系。本文主要是分析与通货膨胀有关的几个宏观经济变量与通货膨胀之间的具体关系，通过分析，可以得出结论，为中央银行实施货币政策提供一些政策建议。
在以前的研究中，主要是从理论的角度对FCI指数与通货膨胀率的关系进行分析， FCI指数与通货膨胀率之间的定量关系具体是怎么样缺乏有力的论证。本文主要是尝试着通过建立模型，将FCI指数引入到通货膨胀率的预测中，分析FCI指数与通货膨胀之间的关系。通过分析发现，FCI指数的滞后值与通货膨胀率之间的格兰杰因果关系是显著的，这说明FCI指数的滞后值所提供的信息对于通货膨胀率的预测是有用的。但是通过模型的分析我们发现，实际上FCI指数对通货膨胀率的预测作用不是很显著，甚至与实际情况不相符合。出现这种情况的主要原因是在分析结果受到所选取的样本期的限制。
本文的创新主要是通过将FCI指数引入通货膨胀率的预测中，建立了一个包含FCI指数在内的通货膨胀预测模型，并对通货膨胀的预测误差进行了分析。
本文选取的样本期是从1998年第一季度到2005年第二季度，主要是因为所选取的汇率数据是不平稳的。另外的原因是，在对样本数据进行处理的时候选取的方法的差别。对于股票数据长期趋势值的估计，目前采用最多的是卡尔曼滤波。但由于所学知识的限制，本文的分析中没有采取这种方法，而是选择了时间序列分析的方法。虽然这两种方法的原理是一样的，但是对数据进行处理之后的精度有差别。对其他数据的处理由于采用的方法不一样，所以得出的结论与以前分析得到结论可能会存在着差异。
关键词FCI；
VAR；
通货膨胀；
脉冲响应函数 Abstract What is the relationship between asset price and inflation and the monetary policy what central bank take, is a subject that people pay attention to in recent years. Many researchers from different countries have carried on widespread theory and empirical analysis on this subject from different aspects, and they get many achievements. Why they pay so many attentions on this subject That is because many countries take effective policy to control inflation, and the rapid development of capital market but the increase fluctuation of the asset price, on the economic background of finance stability which is paid attention to day by day. With the development of ination technology since 1970s, the financial innovation and the financial globalization make the development of capital market more deep and wide in the industrial countries represented by America. The traditional monetary policy goal and operation system are facing more and more challenges. In the past 20 years, although many countries’ central banks have achieved many achievements in controlling inflation between commodity and the service, but they have no countermeasure when faced asset price inflation. In fact, as early as in 1929, the New York stock market suddenly fell had caused the economic of American and the world entered a long-term serious depression; In Japan, the extreme inflation of the asset price initiated “the bubble economy” had caused bad influence in long-term adverse in the end of 1980s. In 1990s, the trend of asset price obviously deviated the entity economy had caused decision-making body, which included western countries represented by America， to worry about day by day. In China, the stock market has developed rapidly since 1990s, and the securities share has increased continually in the property structure of people. The money market and the capital market fund relationship was strengthened, but the money supply statistics divide faced self-criticism; Moreover, the foundation strength which caused this change also strengthens, and it already and will continually challenge the monetary policy which central bank takes. In this article, firstly, I use different s, for example establish time series models and econometrics models and so on, to analyze each asset price data sequence, and obtain long-term trend value of each sequence. Secondly, I use the ADF to examine the stability of each data sequence, if one of the sequences is not stability, I use the difference to adopt the original sequence,