本文首先对全球性因素与中国主要宏观经济变量之间的协同性进行了定量研究，并探讨了协同效应的历史演变，然后实证分析了1998～2011年全球性因素对我国货币政策有效性的影响及其动态变化。通过因子增强型向量自回归模型的实证分析，我们发现世界经济与中国宏观经济之间呈现出一定的协同性，同时，全球性因素对各经济变量的解释力度随着时间的变化有着不同的表现，但没有证据表明它已成为系统更重要的因素。全球性因素引起了中国货币政策传导机制的部分改变，然而，全球性因素在中国不同经济变量响应货币冲击中有着不同的影响，由于全球性因素，某些经济变量对货币冲击的调整幅度和方向、持续性反应和时滞期发生了一定的变化，然而，全球性因素并没有使得我国的货币政策传导机制发生系统性、根本性的改变。

本文以金融系统性风险的同步变量构成的中国金融压力指数为被解释变量，以滞后的宏观经济变量、货币信贷变量、资产价格变量和相关经济大国的宏观经济变量为解释变量，运用逐步回归法建立了金融系统性风险最佳预测方程，从而构建起了金融系统性风险预警的合理、实用的指标体系；并用此最佳预测方程对我国2010年金融系统性风险状况进行了预测。预测结果表明，前三季度我国金融系统性风险呈上升态势，且高于2008年的最高值；第四季度开始，金融系统性风险有下降趋势。 his paper treated the Chinese Financial Stress Index which constructed by synchronized variable of the financial systemic risk as the explained variable, and lagged macroeconomic variables, monetary and credit variables, asset price variables and related foreign countries’ macroeconomic variables as explanatory variables. Using stepwise regression, we established the best financial systemic risk forecast equation and built a reasonable and applied financial systemic risk prediction index system. Using the equation we forecasted the financial systemic risk status of China in 2010. The predicted result is that the financial systemic risk rise in the first three quarter, and is higher than the highest value in 2008; the financial systemic risk goes downward in the fourth quarter.

2004年“831大限”以来中国房地产市场进入一个全新的增长期，房地产逐渐成为国民 经济支柱产业。房价快速上涨的同时是投资的迅速加快，2009年房地产投资对于全国 GDP增长的贡 献超过20%，而在部分一线城市这一份量甚至达到40%。本文在Abraham（1995）关于影响房地产价 格增长率的宏观经济变量的基本面计量模型的基础上，结合中国国情建立房地产价格投机度模型。 模型将房地产增长率分为由基本面因素驱动的价值与由投机度驱动的泡沫值两部分，动态地刻画 了基本面的增长、投资（投机）的推动以及泡沫的修正等宏观因素共同作用下的完整的房 地产周期，有效地梳理了房地产增长中的理性与泡沫成分。结合中国国情，我们定量分析了 M2 增长对于中国房地产市场价格周期中的泡沫成分的高度敏感性，并结合动态模拟，显示在未来 M2 增速可能的稳步回落对房地产价格冲击。基于此，我们提出稳定当前房地产价格增长率势在 必行，否则未来房地产市场的平稳性的保障难度将更大。同时，我们的研究为监管部门应对 系统性风险的宏观审慎监管提供了基于房地产市场的有效依据。

货币供应量是货币政策工具重要的中介变量，央行通过操作各种政策工具影响货币供应量，最终影 响到产出、物价和就业等最终目标的实现。因此通过正确分析货币供应量的影响因素来预判货币供应量 走势， 对于正确判断宏观经济运行形势、 理解货币政策的变化及预判金融市场走势具有重要的指导意义。 本文尝试建立一个比较完整的货币供应量(M2)多变量回归模型， 对影响我国货币供给量的因素进行 分解，从而揭示众多宏观经济变量对货币供应量影响程度的大小。通过运用2005-2009年的历史数据， 本文最终建立了一个用以衡量和预测M2的多变量回归模型， 模型反映出影响货币供应量的因素依次为人 民币贷款规模、外汇储备、财政存款。通过运用该模型进行分析和预测，结果表明模型对未来货币供应 量的预测比较符合实际情况，并且预测结果较为可靠。本文验证了实际中大多数分析通过观察和预测信 贷投放来大致估计M2变化的方法， 也说明目前央行通过信贷控制来调节货币供应量的手段是基本有效和 可行的。

本文从传统的计价货币选择理论入手,对有关国际贸易计价货币选择的文献进行了综述。研究发现，货币的交易成本、产品的需求弹性、预期利润、讨价还价能力和市场占有率是国际贸易中企业计价货币选择的微观影响因素；而通货膨胀高低、货币供给波动大小和汇率波动程度是宏观影响因素。在微观企业计价货币选择的决策中融入宏观经济变量的动态一般均衡模型研究，以及微观企业时间序列数据的挖掘是未来计价货币选择理论的研究方向。

合理的银行利差有利于商业银行创新业务的发展和效率的提升，本文从多维视角 度量了银行利差，拓宽了传统意义_L银行存贷利差的含义，考虑了中间业务影响的会计利差和 反映市场势力的勒纳指数的边际利差，并对中国商业银行1998一2006年的利差进行了实证分 析。结果表明，我国银行利差基本处于一个适中且偏高的水平，并呈现上升态势，这不利于商 业银行业务结构的调整。对影响银行利差的主要因素分析表明，银行的风险管理对银行利差 影响不显著，国有银行机会成本与银行利差存在显著的正相关关系，宏观经济变量对银行利差 有一定的影响，中间业务和银行利差之间不具有因果关系。

20世纪80年代以后，资产证券化的迅速发展引发了美国金融市场结构的重大改变。在美国原有金融结构体系中，信用渠道作为货币政策传导机制的主要传导渠道之一发挥了重要作用，但在资产证券化发展后，原有信用渠道的传导机制相应地受到了影响。本文通过分析资产证券化发展前后时期货币政策的效率，证明了货币政策对宏观经济变量的影响程度确实在减弱，从而证明因资产证券化的发展，信用渠道在货币政策传导机制中的作用在弱化。

在考察农产品期货价格指数与宏观经济变量关系时，已有研究主要使用Granger因果关系分析及时差相关系数检验农产品期货价格指数到宏观经济变量是否具有Granger因果关系以及先行期为多少，本文则采用建立VAR模型的方法，通过脉冲响应和方差分解考察农产品期货价格指数的随机变动对宏观经济变量波动的影响以及农产品期货价格指数对宏观经济变量波动的贡献率。同时，建立VEC模型考察农产品期货价格指数对宏观经济变量的长期和短期影响。研究结果表明：农产品期货价格指数的随机变动会影响宏观经济变量的波动，农产品期货价格指数一个单位的冲击引起CPI、利率、汇率在前三期有较大幅度波动；在不考虑各宏观经济变量自身贡献率的情况下，农产品期货价格指数对各宏观经济变量波动的贡献率最大，对CPI、利率、汇率的贡献率分别约为12%、6%、10%；农产品期货价格指数与各宏观经济变量之间具有长期均衡关系，短期内农产品期货价格指数对各宏观经济变量也有显著影响。

本文在对中国当前的三种农民工养老保险实际运作模式进行对比分析的基础上，在一系列假设前提下，提出了一个存在外来人口进入的动态劳动力市场模型以及在此基础上引入养老保险的两期动态生命周期模拟模型。 论文探讨了农民工进入城市劳动力市场后可能存在的7种情形以及4种养老保险模式，并且对不同情形、不同养老保险模式选择下的劳动力市场变量、社会福利变量以及养老保险体系变量共3类22个宏观经济变量进行了模拟分析，就经济效应对若干参数的敏感性进行了讨论。

本文在分析新兴金融市场中替代性金融资产之间的影响下，运用MS-VECM模型分析中国宏观经济变量对股票市场收益的影响，实证结果表明Fisher假说在我国股票市场发展到一定程度后成立，而汇率对股票市场收益具有正的影响，M1对其影响则随着状态不同而不同，替代性资产与股市收益的影响（如无风险利率、标准普尔指数收益）在早期对我国股票市场收益具有负的影响，在后来具有正的影响。