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论文作者（签名）：
2022年 6月 30日
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作者签名：
2022年 6月 30日

经济政策不确定性与系统性金融风险的时变非线性关系研究
摘要
2020年初，新冠疫情对全球和中国宏观经济和金融市场产生严重的消极影响。
2022年初，俄乌军事冲突导致地缘政治风险提高，“逆全球化”的趋势加速。同时，
美联储开始逐步收紧货币政策以及加上新冠疫情对于经济的负向冲击，中国和世界很
多国家的经济政策不确定性指数（Economic policy uncertainty，EPU）快速上升。
因此，本文从理论和实证全面分析美国 EPU指数、全球 EPU指数和中国 EPU指
数对于系统性金融风险动态和时变影响。首先，本文选取 29个宏观变量全面测度中
国的系统性金融风险。并构建马尔科夫转换自回归（MS-AR）模型对我国系统性金融
风险进行区制分析和预警。第二，本文构建 TVP-SV-VAR模型研究分析美国 EPU指
数、全球 EPU指数和中国 EPU指数与系统性金融风险时变特征和动态关联。第三，
本文从宏观经济波动、资产价格波动与短期国际资本流动三个方面分别建立 TVP-SV-
VAR模型研究美国 EPU指数、全球 EPU指数和中国 EPU指数对于系统性金融风险
的影响机制。第四，本文构建 TVP-SV-VAR模型研究货币和贸易政策不确定性的提
高对于系统性金融风险的时变影响。最后，本文构建门槛模型探讨了中国 EPU的上
升对系统性金融风险的非线性影响。研究发现：第一，美国 EPU、全球 EPU和中国
EPU都是我国系统性金融风险的重要影响因素。美国 EPU、全球 EPU和中国 EPU通
过宏观经济波动渠道、短期国际资本波动渠道和资产价格波动渠道加剧了我国的系统
性金融风险。经济政策不确定性通过实物期权效应、金融摩擦和预防储蓄效应对我国
的宏观经济运行和金融市场造成负向冲击。同时，经济政策不确定性的上升显著的提
高了我国的宏观杠杆率水平。经济政策不确定性的上升对我国的股价波动和房价波动
产生了显著的正向影响。第二，全球 EPU和美国 EPU的上升加剧了我国的汇率波动。
全球 EPU和美国 EPU的上升亦导致了短期国际资本流入我国和加剧了短期国际资本
波动。第三，中国贸易政策不确定性和货币政策不确定性的上升对我国的系统性金融
风险产生显著的正向影响。第四，门槛模型结果发现中国 EPU指数的上升对于系统
性金融风险具有非线性影响。
美国 EPU、全球 EPU和中国 EPU已经成为我国系统性金融风险的重要影响因
素。根据本文的研究结论，本文提出以下政策建议：第一，增强政府经济政策的透明
度和稳定性，发挥预期引领和跨周期调节作用。第二，完善宏观审慎政策，实现经济
增长和防范金融风险的动态平衡。第三，强化对短期国际资本流动的动态监测。第四，
深化我国的外汇市场改革，增强人民币汇率弹性以抵御外部经济政策不确定性的冲击。
关键词：经济政策不确定性；系统性金融风险；马尔科夫转换自回归模型；TVP-SV-
VAR模型；门槛模型
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经济政策不确定性与系统性金融风险的时变非线性关系研究
ABSTRACT
At the beginning of 2020, the COVID-19 had a serious negative impact on the
global and China's macroeconomic and financial markets. At the beginning of 202
2, the military conflict between Russia and Ukraine led to increased geopolitical ris
ks, and the trend of "anti-globalization" accelerated. At the same time, the Federal
Reserve began to gradually tighten its monetary policy. In addition to the negative
impact of the COVID-19 on the economy, the economic policy uncertainty index
(EPU) of China and many countries in the world rose rapidly.
Therefore, this paper comprehensively analyzes the dynamic and time-varying i
mpact of the US EPU index, the global EPU index and China EPU index on syste
mic financial risk from the theoretical and empirical perspectives. Firstly, this paper
selects 29 macro variables to comprehensively measure China's systemic financial ri
sk. And build Markov transformation autoregression (MS-AR) model to analyze and
warn the systemic financial risk in China. Second, this paper constructs a TVP-SV
-VAR model to study and analyze the time-varying characteristics and dynamic corr
elation between the US EPU index, the global EPU index and China EPU index a
nd systemic financial risk. Thirdly, this paper establishes TVP-SV-VAR models from
three aspects: macroeconomic fluctuations, asset price fluctuations and short-term in
ternational capital flows to study the impact mechanism of us EPU index, global E
PU index and China EPU index on systemic financial risk. Fourth, this paper const
ructs a TVP-SV-VAR model to study the time-varying impact of the increase of mo
netary and trade policy uncertainty on systemic financial risk. Finally, this paper co
nstructs a threshold model to explore the nonlinear impact of the rise of China's E
PU on systemic financial risk. The findings are as follows: first, the US EPU, the
global EPU and China EPU are all important influencing factors of China's systemi
c financial risk. The US EPU, the global EPU and the Chinese EPU have intensifi
ed China's systemic financial risks through macroeconomic fluctuation channels, shor
t-term international capital fluctuation channels and asset price fluctuation channels.
Economic policy uncertainty has a negative impact on China's macroeconomic opera
tion and financial market through real option effect, financial friction and Preventive
Savings effect. At the same time, the rise of economic policy uncertainty has sign
ificantly improved the level of macro leverage in China. The rise of economic poli
cy uncertainty has a significant positive impact on China's stock price volatility and
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。。。以下略