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货币政策作为宏观经济政策的重要组成部分之一，关于货币政策对价格和产出的效应分析以及非对称性效应的分析显得尤为重要。
第一，货币政策的价格效应研究方面。已有文献主要是基于向量自回归（VAR）模型，对消费者价格指数（CPI）进行分析。本文注意到：一方面，基于VAR模型的货币政策的效应分析中，通常所构建的基准模型中所涵盖的信息量远小于货币当局所需要关注的信息量，因此在对现实情况进行研究时往往存在模型设定的误差。对此，Bernanke等（2005）提出因子扩展的向量自回归（Factor Augment Vector Autoregressive，FAVAR）模型，即在VAR模型中引入大量宏观经济变量合成的因子，以此弥补了VAR模型的不足之处。
另一方面，核心通货膨胀是从货币政策的角度进行界定的，代表价格变动长期的、潜在的趋势。但是，已有核心通货膨胀的度量方法不管是统计的还是基于模型的，主要都是针对CPI进行分析的。虽然消费者价格指数反映了通货膨胀率的主要部分，但不是全部。所以为了得到核心通货膨胀率需要利用比CPI更多的价格信息。
因此，本文首先基于动态因子模型，从我国多个综合价格指数中得到核心通货膨胀率，这样得到的核心通货膨胀率将更接近其定义。接着，基于logistic平滑转换自回归（LSTAR）模型描述了核心通货膨胀率，对其非线性动态调整特征进行了分析。最后，利用动态因子模型从大量宏观经济变量中提取少数几个宏观共同因子，分别针对CPI、核心通货膨胀率和CPI分类指数构建了包含货币政策工具和宏观共同因子的FAVAR模型，并运用脉冲响应函数刻画了货币政策对各个变量影响的动态特征。
第二，基于金融市场状况视角的货币政策效应分析。周小川（2011）指出次贷危机、欧债危机等一系列事件再度凸显了金融动荡对实体经济的严重冲击，灵活审慎的货币政策作为“宏观审慎政策框架”的重要组成部分，对其相关问题的研究显得尤为重要。Bernanke和Gertler（2001）指出虽然是否应该将资本市场的冲击作为研究货币政策传导机制的重要因素尚未达成一致，但是对未来物价和产出有重要影响的资产价格是值得货币当局关注的。因此，为了更好地挖掘资产价格所蕴含的未来经济走势信息，明晰货币政策在资产价格传导渠道上的顺畅程度，同时降低资产价格失调引发金融系统不稳定的风险。Goodhart和Hofmann（2001）最早编制了反映一国金融市场运行状况的金融状况指数（FCI）。近年来，我国金融市场得到了迅速的发展。所以，以股价、房价、汇率和短期利率等为代表的资产价格所构建的FCI，可以作为我国央行制定货币政策时的重要参考指标。但已有我国相关文献中，FCI的构建存在采用的计量方向相对比较单一、包含的金融变量较少和样本区间较短等不足。而且FCI对宏观经济变量预测能力的测度也缺少更加深入的分析。
本文尽可能多地选取金融变量，利用动态因子模型提取其共同因子，并利用这些因子基于VAR模型构建了我国FCI。接着，从频域和时域两个角度测度我国FCI与宏观经济的关联性。然后，基于LSTVAR模型，分析金融市场对宏观经济变量的非对称性冲击。最后，利用FCI表征金融市场状况，分析不同金融状况下货币政策的非对称性效应。
第三，基于LSTVAR模型的我国货币政策的非对称性效应分析。STVAR模型认为各种体制之间的转移是平滑变化的，或者逐渐变化的。而且在转移函数中重点是选择恰当的转移变量，这样，既可考虑货币政策对实际产出的影响，又可突出货币政策操作的特定环境。从而，在经济学研究中，STVAR模型容易模拟经济现实和渐变性经济政策，这也使其成了两千年以来国外计量经济学前沿领域追踪的热点。在我国已有文献中转移变量的选取大多是根据统计理论，尝试用所有变量及其滞后变量分别作为转移变量，以非线性检验是否显著以及显著的程度为标准来确定转移变量，这样得到的转移变量缺少经济含义解释。鉴于货币政策的重要目标之一就是保持物价稳定，本文将基于动态因子模型生成的核心通货膨胀率（CIR）和物价预警综合指数（PMG）作为平滑转换函数的转换变量，利用LSTVAR模型，从不同的视角分析货币政策的非对称性效应。
本文通过动态因子模型构建相关的金融类指数，并基于这些金融类指数研究货币政策的价格效应和非对称性效应等。主要的研究意义如下：
第一，首先，利用动态因子模型从比CPI更广泛的价格指数中提取其共同趋势作为核心通货膨胀率，这样得到的核心通货膨胀率更接近其定义。接着，基于LSTAR模型描述了核心通货膨胀率，并对其非线性动态调整特征进行了分析。这为政府部门准确判断及预测我国物价的变动趋势，进而为制定并调整相应的货币政策提供了科学依据。最后，鉴于FAVAR模型在VAR模型中引入大量宏观经济变量合成的因子增加系统信息的同时且不引起参数估计困难，所以基于FAVAR模型研究了货币政策对CPI、核心通货膨胀率和CPI分类指标的冲击效应，使货币当局调控价格更具有效性和针对性。
第二，本文首先针对较多的金融变量，采用动态因子模型来测度我国的FCI，使FCI能更好地表征我国金融市场状况。接着，通过互谱分析和小波变换测度了FCI与宏观经济的关联性，得到金融市场与宏观经济在长周期和短周期上存在非一致性。从长期来看，金融变量对实体经济有着较强的预测能力，领先于宏观经济变量的变动。而短周期波动中，金融市场与宏观经济的影响关系存在易变性。因此，我国政府当局需要针对不同的周期来评价金融市场与宏观经济的相互影响关系，以便更好地应对金融市场对宏观经济的不利冲击。然后，基于LSTVAR模型分析金融市场对宏观经济的非对称性冲击。实证结果表明，在不同金融状况下，金融状况指数代表的金融市场对产出和价格的影响具有非对称性。在金融状况良好情形下，金融状况指数对产出具有正向冲击效应。而在金融状况恶化的情形下，金融状况指数对产出具有负向冲击效应。最后，基于不同金融状况分析货币政策的非对称性效应，得到金融状况良好情形下的扩张货币政策对增加产出短期有效而长期无效。而金融状况恶化情形下扩张的货币政策不引起价格的显著上涨。这为政府当局准确把握金融市场对宏观经济的冲击，以及在不同的金融市场状况下，有效实施货币政策提供了理论依据。
第三，鉴于物价预警综合指数能够更有效地监测物价的波动，本文首先针对相关指标利用动态因子模型生成物价预警综合指数，并对物价预警综合指数建立了马尔可夫体制转移自回归（MSAR）模型，探讨了我国物价预警综合指数波动的非线性特征。实证结果表明，把我国物价预警综合指数的波动划分为低通胀和高通胀两个状态，在整体拟合效果和对物价波动特征的解释能力方面都有显著提高。最后，将物价预警综合指数作为平滑转换函数的转换变量，利用LSTVAR模型分析货币政策的非对称性效应。得到货币政策的产出效应和价格效应较强地依赖于经济通胀预期的状态。所以政府在进行宏观调控时，需要根据物价预警综合指数和门限值的大小关系，确定当前经济是处于高通胀预期状态还是低通胀预期状态，这样才能制定出更加有效的货币政策。