近来，许多国家都把货币政策的重心从短期的货币增长率目标转移到宏观经济稳定和经济增长这一长期目标上来。这个重心的转移使得人们对研究影响产出与通货膨胀的政策工具以及货币政策实施效果产生了更加浓厚的兴趣。因此，加拿大中央银行率先提出了一个测度货币政策变动对经济增长以及通货膨胀影响的衡量指标，并用该指标反映实际利率水平和汇率水平对经济活动及通货膨胀的影响。这就是所谓的货币条件指数(Monetary Conditions Index，简称MCI)。 但是，作为反映货币政策态度的测度指标，货币条件指数(MCI)所包括的金融变量范围相对狭窄，特别地，它忽略了关于总需求中资产价格变化的影响。因此，一些学者尝试将货币条件指数加以扩展，这就产生了金融条件指数(Financial Conditions Index，简称FCI)。 目前，许多国家中央银行和金融机构组织均开始计算金融条件指数。特别是加拿大、芬兰、瑞士等国的中央银行都在本国货币条件指数的基础上构建了金融条件指数。相反，在国内虽然对于货币政策、利率和汇率的研究颇多，并且，最近央行也尝试性地计算了我国的货币条件指数，但对于金融条件指数构建的研究还属于真空区域，基于此，本文试图运用IS—PC曲线模型、脉冲响应函数和因子分析等方法，尝试性地构建中国的金融条件指数，并对由几种方法得到的FCI进行评价分析。具体概要内容如下： 第一章综述了国外对货币条件指数及金融条件指数研究的现状及我国目前的研究状况，并介绍了三种构建金融条件指数的常用方法。 第二章介绍了构建金融条件指数的步骤，并应用三种不同方法构建了中国的金融条件指数。第一种方法中，金融条件指数的权数是通过简化的IS—PC曲线模型计算得到的。通过计算滞后变量的系数和来得到权数。第二种方法则应用向量自回归(VAR)及脉冲响应函数计算得到金融条件指数的权数。第三种方法为因子分析法，通过提取对经济增长和通货膨胀有影响的各变量的公共因子计算各变量的权数，从而得到金融条件指数。