在如何获得准确、及时的通货膨胀预期信息问题上,传统方法主要是基于宏观指标和通货膨胀指数历史数据的推断法,或者是基于市场预期调查数据的调查法。然而,这些方法都有着一定程度上的弊端。为了解决传统方法在获取通货膨胀预期上存在的时滞性、真实性等问题,本文将研究对象投向金融市场。金融市场是人们根据已有信息和对未来市场的预期进行真实交易的场所,其所形成的价格具有前瞻性、真实性等天然优势。基于此,本文试图从金融市场的价格信息中提取未来的通货膨胀信息,以期能为政策制定者和金融市场投资者提供更有借鉴意义的决策参考。本文以债券市场和大宗商品市场作为研究对象。文章主要分为两部分,第一部分从债券市场入手,以国债为研究对象,本文构建了债券市场模型以提取债券市场下隐含的通货膨胀信息;第二部分以国债和大宗商品期货指数为研究对象,对债券市场和大宗商品市场联合建模,构建了债券—大宗商品市场模型以提取两金融市场下隐含的通货膨胀信息。模型估计方面,本文选用国债收益率曲线、CPI和南华商品期货指数分别作为名义利率、通货膨胀和大宗商品期货指数的观测变量,通过卡尔曼滤波的方法构建观测方程再通过最大化似然函数值进行估计。具体的模型构建方面,债券模型中,我们对国债资产价格进行高斯仿射因子形式设定,构建了三因子动态利率期限结构模型,通过模型的推导可以对名义利率进行分解,最终得到实际利率、通货膨胀预期和通货膨胀风险补偿项。同样的,债券—大宗商品市场模型中,我们对国债和大宗商品指数资产价格的因子形式均进行设定,构建了五因子动态利率期限结构模型用以将两个市场数据衔接起来,通过模型的推导,在该模型下同样可以对名义利率进行分解,最终得到实际利率、通货膨胀预期和通货膨胀风险补偿项。实证表明,金融市场隐含的通货膨胀预期对未来的真实通货膨胀水平具有一定的预测作用,从金融市场隐含信息的角度来提取通货膨胀信息具有可行性。相比于债券市场模型,本文所构建的债券—大宗商品市场模型更值得关注。大宗商品市场信息的引入能够为金融市场下通货膨胀预期的提取提供更为丰富的信息来源,有助于更准确的提取金融市场隐含的通货膨胀信息。该分析框架可用于对两个甚至多个市场的通货膨胀信息进行联合提取,其为多个金融市场数据联合提取通货膨胀信息提供了一个可供借鉴的模型框架。