近年来,学界开始更加重视金融因素对真实经济周期的影响,并引发了大量关于金融摩擦、金融与经济周期理论的探讨。在早期的真实经济周期理论中,金融市场是无摩擦且完全的,因此影响经济的因素仅源于真实端的技术与偏好波动;然而,2008年的金融危机事件与“大缓和”时期不断降低的经济变量偏度告诉我们,金融因素与金融摩擦在整个经济周期中已经起到了不可忽视的作用。目前虽然已有大量理论与实证研究考察了家庭、企业以及金融中介端的金融摩擦对实际经济的影响机制与程度,但关于这类研究结论的合理性,学界却并没有达到共识,其中一个重要原因在于,金融摩擦机制所具备高度非线性、非对称性与近年来理论研究与理论模型惯用的线性近似求解方法存在严重冲突,而冲突的具体起因可以划分两类,分别包括偶然紧约束引致的均衡非对称性以及太阳黑子均衡引致的极端非对称事件。关于第一类非对称性,由于许多金融摩擦理论都起源于道德风险问题,导致摩擦的程度取决于偶然紧的激励相容约束,而偶然紧约束的存在又会造成传统局部近似下的摄动求解方法与线性卡尔曼滤波失效,对理论模型的求解与贝叶斯估计造成巨大困难。为了应对上述问题,早期研究基本都通过施加额外的分红或贴现因子约束来保证金融摩擦反事实的常紧特性,此外还有部分研究提出了局部分段线性近似下的求解方法以及相应滤波、估计方法,但这类研究仍存在理论统一性问题,且部分研究缺乏严格的数学基础以及有效的算法设计。另一方面,国内目前已有大量实证研究验证了我国金融市场摩擦程度所具备显著的区制变化与非对称特性,但理论模型的求解与估计困难延误了相关理论研究的进程。为了填补我国金融与经济周期非对称性理论研究的空白,同时突破现有理论模型求解与估计存在的瓶颈,本文首先运用TVP-FAVAR构建了中国金融压力指数,并结合T-BVAR方法检验了中国金融与经济周期中的金融区制变化状况以及金融冲击的非对称性;之后本文提出了一种针对OBC-DSGE模型的统一求解理论框架,给出了 OBC-DSGE模型的解存在性与唯一性条件;基于上述理论求解框架,本文还构造了特殊的逆转滤波与近似条件最优粒子滤波等算法,实现了理论模型的高效率贝叶斯估计。为了深入理解T-BVAR的金融区制与非对称性估计结果,本文进一步构建了包含偶然松弛担保约束的OBC-DSGE模型,并运用逆转滤波与贝叶斯估计方法计算了理论模型推断的金融区制状况,同时检验了多种金融冲击的非对称脉冲响应结果。该部分的研究结论包括:（1）T-BVAR的实证结论显示,中国金融与经济周期中存在明显的非对称现象,且在金融受限区制下,负面金融冲击会对实体经济产生显著负面影响,而非受限区制下,上述影响并不显著;（2）逆转滤波、粒子滤波与OBC-DSGE模型所估计得到的理论金融区制变化状况与T-BVAR的估计结果高度一致,且理论模型的金融冲击脉冲响应非对称特征也与T-BVAR一致,这意味着包含偶然松弛担保约束的DSGE模型可以解释中国现实数据中存在的非对称现象;（3）通过对担保约束乘子进行历史冲击分解,本文发现房产需求与资本品价格等金融类冲击是造成金融区制变化的主要原因。除了上述第一类非对称性外,本文还考察了中国金融与经济周期中可能存在的第二种极端非对称性,即金融危机事件。在2008年金融危机爆发之前,美国经历了一段影子银行迅速发展的时期,而中国影子银行的融资规模在近十年内也增长了接近十倍,这或许暗示着中国影子银行大繁荣的背后可能隐藏着某种足以引致危机的系统性风险。另一方面,中国的影子银行结构与美国存在很大差异,且主要表现为传统商业银行与影子银行的运行结构不同,中国影子银行被视为商业银行的影子,因此具有独特的风险传染渠道与危机蔓延机制;为了理解中国影子银行危机的实际经济效应,同时测算危机爆发的极端风险,本文构建了可以描述中国影子银行结构的DSGE模型,并运用历史分解方法量化的考察了影子银行大繁荣的成因;基于估计后的理论模型,本文进一步使用非线性的危机模拟方法测算了系统性金融风险水平,同时检验了影子银行监管政策的风险管控效果。该部分的研究结果表明:（1）影子银行端的金融冲击是导致中国影子银行融资规模快速增长的主要因素,同时也是造成极端系统性金融风险积聚的关键原因;（2）在金融冲击的驱动下,中国从2007年开始出现非负的系统性金融风险,并于2011年与2013年两次到达峰值水平,恰好对应了两次钱荒事件;于此同时,伴随着极端风险的不断攀升,理论模型测算的危机爆发实际经济损失也在不断上升,且平均可以导致实际GDP减少5%左右;（3）随着2014年同业新规发布,中国影子银行的监管程度进一步加强,系统性金融风险水平也开始迅速下降,并于2017年降至较低水平;反事实的政策模拟分析则进一步验证了影子银行监管政策的有效性,但监管政策的实施会导致金融资源错配,从而降低稳态的产出水平,因此监管政策具有一定的实际经济成本。