本文基于金融状况指数的宏观经济效应的影响渠道,选取利率、汇率、贸易差额、货币供应量、信贷规模、房地产价格以及股票价格七个指标,对比各类向量自回归模型的差异,并选用贝叶斯时变参数的向量自回归模型(TVP-BSVAR-CV),基于1999年1月至2019年8月的月度数据构造了我国动态的金融状况指数。并在此基础上,利用非线性自回归分布滞后(NARDL)模型,分析了我国金融状况变化对通货膨胀水平和产出缺口等宏观经济目标变量的非对称影响关系。本文主要得到如下研究结论:第一,从FCI的宏观经济效应机制分析来看,金融状况指数通过利率渠道、汇率渠道、对外贸易渠道、信贷渠道以及资产价格渠道对通货膨胀等宏观经济变量造成影响。第二,在FCI构造方法上,分析并对比5种向量自回归模型的拟合结果发现,基于贝叶斯估计的时变参数向量自回归模型(TVP-BSVAR-CV)较好的拟合了变量间的影响关系,表明:各变量影响关系上随时间变化呈现明显的差异性,不变系数难以捕捉到变量间的时变特征;而对于各变量的冲击大小上并不存在明显的差异性。第三,基于TVP-BSVAR-CV构造的时变权重的波动幅度均达14%以上,最高达25.1%,这表明各影响渠道的代理变量对宏观经济目标变量的影响存在明显的时变特征,基于固定权重构建的FCI并不准确。第四,基于时变权重构建的动态金融状况指数可以较好的预测未来经济趋势。具体来看:FCI领先产出缺口10期左右,领先CPI11期左右。第五,基于NARDL模型分析的FCI对产出及通货膨胀的影响来看,FCI的正向冲击与负向冲击对产出缺口及通货膨胀的短期和长期影响在统计意义上均不存在明显的非对称性。本文的学术贡献主要体现在:第一,结合我国贸易大国的背景,考虑在金融状况指数中加入非金融因素对外贸易差额;第二,在利用权重构建指数过程中,对比多种向量自回归模型优劣,从而选用最优模型构建我国动态金融状况指数;第三,在进一步分析金融状况变化对宏观经济变量影响时,利用非线性模型讨论金融状况的正负向变动对宏观经济变量的影响。