摘要: 宏观经济稳定长期以来作为中国宏观调控的重要目标,在“新常态”时期被更加广泛关注。金融稳定作为宏观经济稳定的必要条件,以洞悉金融周期为前提,要求细究金融周期变量对宏观经济运行的影响,为政策精准性提供支持。本文利用相关金融周期和宏观经济变量季度数据,使用滤波方法找出宏观经济的波动和平稳时期,运用机器学习算法验证所选输入变量与输出变量的匹配度,并测度各输入变量对输出变量的重要度。本文发现波动期和平稳时期宏观经济表现虽有不同,但资产价格指数和信贷水平对各宏观经济变量的重要度之和都达到50%以上,而其他金融周期变量如利差、杠杆率和金融机构风险暴露的重要度则有限。这表明相关政策需有的放矢,相较于无差别的大规模释放流动性,可将重心置于维护资产价格稳定和优化信贷政策配给,为宏观经济稳定保驾护航。