近年来，随着中国特色现代货币政策框架加速完善，丰富的政策“工具箱”也对研究工作提出了更高要求。在诸多甚至可能相互背离的指标中，如何敏锐地捕捉货币政策方向调整和力度变化？我们从扩散指数的基本逻辑出发，在适度优化算法的基础上，尝试构建了周频“国信货币政策力度指数”。

    　　该指数包括两个子指数，即“价格扩散指数”与“数量扩散指数”，综合指数是两者的加权。综合指数和子指数越高，则代表宽松力度越强，反之亦然。

    　　算法和数据是指数构建的两大核心，也是有效性关键。本文将从算法和数据两个方面，分别介绍该货币政策力度指数的构建思路。

    　　算法方面，底层逻辑以扩散指数为基础，并加以适当改进。改进的核心在于解决两个难点：一是如何处理不同量纲指标间的可比性问题，二是如何合理设置不同指标的权重。处理中应尽量避免“拍脑袋”，本着系统性和客观性的原则，通过合理的量化手段解决。

    　　遵循这个原则，研究中我们发现通过将每个数据序列进行Z-score 标准化，再进行等权加总可以同时较好解决上述难题。

    　　数据方面，国信货币政策力度指数共纳入10 组数据，包括“价格指数”的5组，以及“数量指数”的5 组。每个指数的5 个指标，经过上述标准化算法的一系列处理后，叠加后可以得到对应指数的周度变化。

    　　在对“国信货币政策力度指数”试用和完善期间，该指数总体较敏感地捕捉了央行政策态度和市场资金面的边际变化，成为日常跟踪研究的重要参考。

    　　除观察短期波动外，在进一步降频（如降为月度）后，该指数也可以用于拉长周期回溯货币政策的总体趋势和变化特点。

    　　与此同时，这一指数仍有持续完善和改进的空间：一方面，央行的政策框架进入密集迭代期，相应地，MLF 等指标也面临更迭。另一方面，央行“预期管理”将逐步成为重要政策工具，应以合理方式将其量化并纳入指数。