运用混合创新时变系数随机方差向量自回归模型(mixture　innovation　time-varying　parameter　vector　autoregressive　models　with　stochastic　volatility,MI-TVP-SV-VAR)构建中国金融状况指数(MFCI)测度中国金融状况,并基于非对称多重分形去趋势交叉相关分析法(multifractal　asymmetric　detrended　cross-correlation　analysis,MF-ADCCA算法)分析MFCI对实体经济发展的预测能力.以我国2000-2017年月度数据为研究样本,实证结果显示:各金融状况变量的权重均具有灵活时变性,股票价格、债券价格、房地产价格在MFCI中的权重较大;MFCI在样本期间能够与实体经济发展保持趋势上的一致性,且领先于实体经济发展(EC)的变动;基于MF-ADCCA　算法的非对称相关性检验得出MFCI与EC具有持久的交叉相关性,MFCI的下降会导致EC的下降,MFCI的上升会导致EC的上升;MFCI对EC的交叉影响改变了单独序列本身的非对称影响,说明中国金融状况对实体经济发展的前期影响作用存在,MFCI具有对实体经济发展的预测作用.跨期相关性检验得出MFCI对实体经济的预测作用在6个月内效果更显著.