国内外众多研究表明，金融状况指数在衡量一国金融整体状况、评估货币政策松紧程度、预测未来产出和通胀走势等方面具有独特的作用，已被多国货币当局用作货币政策决策的参考指标和指示器。金融状况指数基本功能的发挥有赖于科学合理的编制方法，无论采用何种方法进行编制，所得出的指数数值与货币政策执行情况的“真值”均有可能存在一定的“偏差”。已有的研究存在这样的问题，选取相同的变量及数据，采用不同的赋权方法得到的指数数值不一致，而指数变量权重的准确性和合理性又直接影响其结果的可靠性。因此，为了找出更科学合理的编制方法，使得指数的测算结果能够尽可能地逼近其“真值”，有必要对金融状况指数赋权方法进行系统深入的研究。本文首先从理论角度出发，将金融状况指数赋权方法分为经典方法和经济模型法两类，分别对各种赋权法的基本原理、计算思路、适应对象及优缺点进行详细地研究。其中，经典方法包括分类简化模型、因子分析法、主成分回归法及卡尔曼滤波法，经济模型法包括向量自回归（VAR）模型、结构向量自回归（SVAR）模型、向量误差修正（VEC）模型及联立方程模型；进而在理论方法研究的基础上，根据相关理论选取变量及进行数据处理，将两类赋权方法全部应用于金融状况指数变量权重的确定，并对权重结果分布进行比较分析；然后，基于构建的指数，分别从通货膨胀和经济增长两个角度，通过趋势图、动态相关性、脉冲响应及对宏观经济指标的预测能力，分析和比较各种赋权法下的金融状况指数对我国货币政策目标的预测效果；最后，根据理论和实证研究结论，结合我国经济金融市场的实际情况，提出慎重选取赋权方法估计我国的金融状况指数、继续推动我国的利率市场化改革和人民币汇率改革、密切关注资产价格波动的建议。