内容摘要：统筹开放与安全是新时期织密织牢金融安全网、完善中国特色现代金融体系的必然要求。本文综合使用混频分层动态因子模型与模态分解技术，实现对中国金融安全状况的混频测度，在高水平开放背景下利用可解释机器学习方法追溯威胁中国金融安全的短期与中长期主要风险因素，进一步检验安全维护和风险防控双重目标下“双支柱”政策框架的调控效果。研究发现：第一，随着高水平开放进程的持续深入，中国宏观金融主权与金融体系抵御韧性的中长期表现稳步向好，总体金融安全和金融体系服务能力呈现小幅波动态势。第二，输入性通胀冲击对总体金融安全的短期和中长期影响更为显著，而全球经济政策不确定性是威胁宏观金融稳定、宏观金融主权、金融体系服务能力与抵御韧性的中长期主要风险因素。第三，“双支柱”政策调控有助于维护金融安全，其中，宏观审慎政策在提升总体金融安全与宏观金融主权等方面的调控效果相对较好，货币政策更适合平抑主要风险因素的短期负面影响。
关键词：金融安全；外部风险；“双支柱”政策；可解释机器学习