淺談貨幣危機預警理論與模型

摘要：貨幣危機預警的主要目的是提早識別危機發生的信號，以便能夠及時采取適當的措施，減少危機發生的概率，乃至避免危機的發生，或者減少危機發生的強度。20世紀90年代以來的貨幣危機預警研究形成了信號分析模型、離散選擇模型和馬爾可夫狀態轉移模型等預警模型，但現有預警方法的預警能力還不夠理想。關鍵詞：貨幣危機；預警理論；模型 分類號：F822 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937(2011)24-00.15-02

貨幣危機泛指匯率的變動幅度超出了一國可承受的范圍這一現象，或者是“對貨幣的投機性進攻導致貨幣大幅度貶值或國際儲備大幅度下降的狀態”。貨幣危機預警是與投機性貨幣沖擊理論的發展密切相關的。貨幣危機預警的主要目的是提早識別危機發生的信號，以便該國能夠及時采取適當的措施，減少危機發生的概率，乃至避免危機的發生，或者減少危機發生的強度和烈度。本文將對貨幣危機的主要預警模型進行梳理和歸納。

1 信號分析模型

信號分析模型(KLR)是Kaminsky、Lizondo和Reinhart于1998年首先由提出。它以經濟周期轉折的信號理論為基礎，其核心思想是通過研究貨幣危機發生的原因，確定哪些經濟變量可以用于貨幣危機的預測，然后運用歷史上的數據進行統計分析，來確定與貨幣危機有顯著聯系的變量，以此作為貨幣危機發生的先行指標。信號分析模型分四步進行：確定貨幣危機的原因和危機預警時段；運用歷史上的數據進行統計分析，確定與貨幣危機有顯著關系的變量，進而確定先行變量；按照噪聲一信號比的最小化規則，確定閾值；一旦經濟中相應指標變動超過閾值，則將之視為貨幣危機即將在24個月內發生的信號。由于KLR模型中各個變量的分析是單獨進行的，所以它在本質上是一個單變量模型。

Kaminsky(2003)又進一步提出了多狀態KLP模型。他將貨幣危機分為6種，即經常賬戶惡化型危機、財政赤字型危機、金融過剩型危機、國家外債型危機、國際資本流動突然逆轉型危機和自我實現型危機。研究發現，新興市場國家的貨幣危機通常屬于前4種，其發生與受害國經濟的脆弱性有關；發達國家的貨幣危機通常屬于后兩種，經濟基本面通常良好，多由不利的國際市場形勢所致。這樣KLR模型可以在對貨幣危機預警的同時，進一步將貨幣危機的損失與其類型聯系在一起，厘清對貨幣危機深度的認識。

信號分析模型已成為使用最廣泛的貨幣危機預警模型，它可以根據多個變量發出的信號估計危機發生的概率，同時有效提供關于危機根源和廣度的信息，但該模型也存在一些不足：主要以宏觀經濟環境為背景，沒有考慮政治性事件及一些外生事件對貨幣危機爆發時間選擇的影響；KLR模型的隱含假設是在解釋自變量和因變量之間存在一個特定的函數關系，即階躍函數關系，這一界定使得模型無法對一個變量是剛剛超過閾值，因而使得變量提供的信息未能充分利用；模型指標大多集中在外匯儲備、信貸增長與實際匯率等方面，仍避免不了傾向性。

2 離散選擇模型

針對信號分析模型的上述缺陷，有學者提出了離散選擇模型，它最重要的突破在于通過納入新的解釋變量來擴展模型，進而同時考慮所有相關變量。其代表性的研究成果包括以下幾種：

Frankel和Rose(1997)構建的貨幣危機發生可能性的面板Probit模型。其研究思路是通過對一系列前述指標的樣本數據進行極大對數似然估計，以確定各個引發因素的參數值，從而根據估計出來的參數，建立用于外推估計某個國家在未來某一年發生貨幣危機可能性的大小。此后，Andrew Berv和Catherine Pattilo(1998)對1997年泰國貨幣危機及墨西哥、阿根廷發生貨幣危機的概率進行預測，但準確度并不高。

BussiOre和Fratzscher(2002)認為二元Probit模型混同了危機前的誘發期和危機后的恢復期，而實際上在這兩個時期危機預警指標的表現具有很大差異，他們將外匯變動分為三種狀態或時期，即貨幣危機平靜期、誘發期和恢復期，并在此基礎上提出使用三元應變量Logit模型進行危機預測。Kumar等(2003)提出了基于滯后宏觀經濟和金融數據的Logit模型，該模型使用32個發展中國家(1985)，1999年數據，主要分析了利率調整引起并未預期到的貨幣貶值，以及總貨幣貶值水平超過以往水平的情形。該模型的實證結果表明，外匯儲備和出口的下降以及真實經濟的虛弱是導致危機發生的最重要解釋變量。

3 馬爾可夫狀態轉移模型

馬爾可夫狀態轉移模型(Markov-switchingModel)是體制轉換模型中最常見的形式。它將結構性的變化視作一種機制向另一種機制的轉換，譬如金融運行特征發生的顯著變化，包括大幅起落或中斷，匯率急劇下降、經濟增長趨勢逆轉等，進而將結構變化內生化進行估計。Martinez-Peria(2002)提出了一個帶有動態轉換概率的狀態轉換模型，該模型采用兩種形式：一是匯率轉換模型，假設匯率是一個AR(4)過程；二是向量自回歸模型，假設內生變量有3個，即匯率、利率和外匯儲備，均服從一階Var過程。

Abiad(2003)也將體制轉換模型用于預測貨幣危機，他首先拓展了預警指標，即宏觀經濟指標、資本流動指標和金融脆弱性指標三類，而后采用單參數檢驗顯著的預警指標分別對1972—1999年印度尼西亞、韓國、馬來西亞、菲律賓和泰國等5國是否發生貨幣危機進行了預警。在Abiad研究的基礎上，張偉(2004)進一步驗證了Abiad的結論，他通過擴大研究范圍、改變樣本區間、選擇不同的預警自變量，更為全面客觀地評價體制轉換模型在建立貨幣危機預警系統方面的效果，總之，該模型的預警能力較強，時效性也較強。

應該說Maikov-switching模型通過估計過程中將結構變化內生化，帶來了把連續變量轉換為離散變量所造成的信息損失。但該模型的一個重要問題是，制度因素在發展中國家貨幣危機預警的形成中扮演了重要角色，要引入制度變量，及將時間序列模型擴展為組合模型，這都需要根據具體的國家和數據頻率進行相應的調整，增加了研究的復雜性。

4 人工神經網絡模型

人工神經網絡模型(Artificial Neural Network-ANN)，是一種基于連接學說構造的通信生物模型，它在一定程度上保存了人腦的思維特征，通過合理的樣本訓練、學習專家的經驗、模擬專家的行為，并通過引入非線性轉換函數來求解各種復雜的非線性問題，從而使它具有很強的模式識別能力和高速信息處理的能力。

Fratzscher(2002)提出一個多層感知器ANN模型，以克服困擾貨幣危機預警模型的數據開采和樣本外預警效果差的問題。多層感知器ANN模型的預測結果優于其他模型，多層感知器ANN模型70％的方向預測準確率大大超過了KLR模型50％的準確率。

5 其他預警模型

對貨幣危機使用的其他預警模型還有：

①DCSD模型。DCSD預警系統是由Andrew和Pattillo(1999)在FR回歸預警模型與KLR信號預警模型的基礎上開發而成。它采用一般到特殊的方法來簡化分段線性模型的形式，直至得出最終最簡化的模型形式。

②費舍爾判別分析(FDA)模型。FDA模型是一種單模態分析方法。它借助方差分析的思想，選擇一個最優的投影向量w，同時使得在投影空間中的類與類之間的差異盡可能的大，確保投影到一維空間上的樣本具有較好的可分離性。Bardos(1998)指出，FDA的優勢在于其穩健性、易解釋性，技術上簡單，容易維持。