中國外匯風險的識別和動態預警研究

林瑞文

[摘 要]在現如今風云變幻莫測、錯綜復雜的國際經濟大環境下，我國宏觀經濟也面臨影響，雖然我國的金融風險監管體系構建已經足夠完善，但依然有可能產生外匯風險，最終導致貨幣危機。文章主要采用極值分位數估計方法與動態Logit預警模型對我國所存在的外匯風險進行識別、預測和深度技術分析。

[關鍵詞]外匯風險；識別；動態Logit預警模型；極值分位數估計法

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.10.050

我國外匯風險分析的傳統估計方法為偏離均值若干倍標準差方法，而本文希望在此基礎上加入宏觀經濟、金融體系等指標，即利用極值分位數估計方法來取代傳統方法，并在構建外匯壓力指數的基礎上來進行外匯風險識別。另外，也會考慮加入動態性因素，改變傳統靜態Logit模型，實現動態預警功能。

1 對外匯市場壓力指數的構建分析

在采用新方法進行外匯風險識別之前，必須要先構建外匯市場壓力指數體系，通過該體系來反映國家本幣賣出壓力下外匯市場的具體壓力指數（Exchange Market Pressure，EMP），在確定該數據之后再進行壓力指數相關閾值分析，基于此來識別外匯風險問題，然后，再構建預警模型做到對外匯風險的時刻預警。

首先，按照“貨幣危機”的定義，指出當前外匯市場的壓力指數構建思路，主要是取指數的匯率變動和利率變動加權平均值，并給出外匯市場壓力指數的具體構建公式：

傳統外匯風險識別方法雖然能夠起到一定的風險識別作用，但是它也存在諸多不足，例如第一點常數k在取值方面帶有較大主觀性，其取值不同，基于它所識別的風險期也不盡相同，取值范圍比較廣，難以實現對風險的精確識別；第二點就在于外匯市場壓力指數常常處于正態性假定范圍，因此在正態性檢驗過程中，可能會存在指數序列不服從正態分布的狀況，進而影響對外匯風險的第一時間識別，因此本文將采用新的風險識別方法來取代傳統方法。

3 極值分位數估計方法解析

總體而言，外匯風險對一個國家還是小概率事件，所以在對它進行預測識別過程中可以采用極值理論，及基于隨機變量背景下的極端事件來統計風險發生規律性。從技術角度講，極值理論采用了POT（Peaks Over Threshold）方法來進行閾值觀測，因此本文也將采用POT方法來實現對極值分位數的有效估計與解析過程。

首先，要為極值分位數選擇最優閾值為μ，并參照GPD擬合觀察閾值超出量狀況，如果出現超出量狀況，需要重新獲取合理參數σ與ξ，可以選擇基于平均超出量函數的計算方法來計算最優閾值μ。在確定閾值過程中應該分為以下三步驟進行：第一步是觀察EMP_KLR的平均剩余壽命值，如果此時假設閾值μ為-0.1，則要認為閾值之后會存在平均超出量函數，并設想其為近似于線性，可以設μ0=-0.1。第二步對它的平均壽命圖尺寸參數與形狀參數來展開觀察，觀察閾值變化形式，如果閾值始終不變，就說明該閾值選取正確。例如當μ>-0.1時，它的形狀參數與尺度參數基本不會改變。第三步對擬合結果實施診斷性檢驗分析，看極值模型擬合狀況是否良好，看其水平圖是否近似于線性，再看密度圖是否與直方圖保持一致，最后選擇擬合狀況較好的閾值μ。

其次，要進行參數估計和臨界值計算，要對中國出現外匯風險的時間進行預估，因此可以采用EMP_ERW方法來構建壓力指數體系，并結合當前我國實際外匯儲備應用狀況，應用EMP_KLR方法來構建壓力指數體系，再通過極值分位數估計方法來進一步識別我國外匯風險。

最后，參照EMP_KLR體系來給出我國外匯市場壓力指數二元變量方程式，通過極值分位數估計方法來識別實際存在的外匯風險，如下：

4 動態Logit模型外匯風險預警系統解析

（1）外匯風險預警識別方法介紹。動態Logit模型主要基于外匯風險預警指標體系而建立，它與大部分經濟指標存在聯系，并遵循三點經濟指標原則：第一，它基于宏觀與微觀結合狀況，一方面可以客觀反映宏觀經濟基本面影響，另一方面也能反映金融部門影響；第二，它能夠最大限度反映預警指標，并將其視為外匯風險預警備選指標來進行考量，進而反映出不同的外匯風險源；第三，它能夠考量我國現有資本賬戶中所存在的各種問題，客觀反映資本賬戶管制程度，以下給出它的外匯風險識別流程。

（2）外匯風險預警效果方法調試。對宏觀經濟指標、金融體系指標和國外沖擊指標變量進行格蘭杰因果檢驗，盡量選擇高穩定性指數作為檢驗對象，對其進行二元風險變量因果關系預警指標檢查；隨后制作調試模型，并將具有優秀預警效果的指標參數代入模型。以我國為例，就可以選擇投資/工業增加值、國內外實際存款利率差與匯率預期來作為預警指標引入動態Logit模型，并對各個指標進行一一實證分析，看哪一指標的預警效果最好。

5 結果分析

基于動態Logit模型估計所得數值來看，我國工業增加值系數表現為負數，這表明我國在吸引外商直接投資方面基本實現了外匯風險系數的有效降低。反觀匯率預期系數方面，如果采用靜態Logit模型進行估計可得到顯著正值，這表明我國外匯匯率預期為正值時會出現人民幣貶值預期，此時國內遭受外匯風險的概率也會逐漸變大，此時外匯風險信號發出可能性為最高。從我國企業實際運營狀況來看，從2012年開始國內經濟下行風險不斷增大，人民幣處于風口浪尖，正經受巨大貶值壓力。所以本文采用動態Logit模型來對風險實時預警，并在實證中表明，匯率改革可能會造成動態Logit預警模型的結構性影響，所以國家可以通過適當增加外匯匯率彈性來最大限度規避外匯風險。[2]

目前全球貨幣流動性極大，資產價格泡沫現象也非常明顯，這些為國家外匯儲備及運營流通都帶來一定風險，特別是導致我國系統性金融風險的不斷上升。在這種背景下，應該啟動諸如極值分位數估計方法，構建動態Logit預警模型來實現風險動態性預估，釋放預警信號來合理延緩甚至規避外匯風險，確保降低金融危機在國內爆發的可能性。