國際金融危機傳染性監測研究

摘要：對于國際金融危機的研究要解決的關鍵問題就是如何精準且前瞻性地測度金融危機在國家與國家之間的傳染性。文章采用新的量化研究方法，擺脫以往研究的局限。基于多元Hawkes模型，將指標之間大幅度波動的相關性做為監控對象，精準地測度多指標間聯動性，以監測國家間金融危機的傳染性。此外，研究方法的改變不僅可以實現對危機傳染性精準、實時、前瞻性地監測，而且能同時監測多個國家，將所有國家的指標都納入到模型中。

關鍵詞：國際金融危機；傳染性；Hawkes過程

一、 以往研究回顧

1. 金融危機的相關研究。金融危機包括貨幣危機、債務危機、銀行業危機、系統性的金融危機。G.L.Kaminsky（1998）對貨幣危機的定義是當一國因其貨幣遭受攻擊而導致貨幣出現大幅度貶值，或國際儲備的大幅度下降，或兩者同時出現，就可稱作貨幣危機。貨幣危機通常表現為交易者對一國貨幣的穩定失去信心，大量拋售該國貨幣，以至于貨幣當局無法對幣值的下降采取有效措施，進而造成該國貨幣貶值、金融資產大幅縮水、金融機構經營困難等現象。銀行業危機主要表現為社會公眾對金融機構失去信心，引起擠兌，以至銀行無法償付而面臨危機甚至倒閉。債務危機主要表現為一國私人部門或者官方無法按時償還債務而引起的危機。金融危機的發生往往由貨幣危機、債務危機和銀行業危機的發生而引起的國內整個金融系統的混亂，表現為利率、價格、匯率等金融經濟指標急劇惡化，金融機構倒閉，實體經濟運行困難等。

總體來講，針對一國國內的金融危機（包括貨幣危機、債務危機、銀行業危機）的研究遵循著選取變量以建立起預警指標體系，利用計量的、時間序列的、統計的方法對所選的指標進行分析研究。所選變量通常包括三類：（1）國內經濟變量，比如公共債務水平、公共財政、通貨膨脹、物價水平；（2）國內金融變量，比如信貸水平、匯率、貨幣量、外匯儲備、貨幣當局資產負債情況；（3）其他因素，比如外部因素、政治因素。采用經濟計量方法、時間序列方法、神經網絡、統計分析、信號分析等方法對指標體系的進行各種實證分析，包括回歸分析、顯著性檢驗、建立閾值或區間等，以確定哪些變量對危機的預警有顯著性的作用，并進行樣本內、樣本外的分析，目的就是提高危機預警指標體系的預警能力。

相較而言，中國學者對這個問題的研究較少，研究遵循上述思路，比如：鄭振龍（1998）、王育寶（2003）、張偉（2004）、徐道軒，石璋銘（2007）、黃娟（2008）、陳秋玲和薛玉（2009）等。

2. 國際金融危機的相關研究。國際金融危機的模型經歷了以P. Krugman（1979）為代表的采用外生政策分析法、強調一國的經濟基礎的重要性、圍繞匯率制度、財政政策和貨幣政策展開的第一代理論；以M.Obsfield（1994） 為代表的以市場交易者的行為和預期對宏觀經濟的影響為基礎的第二代理論；伴隨著1997年亞洲金融危機的爆發而誕生的以道德風險和金融恐慌為主而展開研究的第三代模型，代表性研究為G.Corsetti，P.Pesenti，N.Roubini（1998）。國際金融危機的相關理論有金融脆弱性理論（H.P.Minsky，1982，L.Taylor，S.A.O'Connell，1985）、順周期理論（C Borio，C Furfine，P Lowe，2001）、凱恩斯的“不確定性”模型、不對稱信息理論（Mishkin，1991）。國際金融危機的預警模型主要包括以下幾種：劉遵義（1995）提出的主觀概率法，用東南亞、南亞10國的經濟指標變量計算危機發生的主觀概率；J.A. Frankel，A.K. Rose（1996）提出的模型利用一系列指標、變量的回歸估計來預測金融危機發生的概率；前面提到的KLR信號分析模型；A.Berg，C.Pattillo （1999b）在KLR模型的基礎上加以改進提出的DCSD模型；J.Sachs等（1996）考慮了以往模型選取一個國家的變量構建的指標體系帶來的缺陷，提出了基于截面數據分析的橫截面回歸模型。

3. 以往研究的缺陷。以往對金融危機的研究大多是針對單個國家內部的貨幣危機、債務危機、金融危機的發生而進行的，研究思路基本上圍繞著預警變量的選取、預警指標體系的建立、利用某種模型和方法研究指標體系對危機的解釋力等問題展開，選取的變量多來自國內的經濟、金融變量，外部變量主要包括資本帳戶變量、經常帳戶變量、外債的結構和水平、其他國家的宏觀經濟變量等。而經濟全球化的發展使國家與國家之間的聯系更為緊密，一個國家的經濟、金融政策往往會對利益相關國家產生巨大的影響，這就使得國際金融危機在本質上不同于單純的金融危機，其影響范圍要遠大于金融危機，具有國際傳染性，表現為多個國家相繼爆發金融危機。即使金融危機首先發生在一個國家，緊接著，這種危機就會迅速蔓延開來，通過貿易的方式、對外投資、跨國企業等將本國的危機傳染到其他國家。如果一個國家在全球經濟中占有重要的位置，危機的影響可能會波及整個世界，比如2008年的全球金融危機。盡管有的文獻涉及危機的國際傳染性，但研究仍然以國家內部的危機為基礎展開。即便是針對國際金融危機而進行的研究也未能真正擺脫以往的針對一個國家的金融危機的研究框架。鑒于此，以往針對單個國家展開的危機預警機制方法運用在國際金融危機的預警問題上的效果就顯得差強人意。

二、 研究框架

1. 研究思路。本研究認為，對于國際金融危機的研究要解決的關鍵問題就是如何有效地測度在國家與國家之間的相關性，這里的相關性是測度金融危機的國際傳染性關鍵指標（具體的測度方式在后面模型部分會介紹）。如果一個國家與本國的相關性越高，那么這個國家將其危機傳播給本國的可能性就越大。本研究的創新點在于：一是研究對象由單一國家拓展到多個國家；二是改變已往研究中采用的定量分析方法。具體來講，本研究欲采用數理的分析方法，建立起國家間的聯動機制，以有效地監測本國與他國的相關性，真正地擺脫以往基于只針對一個國家構建的指標體系的局限性。進一步地，將與本國相關度高的國家列為重點監測對象，實時監測。這樣一來，在他國的經濟金融指標發生惡化甚至發生金融危機的時候，可以及時采取有效措施降低他國危機對本國帶來的不良影響。

那么，如何度量這種相關性就顯得尤為重要。根據以往研究的成果，根據對一個國家的經濟、金融體系的重要性，選取股票市場、外匯市場、貨幣市場、房地產市場、商品市場，通過這5個市場建立起本國和其他國家的聯動機制。大量研究表明，債務危機、銀行業危機同樣可以惡化以至引發系統性的金融危機，那么，對公共債務水平和銀行業的監測也同樣重要。市場上發生的適度波動屬于市場運行的正常現象，而本文的研究目的是建立國際危機的預警機制，危機的發生必然伴隨著各經濟、金融指標的劇烈波動，那么，應該關注的對象是市場的大幅度波動。如果指標之間的這種大幅度波動是相互關聯、相互影響的，那么就可以認為這種劇烈波動具有相互傳染性。基于此種考慮，首先用跳來測度大幅度的波動，這里的跳是指標出現的非常態的大幅度階躍。接著，用跳的相互激發性（Mutual Exciting）來測度波動之間的相關性。那么，相關性越大，市場之間的關聯性也就越強， 危機在國家間傳染的可能性就越大。下面，以我國和美國為例，對欲采用的研究方法進行詳細說明：

（1）對于股票市場，選取上證綜指、深證成指等對我國股票市場變動有重要指示作用的股票指數，選取標準普爾500指數、納斯達克指數等對美國股市有指示作用的股票指數，建立起這些指數的監測模型，目的是測度股票指數之間的聯動性，以監測我國和美國股票市場的的相關性。

（2）對于外匯市場，選取我國和美國的名義匯率、實際匯率、名義有效匯率、實際有效匯率等指標，建立起匯率的監測模型。目的是測度中國和美國匯率市場的聯動性。

（3）對于貨幣市場，選取我國銀行間同業拆借利率（S-HIBOR）、美國聯邦基金利率，建立監測模型，目的是測度中國和美國貨幣市場的聯動性。

（4）對于商品市場，選取中國和美國的物價指數，如CPI、PPI、GDP平減指數，建立價格指數的監測模型。此外，在商品市場上，大宗商品的價格波動對國內經濟具有重要的影響，商品市場的監測模型應該將大宗商品的價格納入，比如礦產、石油、農產品、有色金屬等，將這些大宗商品的價格依照對經濟的重要性編制成大宗商品指數，同時選取美國的大宗商品價格指數，建立兩者的監測模型。

（5）對于房地產市場，選取我國和美國的房地產市場價格指數、住房貸款利率等指標，建立監測模型。目的是測度我國和美國房地產市場的聯動性。

（6）對公共債務和銀行業聯動性的建模則與上述5個市場不同。一般而言，一國的公共債務惡化或者銀行經營危機不會直接導致其他國家的公共債務或者銀行經營的惡化，而是通過其他途徑傳導。比如2008年的國際金融危機發端于美國的房地產市場，蔓延到美國的銀行業，銀行業相繼出現經營困難甚至倒閉的現象，進而影響實體經濟、對外貿易、外匯市場，借由商品市場、債券市場、外匯市場將危機傳播到其他國家。鑒于此，考慮與公共債務和銀行業相關性強且易直接受到他國危機影響的市場建立聯動機制。選取我國和美國的公共債務水平指標、我國銀行間同業拆借利率、美國聯邦基金利率建立監測模型。選取我國和美國的銀行業經營水平指標、我國銀行間同業拆借利率、美國聯邦基金利率。建立公共債務和貨幣市場，銀行業和貨幣市場的監測模型。監測我國和美國的公共債務、銀行業、貨幣市場的聯動性。

此外，通過2008年金融危機的傳導可知，市場與市場之間會相互影響，在經濟正常運行的情況下，一個市場的波動不會對其他市場造成很大影響，但是處在金融危機爆發的當口，市場會變得敏感脆弱，市場之間的危機傳導就變得異常容易，這一點在Vlaar（1999）研究匯率和外匯儲備對危機發生的預警時已經得到證實。所以不僅要監測本國和他國的市場間的聯動性，還要監測一國國內市場間的聯動性。做法與前述類似，選取各個市場的指標，建立監測模型。比如選取股票指數、實際有效匯率、銀行間同業拆借利率、房地產市場價格指數、GDP平減指數、大宗商品價格指數，同時加入衡量公共債務水平的指標、監測銀行經營狀況的指標監測股票市場、外匯市場、貨幣市場、房地產市場、商品市場、公共債務、銀行業之間的聯動性。對于相關性較強的市場可以分別建立模型監測，比如貨幣市場和銀行業、貨幣市場和公共債務，外匯市場和大宗商品等。

2. 跳的識別和建模的相關文獻。近十年的對跳的研究多集中于日間跳估計，資產價格收益率在某個時間間隔之內是否會出現跳，主要是對跳的識別進行研究，其中包括很多經典的文獻O.E.Barndorff-Nielsen，N.Shephard（2004，2006）， J.Fan，Y.Wang（2007），G.Jiang，R.Oomen（2008），Y.A？觙t-Sahalia，J.Jacod（2009），F.Corsi，D.Pirino，R.Renò（2010），T. Boll-erslev，T.H. Law，G. Tauchen（2008）等。J. Maheu，T. McCurdy（2004），S.Das，R. Uppal（2004），T. Andersen，T.Bollerslev，D.Dobrev（2007），J.H. Wright，H. Zhou（2009）就跳的問題進行了實證分析。R.Cont，P.Tankov（2004），O. E. Barndorff-Nielsen， N. Shephard （2007）做了關于跳的研究綜述。O. E. Barndorff-Nielsen，N. Shephard（2004）基于資產價格服從布朗運動半鞅的假設，提出了用已實現的雙冪次變差（Realized Bipower Variation）估計積分波動率（Integrated Volatility），資產價格變化的非連續部分，即跳，屬于波動率的一部分。雙冪次變差為后續波動率的估計提供了基礎性的研究。接著，O.E. Barndorff-Nielsen，N. Shephard（2006） 給出了有限跳（Rare Jumps）情形下的估計方法，文中證明了已實現的雙冪次變差在有限跳存在的情況下依然收斂于積分波動率，還提出了基于已實現的多冪次變差（Realized Multi-Power Variation）的檢驗跳的方法。C. Mancini（2009）基于閾值函數提出了用已實現的閾值多冪次變差估計波動率。F.Corsi，D.Pirino，R. Renò（2008）將檢驗跳的方法進行了改進，在已實現閾值多冪次變差（Realized Threshold Multi-Power Variation）的基礎上又提出了糾正的已實現閾值多冪次變差（Corrected Realized Threshold Multi-Power Variation），并用改進后的估計量檢驗跳。通過模擬證明了改進后的方法能夠提高檢驗效率。

3. 一個典型的監測模型——基于多元Hawkes過程。近十年以來，對于資產價格的跳的建模方法不斷演進，由最初的泊松過程到復合泊松過程，D.R.Cox（1955）提出重隨機泊松過程（Doubly Stochastic Poisson），也叫Cox過程，再到A.G.Hawkes（1971）提出的Hawkes過程，對跳的描述建模越來越精準，尤其是多元Hawkes過程，不僅能夠描述計數跳過程密度的隨機性，還能描述不同跳之間的聯動性，是研究國際金融危機傳導的有力工具。

n元Hawkes過程的基本形式如下：

？撰t=？專+e-？資t（？撰0-？專）+■He-？資（t-u）dLu

其中，？撰t=？姿1t？姿nt■，K=k1kn■，Lt=N1tNnt■，？專=？茲1？茲n■，H=？濁1，1 … ？濁1，n？濁n，1 … ？濁n，n■，He-？資（t-u）被稱為Hawkes過程的核，針對不同的問題可以選取不同的核，本文列出的He-？資（t-u）這種呈指數衰減的核是學術研究中比較常用的。

對于本研究欲建立的模型而言，Lt表示選取的n個監測指標的跳的計數過程，？撰t=？姿1t？姿nt代表各個指標跳過程的密度，K=k1kn，？專=？茲1？茲n和H=？濁1，1 … ？濁1，n？濁n，t … ？濁n，n為模型的參數。

其中，最重要的參數是H，就Hawkes過程而言，（？濁1，1，…，？濁n，n）表示指標的自我激發性，其值越大，自身對的跳激發性越大；{？濁g，h}g？燮n，h？燮n，g≠h表示指標之間的相互激發性，其值越大，一個指標的跳受其他指標的激發性也就越大。對于本文的研究對象而言，應該重點關注{？濁g，h}g？燮n，h？燮n，g≠h，其用來監測各個指標聯動性，其值越大表示指標之間的聯動性越強，也即測度前文中提到的國家間相關性的變量。

三、 研究展望

1. 選取變量以準確地反應出各個國家的經濟運行情況，指標選取得越多，構建的體系越復雜，就會對模型的精準性要求越高。

2. 編制、構建指標體系以準確地反應出市場的波動情況。

3. 跳的識別。系統研究現有的跳識別的研究方法，改進或創新識別方法，以期更準確地識別跳發生的時間和大小，盡量縮短可識別的跳發生的時間窗口。

4. 根據不同市場、指標、變量的特點設計監測模型以精準監測各個指標的聯動機制，綜合目前的跳模型的前沿研究建立更精準的模型。

參考文獻：

[1] G.L.Kaminsky， S.Linzondo， C. M. Reinhart. Leading indicators of Currency Crises.IMF Working Paper，1997，（79）：1-43.

[2] Vlaar， J.G.Peter.Currency Crises Models for Emerging Markets.Do Nederlandsche Bank Staff Report，1999，45（11）.

[3] C.Valerie， C.S.Sweta.Congation， Monsoons and Domestic Turmoil in Indonesia's Currency Crises[J].Review of International Economics，2002，10（1）：36-44.

[4] 鄭振龍.構建金融危機預警系統[J].金融研究，1998，（8）：28-32.

[5] 王育.貨幣危機預警理論研究的新進展[J].國際金融研究，2003，（12）：7-12.

[6] 徐道軒，石璋銘.一種改進的KLR信號分析法應用研究[J].數量經濟技術經濟研究，2007，（11）：124-132.

[7] R.Cont，P.Tankov.Financial Modelling with Jump Processes， Chapman & Hall-CRC： Boca Raton， FL，2004.

作者簡介：張博（1987-），女，漢族，吉林省延吉市人，北京大學經濟學院博士生，研究方向為數理金融。

收稿日期：2018-01-17。