体制转换模型如何预测货币危机

1、当前文档修改密码：8362839 MACROBUTTON MTEditEquationSection2 Equation Chapter 1 Section 1 SEQ MTEqn r h * MERGEFORMAT SEQ MTSec r 1 h * MERGEFORMAT SEQ MTChap r 1 h * MERGEFORMAT 体制转换换模型能能预测货货币危机机吗？中国人民民银行研研究生部部教研处处 张 伟 本文作者是中国人民银行研究生部教研处研究人员，在读博士生。感谢国际货币基金研究局经济学家阿布杜阿比达（Abdul Abiad）博士向本论文作者提供了数据和Eviews编程语言支持

2、，感谢两位博士生导师中国证监会首任主席刘鸿儒教授和中国人民银行研究生部主任唐旭博士在百忙之中为本论文提出了宝贵的修改意见。内容提提要体制转转换模型型是一种种模拟时时间序列列显着变变化或中中断的方方法。变变动概率率体制转转换模型型克服了了标准货货币危机机预警方方法的几几个固有有缺陷，预测货货币危机机的准确确性更高高，发出出的错误误信号更更少。本本文以名名义汇率率月变化化率为因因变量，在引入入因变量量一阶自自回归过过程对阿阿比达（20003）提提出的变变动概率率体制转转换模型型进行了了修改的的基础上上，采用用改进后后的模型型对阿根根廷等112个国国家或地地区在119788年1月至20002年年5月

3、期间间发生或或可能发发生的货货币危机机进行了了研究。本文主主要回答答两个问问题：根根据体制制转换模模型建立立的货币币危机预预警系统统是否具具有更强强的预警警能力？它预测测危机发发生的时时机是否否更准确确？研究究表明：变动概概率体制制转换模模型体制制转换模模型能够够较为准准确地预预测货币币危机发发生的可可能性和和发生的的时点；但是，对于不不同的国国家或地地区，模模型的预预警效果果有高有有低；总总体而言言，该模模型的预预警能力力很强，预警时时效性较较强。关 键键 词体制，体制转转换模型型，货币币危机，预警系系统一、文献献回顾图1 泰铢汇率月变化率图中数据为1978年2月至2002年5月泰铢兑美元的

4、名义汇率月变化率（直接标价法）的月度数据。如图所示，泰铢汇率在1997年7月出现大幅度贬值，即发生了明显的体制转换。数据来源：国际金融统计（International Financial Statistics）。体制转换换模型是是一种模模拟时间间序列显显着变化化或中断断的方法法 体制转换是指时间序列发生显着变化或中断，如股票指数飙升或狂跌、汇率急剧贬值、经济增长趋势逆转等。该模模型一直直是经济济学家惯惯用的分分析工具具，它在在经济领领域中的的应用最最早可以以追溯到到19558年。匡特（19558）、戈德菲菲尔德和和匡特（19773，19775）先先后使用用该模型型描述和和研究了了非均衡衡市场。

5、最常用用的体制制转换模模型是马马尔科夫夫体制转转换模型型。任何何变量的的时间序序列发生生体制转转换，实实质上是是该变量量各个状状态（即即“体制”）的概概率分布布发生了了变化（如图11所示）。根据据变量由由一种状状态向另另一种状状态变迁迁的概率率是否变变化，该该模型分分为固定定概率体体制转换换模型和和变动概概率体制制转换模模型。固固定概率率体制转转换模型型曾被用用于分析析利率期期限结构构（汉密密尔顿，19888）、股票回回报（塞塞可惕、拉姆和和马克，19990）和和浮动汇汇率（恩恩格尔和和汉密尔尔顿，119900）。然然而，在在这些应应用中，最大的的缺陷是是假设变变量的体体制转换换概率是是一成不

6、不变的。为了克克服这个个缺陷，李（119911），戴戴伯德、温巴齐齐和李（19994）考考虑到体体制转换换概率随随时间变变化的特特性，将将该模型型扩展为为变动概概率体制制转换模模型，并并使用该该模型模模拟美元元-英镑汇汇率的长长期摆动动。随后后，费拉拉多（119933，19994）用用变动概概率体制制转换模模型分析析了商业业周期相相位。在亚洲危危机爆发发之前，主要有有两类标标准的货货币危机机预警方方法：一一是受限限因变量量Proobitt模型或或Loggit模模型，如如FR Proobitt模型（弗兰科科尔和罗罗斯，119966）、KMMP LLogiit模型型（库玛玛、默尔尔斯和佩佩劳丁，2

7、0002）；二是指指标分析析法，如如KLRR信号分分析法（卡明斯斯基、李李让多和和雷恩哈哈特，119988）、DCCSD模模型（国国际货币币基金组组织发展展中国家家研究部部，19998）。对于于评估金金融脆弱弱性，上上述模型型比信用用评级、债券息息差和在在险价值值（Vaaluee-att-Riisk）等方法法的准确确性更高高（伯格格和安德德鲁等人人，19999，20033）。然然而，标标准的货货币危机机预警方方法存在在几个明明显的缺缺陷。第第一，标标准的货货币危机机预警方方法需要要事先确确定危机机期。确确定危机机期的通通常做法法是：分分别计算算汇率、国际储储备和/或利率率的变化化率，并并为它们

8、们选择一一个权重重，将它它们组合合成投机机压力指指数（TThe Inddex of Speecullatiive Preessuure），事先先指定投投机压力力指数的的依样本本阀值（Thee Saamplle-ddepeendeent Thrreshholdd），然然后根据据某一特特定期间间投机压压力指数数的实际际计算值值是否超超过该阀阀值确定定该期间间是否发发生危机机。根据据这个程程序，不不同的预预警方法法确定的的危机期期是不尽尽相同的的。例如如，卡明明、辛德德勒和萨萨缪尔（20001）用用他们确确认的危危机期与与KLRR信号分分析法确确认的危危机期进进行了比比较，结结果表明明，只有有61%

9、的危机机期是两两种方法法共同确确认的。第二，尽管阀阀值法能能确认危危机期，但是阀阀值的选选择是任任意的，至今没没有令人人信服的的统一标标准 在所查阅的文献中，阀值包括（阿兹等人，1999）、（卡拉马扎等人，2000）、（卡明等人，2001）、（艾迪逊，2000）和（KLR，1997）等几种，其中为样本标准差。很很明显，选择不不同的阀阀值，将将得到不不同的危危机期和和不同的的参数估估计值。阀值有有时被处处理为一一个人为为给定的的百分数数（例如如5%），这有可可能犯“人为制制造危机机”的错误误。而且且，阀值值具有样样本依赖赖性，这这意味着着未来的的数据可可能影响响已经确确认的危危机。这这是因为为，

10、阀值值是根据据样本标标准差定定义的，发生一一次新的的相对严严重的危危机（例例如亚洲洲危机）可能导导致先前前确认的的危机不不再被确确认为危危机。艾艾迪逊（20000）研研究发现现，如果果使用119977年以前前的数据据，阀值值法确认认马来西西亚发生生了5次危机机，但是是，如果果使用119999年以前前的数据据，阀值值法只发发现1次危机机（即119977年危机机），其其它危机机都“消失了了”。为了了解决这这个问题题，通常常的做法法是使用用“视窗排排除（EExcllusiion of Winndoww）”原理：如果在在一定的的时间视视窗范围围内，某某些危机机伴随以以前的某某次危机机而发生生，那么么可

11、以认认为这些些危机只只是前一一次危机机的延续续，从而而排除这这些危机机。然而而，排除除视窗的的宽度是是任意选选择的，可以是是1个季度度（艾青青格林、罗斯和和威普罗罗茨，119966）、188个月（阿兹等等人，119999）甚至至3年（弗弗兰科尔尔和罗斯斯，19996）。很明明显，不不同的排排除视窗窗宽度将将得到不不同的预预测结果果。使用用排除视视窗的目目的是为为了防止止将某次次危机的的延续错错误地认认为发生生了新的的危机。但是，在采用用视窗排排除原理理时，有有可能在在因变量量中引入入人为序序列相关关。这是是因为，在采用用视窗排排除原理理时，意意味着()，其中中为排除除视窗的的宽度，这就与与Pr

12、oobitt模型或或Loggit模模型潜在在假设观观测值之之间相互互独立相相矛盾。此外，在将连连续变量量转化为为二元变变量时或或者在采采用视窗窗排除原原理时，将产生生样本信信息丢失失问题。体制转换换模型很很好地克克服了上上述问题题。第一一，体制制转换模模型不需需要事先先确定危危机期，而是在在使用最最大似然然法预测测危机发发生概率率的同时时获得危危机的发发生时期期和特征征。因此此，可以以直接避避免因使使用阀值值法和视视窗排除除原理而而产生的的问题。第二，体制转转换模型型不需要要将连续续变量转转换成二二元变量量，并且且不使用用视窗排排除原理理，从而而不会产产生样本本信息丢丢失问题题，因变变量的动动

13、态信息息能够完完整保留留。由于于体制转转换模型型具有这这些优点点，亚洲洲危机爆爆发之后后，该模模型开始始被用于于研究和和建立货货币危机机预警系系统。珍珍尼和马马逊（119988）、弗弗拉茨谢谢尔（119999）相继继建立和和发展了了多重均均衡货币币危机模模型，并并使用马马尔科夫夫转换变变量模拟拟了多重重均衡之之间的相相互转换换过程。然而，他们假假定从一一种均衡衡向另一一种均衡衡转换的的概率是是一成不不变的。塞拉和和萨克斯斯纳（220022）使用用马尔科科夫转换换模型分分析了119977年印度度尼西亚亚危机，研究危危机爆发发是否源源于国内内因素、季节性性因素或或者是由由于邻国国传染所所致。马马丁

14、内兹兹-皮利亚亚（20002）使用11979919993年年数据，借用变变动概率率马尔科科夫转换换模型模模拟了11992219993年年欧洲汇汇率机制制（Exxchaangee Raate Mecchannismm，简称称ERMM）动荡荡。阿比比达（220033）将体体制转换换模型用用于预测测货币危危机，他他选择汇汇率作为为因变量量，以11972219999年年期间的的数据为为样本，利用单单参数检检验显着着的预警警指标分分别对遭遭受亚洲洲金融危危机冲击击的五个个国家 这五个国家是印度尼西亚、韩国、马来西亚、菲律宾和泰国。进进行了分分析。马马丁内兹兹-皮利亚亚（20002）研究发发现，体体制转换

15、换模型不不仅能够够确认艾艾青格林林、罗斯斯和威普普罗茨（19996）所所确认的的所有危危机事件件，而且且能够确确认更多多的危机机事件。而且，体制转转换模型型预测货货币危机机的准确确性比标标准的预预警方法法更高，而且发发出的错错误信号号更少（阿比达达，20003）。尽管如此此，体制制转换模模型并非非完美无无缺。笔笔者在阿阿比达（20003）研研究的基基础上，通过扩扩大研究究范围、改变样样本区间间、挑选选不同的的外生变变量以及及对因变变量时间间序列引引入一阶阶自回归归，试图图全面、客观地地评价体体制转换换模型在在建立货货币危机机预警系系统方面面的效果果。本文文主要回回答两个个问题：根据体体制转换换

16、模型建建立的货货币危机机预警系系统是否否有更强强的预警警能力？它预测测危机发发生的时时机是否否更准确确？本文文第二部部分给出出检验中中将使用用的模型型，第三三部分给给出并分分析检验验结果，第四部部分总结结研究结结论。二、模型型本论文以以各个样样本国家家或地区区的名义义汇率变变化率为为因变量量（用表表示）。假设名名义汇率率变化率率的时间间序列遵遵循下列列特殊结结构的一一阶自回回归： MACROBUTTON MTPlaceRef * MERGEFORMAT SEQ MTEqn h * MERGEFORMAT ( SEQ MTEqn c * Arabic * MERGEFORMAT 1)其中，为为名

17、义汇汇率变化化率在时时期的状状态变量量或体制制变量，为体制制下回归归系数向向量，为为体制下下外生变变量向量量，为体体制下与与外生变变量向量量相对应应的回归归系数向向量，为一一阶自回回归系数数，即即在体制制下服从从均值为为0、方差差为、各各期之间间相互独独立的正正态分布布。体制转换换模型的的基本前前提是，我们在在事前无无法直接接观察因因变量的的体制变变化这一一现象，而因变变量的行行为却依依赖于体体制，即即在不同同的体制制下，因因变量表表现出不不同的行行为方式式。就本本论文研研究的名名义汇率率变化率率而言，一方面面，“是否出出现急剧剧贬值或或升值”或“是否发发生危机机”这个体体制变量量是一个个无法

18、直直接观察察的二元元变量，这类无无法直接接观察的的变量被被称为潜潜伏变量量；另一一方面，名义汇汇率变化化率的行行为依赖赖于这个个二元潜潜伏变量量。很明明显，名名义汇率率变化率率在危机机状态下下与在平平静状态态下的行行为具有有显着性性差异。一般地地，在危危机状态态下，名名义汇率率变化率率的均值值将发生生漂移、波动性性将更强强。假设设名义汇汇率变化化率的潜潜伏变量量遵循一一阶双态态马尔科科夫链，其中定定义危机机状态，定义平平静状态态，则 MACROBUTTON MTPlaceRef * MERGEFORMAT SEQ MTEqn h * MERGEFORMAT ( SEQ MTEqn c * Ar

19、abic * MERGEFORMAT 2)也就是说说，因变变量的概概率分布布以及各各个参数数是随体体制转换换而变化化的。如如果将因因变量关关于的条条件密度度记作向向量，则则： MACROBUTTON MTPlaceRef * MERGEFORMAT SEQ MTEqn h * MERGEFORMAT ( SEQ MTEqn c * Arabic * MERGEFORMAT 3)其中，代代表条件件密度的的参数向向量。在当前状状态给定定条件下下，停留留在当前前状态或或向另一一种状态态转换都都有一定定的可能能性，这这依赖于于一个国国家或地地区经济济金融基基本面的的健康程程度。通通过选择择一定数数量的

20、统统计显着着性外生生变量，可以较较好地衡衡量一个个国家或或地区经经济金融融基本面面的健康康程度。具体而而言，潜潜伏变量量的体制制转换是是通过转转换概率率矩阵来来实现的的： MACROBUTTON MTPlaceRef * MERGEFORMAT SEQ MTEqn h * MERGEFORMAT ( SEQ MTEqn c * Arabic * MERGEFORMAT 4)其中，它是从从期的状状态转换换到第期期状态的的概率（）；为累累计概率率分布函函数，为为了简化化，一般般假设累累计概率率分布函函数为对对数正态态分布；为外生生变量向向量在第第期的样样本值；分别是是平静状状态和危危机状态态的外生

21、生变量回回归系数数向量。我们的目目标是根根据因变变量和所所有外生生变量从从基期到到期的样样本矩阵阵估计参参数向量量和转换换概率矩矩阵，然然后基于于参数估估计值和和转换概概率估计计值推断断某一时时期因变变量处于于某种体体制的条条件概率率，其中。在独独立同分分布（）情形下下，关于于的推断断仅仅依依赖于和和。在参参数向量量已知时时，可以以推断第第期处于于两种体体制的条条件概率率和，然后后将这两两个条件件概率列列成一个个二维列列向量。如果给给定第期期的所有有信息，可以利利用第期期和第期转转换概率率矩阵计计算第期期处于两两种状态态的条件件预测概概率和，如等等式（66）所示示，同样样地，可可以将第第期在两

22、两种状态态下的条条件概率率预测值值列成一一个二维维列向量量。通过过等式（5）和等等式（66）迭代代，可以以推断任任意时期期的条件件概率向向量： MACROBUTTON MTPlaceRef * MERGEFORMAT SEQ MTEqn h * MERGEFORMAT ( SEQ MTEqn c * Arabic * MERGEFORMAT 5)= MACROBUTTON MTPlaceRef * MERGEFORMAT SEQ MTEqn h * MERGEFORMAT ( SEQ MTEqn c * Arabic * MERGEFORMAT 6)其中，是是第期的的转换概概率矩阵阵，如等等式

23、（44）所示示，“”表示元元素与元元素相乘乘，“”矩阵相相乘，是因变变量关于于的条件件密度向向量，如如等式（3）所示示。等式式（5）计算算第期处处于第种种状态的的条件概概率，它它是条件件联合密密度函数数与条件件边际密密度函数数的比率率 条件联合密度函数，其中；条件边际密度函数是两种状态的联合分布之和，即。等式式（6）计算算计算第第期处于于两种状状态的条条件预测测概率 条件预测概率。如果给定定初始值值和参数数向量的的估计值值，通过过上述迭迭代公式式可以计计算任意意时期的的（）。确确定初始始值至少少有两种种方法，一种方方法是令令，其中中，是一一个二维维列向量量，两个个元素非非负且它它们之和和等于1

24、1；另一一种方法法由下面面阐述的的最大似似然法估估计。实实际上，对于时时段足够够长的时时间序列列，初始始值的选选择对于于函数的的影响微微不足道道，无论论是作为为独立的的参数进进行估计计，还是是作为参参数向量量函数进进行计算算，甚至至仅仅把把它设定定为一个个常数，对于该该模型估估计结果果影响并并不大（阿比达达，20003）。本论论文采用用第一种种方法确确定初始始值。我们采用用最大似似然法估估计参数数向量。将各个个时期边边际密度度函数的的对数值值加总可可以得到到对数似似然函数数： MACROBUTTON MTPlaceRef * MERGEFORMAT SEQ MTEqn h * MERGEFOR

25、MAT ( SEQ MTEqn c * Arabic * MERGEFORMAT 7)其中，。通过似似然最大大化条件件，可以以计算估估计值，同时，任意时时期处于于危机状状态的条条件概率率的预测测值也被被估计出出来，这这些预测测值构成成危机发发生概率率序列。每当危危机发生生概率大大于0.50时时，我们们认为预预警系统统发出11次警报报信号。三、检验验（一）指指标本文取名名义汇率率月变化化率为因因变量。对于外外生变量量，考虑虑到所研研究的样样本国或或地区具具有各自自不同的的经济背背景，为为此，本本文挑选选了200个备选选指标，如表11所示。这200个指标标分为三三类，依依次是宏宏观经济济不平衡衡指

26、标、资本流流动指标标和金融融脆弱性性指标。表1 外生变变量的备备选指标标类别指标宏观经济济不平衡衡指标实际汇率率对长期期趋势的的偏离程程度贸易账户户余额（出口-进口）与GDDP的比比率？出口增长长率准货币（M2）与与外汇储储备的比比率准货币（M2）与与外汇储储备比率率的增长长率外汇储备备增长率率国内信贷贷增长率率工业生产产增长率率GDP实实际增长长率资本流动动指标实际利率率3个月伦伦敦同业业拆借利利率（LLIBOOR）银行外债债净额与与银行资资产的比比率短期外债债与外汇汇储备的的比率非直接投投资余额额与GDDP的比比率银行体系系脆弱性性指标银行资产产与GDPP的比率率中央银行行向银行行发放的的

27、贷款与与银行负负债的比比率银行存款款与M22的比率率银行资本本金与银银行资产产的比率率银行资产产与银行行负债的的比率银行资产产与银行行负债比比率的增增长率但是，在在实际估估计中，指标过过多将可可能产生生多重共共线性、过度识识别等问问题。为为了避免免这些问问题，必必须从上上述200个指标标中挑选选为数不不多的显显着性强强的指标标（本文文选取55个）。为此，首先对对各个备备选指标标的样本本数据标标准化。如果以以表示第第备选指指标在第第期的样样本值，表示第第备选指指标的样样本平均均值，那那么可以以由公式式（111）对备备选指标标标准化化。 MACROBUTTON MTPlaceRef * MERGE

28、FORMAT SEQ MTEqn h * MERGEFORMAT ( SEQ MTEqn c * Arabic * MERGEFORMAT 11)其中，为为第备选选指标标标准化后后在第期期的样本本值，为为样本时时期数。其次，根根据备选选指标检检验值的的显着性性确定外外生变量量或预警警指标。对每一一个样本本国或地地区，分分别用上上述200个指标标中的11个指标标进行回回归分析析，根据据该指标标的参数数估计的的显着性性决定是是否选择择这个指指标。回回归分析析的参数数估计及及其检验验值如表表2所示。对于被被确定为为外生变变量的指指标，单单变量回回归分析析中的系系数向量量相当于于参数向向量，即即决定仍

29、仍然处于于平静状状态的概概率的参参数向量量。此外外，在回回归分析析时，所所有外生生变量均均进行一一种转换换：即如如果该外外生变量量的样本本值增加加，因变变量仍然然处于平平静状态态的概率率将降低低，也就就是说，参数估估计值应应该为负负数。如如果参数数估计值值为负，被视为为符号正正确，经经济检验验通过；否则，符号错错误，经经济检验验不通过过。（二）数数据本文使用用阿根廷廷、巴西西、中国国、香港港、印度度、印度度尼西亚亚、韩国国、马来来西亚、墨西哥哥、菲律律宾、俄俄罗斯、泰国等等12个国国家或地地区在119788年1月至20002年5月期间间的月度度数据估估计模型型。原始始数据来来源于国际金金融统计

30、计（光盘盘版）（Innterrnattionnal Finnancciall Sttatiistiics CD-ROMM）。（三）估估计结果果1.单个个外生变变量的估估计结果果仔细观察察表2中的数数据，我我们可以以发现，对于大大多数国国家而言言，实际际汇率对对长期趋趋势偏离离程度的的参数估估计值不不仅符号号正确，而且检检验值也也是显着着的（俄俄罗斯除除外）。实际上上，对于于所有样样本国或或地区，实际汇汇率对长长期趋势势的偏离离程度是是唯一符符号正确确并且显显着性较较强的指指标。出出口增长长率、准准货币（M2）与与外汇储储备的比比率、准准货币（M2）与与外汇储储备比率率的增长长率、外外汇储备备增

31、长率率等4个指标标对于所所有样本本国或地地区而言言符号均均正确，但是它它们的检检验值对对某些样样本国或或地区是是显着的的。出口口增长率率和外汇汇储备增增长率对对于大多多数样本本国或地地区是显显着的，这与选选择名义义汇率月月变化率率作为因因变量有有一定的的关系。其它变变量的参参数估计计值对于于某些样样本国或或地区要要么符号号正确而而检验值值不显着着，要么么检验值值显着而而符号不不正确。这充分分说明：不同的的国家或或地区，由于具具有不同同的经济济环境，各个指指标在预预测货币币危机方方面的表表现必然然是不尽尽相同的的。根据单个个外生变变量的回回归分析析结果，对于每每个样本本国或地地区，我我们分别别选

32、择了了5个显着着性较强强的外生生变量作作为预警警指标（已在表表2中以下下划线“_”标注）。当然然完全根根据符号号和单参参数检验验的显着着性选择择指标有有可能出出错，这这是因为为，预警警指标之之间的相相关性有有可能降降低它们们的预警警能力。2.多个个外生变变量的估估计结果果表3列出出了多个个外生变变量的估估计结果果。根据据估计结结果，我我们发现现，状态态0（即平平静状态态）的均均值和标标准差均均低于状状态1（即危机机状态），而且且，两种种状态下下的差异异是显着着的。在在平静状状态，除除巴西外外，大多多数样本本国或地地区名义义汇率月月变化率率的样本本均值均均低于00.255%，而而在危机机状态，名

33、义汇汇率月变变化率的的样本均均值最高高的达到到40.56%（巴西西）。在在平静状状态，大大多数样样本国或或地区名名义汇率率月变化化率的样样本标准准差均低低于5%，而在在危机状状态，名名义汇率率月变化化率的样样本标准准差最高高的达到到54.09%（巴西西）。根根据估计计结果，我们不不难得出出结论：危机状状态的均均值和标标准差与与平静状状态的均均值和标标准差在在统计上上是显着着不同的的，从而而，均值值和波动动性是区区分危机机状态和和平静状状态的显显着特征征。对于任意意样本国国或地区区，在单单个外生生变量估估计中，尽管所所选择预预警指标标的参数数估计值值符号正正确并且且显着性性较强，但是在在多个外外

34、生变量量估计中中，符号号并非完完全正确确，而且且显着性性也有所所降低。正如前前面指出出的，在在单个外外生变量量估计中中，某些些指标的的显着性性本来并并不高，而引入入多个外外生变量量时有可可能导致致指标之之间出现现近似相相关性问问题，这这就可能能影响参参数估计计的显着着性。不不过，为为了尽可可能全面面地反映映一个国国家或地地区基本本面的状状况，我我们仍然然保留了了这些指指标。此此外，所所有样本本国或地地区的因因变量滞滞后1期的参参数估计计值并不不显着。尽管如如此，对对于各个个样本国国或地区区，整体体性检验验基本上上通过：绝大多多数样本本国或地地区的统统计量在在15%的显着着水平下下呈现出出显着性

35、性，而且且绝大多多数表2 单个外外生变量量的参数数估计结结果指标阿根廷巴西中国香港印度印度尼西西亚韩国马来西亚亚墨西哥菲律宾俄罗斯泰国系数值系数值系数值系数值系数值系数值系数值系数值系数值系数值系数值系数值实际汇率率对长期期趋势的的偏离程程度贸易账户户余额与与GDPP的比率率出口增长长率准货币（M2）与与外汇储储备的比比率准货币（M2）与与外汇储储备比率率的增长长率外汇储备备增长率率国内信贷贷增长率率工业生产产增长率率GDP实实际增长长率实际利率率3个月伦伦敦同业业拆借利利率（LLIBOOR）银行外债债净额与与银行资资产的比比率短期外债债与外汇汇储备的的比率非直接投投资余额额与GDPP的比率率

36、银行资产产与GDDP的比比率中央银行行向银行行发放的的贷款与与银行负负债的比比率银行存款款与准货货币（MM2）的的比率银行资本本金与银银行资产产的比率率银行资产产与银行行负债的的比率银行资产产与银行行负债比比率的增增长率观察值个个数*-0.444-0.009-0.444-0.115-0.222-0.443-0.2290.200-0.778-0.443-0.1140.188-0.117-0.440-0.5510.0110.1880.033-0.6640.299157-2.990-0.335-1.996-0.660-0.997-2.115-1.8891.033-1.116-1.001-0.3330

37、.711-0.884-0.778-0.9930.0770.3440.111-1.7760.999-0.2270.066-0.331-0.118-0.227-0.448-0.5500.222-0.226-0.220-0.7780.355-0.444-0.008-0.117-0.1101.5110.111-0.3300.044165-2.3360.055-1.447-0.778-1.007-1.772-2.0090.133-1.116-1.110-0.3330.577-1.882-0.338-0.449-0.0030.8440.055-0.6660.011-0.553-0.449-0.110-0.

38、229-0.336-0.553-0.449-0.111-0.778-1.0030.244-0.008-0.222-0.221-0.661-0.221-0.5580.088-0.114-0.009292-2.002-1.555-0.446-1.004-1.667-2.002-1.113-0.332-1.116-1.0010.633-0.552-0.335-0.443-0.772-0.112-1.7780.011-0.009-0.223-0.221-1.114-0.779-0.440-0.445-0.662-0.2270.566NA-0.770-0.6620.411-0.2240.188-0.22

39、7NA0.088-0.117NANA292-2.110-0.995-1.774-0.665-1.007-1.445-0.888-1.005NA-1.661-1.3330.722-0.9980.388-0.773NA0.077-0.111NANA-0.778-0.337-0.447-0.114-0.116-0.662-0.559-0.2290.200-0.778-0.223NA-0.220-0.337NA0.122-0.5540.055NANA292-3.005-1.332-0.996-0.330-0.338-2.000-1.889-0.3310.466-1.001-0.443NA-0.664-

40、0.558NA0.099-0.6640.122NANA-0.663-0.334-0.333-0.119-0.222-0.229-0.002-0.220-0.444-0.117-0.112-0.5570.4550.255-0.441-0.2280.066-0.5570.1770.033292-2.779-0.996-1.555-0.889-1.117-1.661-0.223-0.110-1.224-0.110-0.660-0.7770.5440.333-0.447-1.9980.077-1.8820.2330.011-0.229-0.995-0.229-0.113-0.117-0.009-0.2

41、250.155-0.3340.077-0.000-0.117-0.004-0.0030.7770.466-0.006-0.553-0.338-0.337292-2.111-1.665-0.776-1.449-1.778-0.333-1.2271.277-2.8890.877-0.003-0.669-0.003-0.0091.0220.733-0.441-1.550-0.770-0.669-0.330-0.112-0.116-0.005-0.114-0.007-0.4440.055-0.228-0.009-0.4420.399-0.883-0.006-0.3370.077-0.110-0.553

42、-0.007-0.009292-2.667-0.557-1.225-0.111-0.446-0.443-2.9900.266-1.339-0.667-3.0030.999-2.993-0.119-2.0080.155-0.441-1.111-0.330-0.559-0.555-0.229-0.449-0.008-0.221-0.666-0.5530.255-0.226-0.227-0.1130.488-0.334-0.2200.6110.1440.2880.099-0.5570.199292-2.662-0.443-1.667-0.220-0.447-2.111-1.7720.633-0.88

43、6-0.221-0.3320.611-0.779-0.5500.1330.1770.4440.077-1.3360.200-0.331-0.114-0.228-0.446-0.221-0.3370.333-0.005-0.2220.199-0.6600.299-0.998-0.7760.377-0.114-0.115-0.119-0.227-0.229292-2.227-0.997-1.995-3.441-1.556-1.4431.700-0.336-2.0062.333-3.8850.799-3.447-1.5502.722-1.115-0.331-0.660-1.229-0.888-0.1

44、12-0.442-0.556-0.115-0.220-0.773-0.224NA-0.559-0.007-0.119-0.228-0.227-0.223-0.5580.0440.0880.033-0.3340.188107-1.663-0.335-1.996-0.660-0.996-2.005-1.119NA-1.446-0.001-0.333-0.334-0.441-0.778-0.9930.0660.0440.111-1.3360.422-0.2290.2440.055-0.330-0.338-0.555-0.2201.700-0.772-0.117-0.112-0.111-0.339-0

45、.4460.0770.1440.0550.2440.0990.499292-2.3351.8660.300-1.773-2.006-2.889-1.0001.566-2.666-1.333-0.995-0.449-1.332-1.9900.2770.5440.2111.3660.5991.388注：原始始数据来来源于国际金金融统计计。 下划线线“_”值所对对应的指指标是其其所对应应样本国国或地区区的显着着性指标标，该指指标是各各个样本本国或地地区多变变量估计计中的外外生变量量。 NA：表示该该样本国国或地区区的该指指标没有有时间序序列数据据。*：因变变量时间间序列的的观测值值个数。表3 多个外

46、外生变量量的参数数估计结结果指标阿根廷巴西中国香港印度印度尼西西亚韩国马来西亚亚墨西哥菲律宾俄罗斯泰国系数值系数值系数值系数值系数值系数值系数值系数值系数值系数值系数值系数值状态0均均值状态1均均值状态0标标准差状态1标标准差常数因变量滞滞后值实际汇率率对长期期趋势的的偏离程程度贸易账户户余额与与GDPP的比率率出口增长长率准货币（M2）与与外汇储储备的比比率准货币（M2）与与外汇储储备比率率的增长长率外汇储备备增长率率国内信贷贷增长率率工业生产产增长率率GDP实实际增长长率3个月伦伦敦同业业拆借利利率（LLIBOOR）银行外债债净额与与银行资资产的比比率短期外债债与外汇汇储备的的比率非直接投

47、投资余额额与GDDP的比比率银行资产产与GDDP的比比率中央银行行向银行行发放的的贷款与与银行负负债的比比率银行存款款与准货货币（MM2）的的比率银行资本本金与银银行资产产的比率率银行资产产与银行行负债的的比率银行资产产与银行行负债比比率的增增长率观察值个个数统计量值0.1446.0990.44437.1156.1550.066-0.332-0.229-0.336-0.118-0.44115711.2230.0882.0990.98816.9966.6662.0110.077-1.337-1.554-1.331-1.003-1.3321.07740.5563.11154.00923.7740.

48、122-0.332-0.2220.355-0.663-1.00216515.8890.0332.2660.35511.99612.6601.3440.533-1.667-1.4491.022-1.333-0.9970.0331.9990.3444.1550.6550.611-0.660-0.443-0.228-0.443-0.22929220.1190.0111.8550.7552.4660.3000.8990.788-1.557-1.225-1.116-1.443-0.8890.0993.4551.0998.4441.4770.044-0.115-0.4430.2000.188-0.1172

49、928.4880.1882.6880.6550.7660.5660.9990.100-0.997-1.889-1.001-0.778-0.9930.7886.5333.01113.5597.8660.211-0.555-0.222-0.558-0.443-0.5512929.1220.1663.0661.3440.7661.5773.1220.922-1.998-0.335-1.111-0.883-0.7780.22211.3340.33323.1193.0110.177-0.552-0.009-0.331-0.3320.36629215.6640.08810.881.96629.5516.8

50、992.7991.066-1.117-0.552-0.775-1.4430.6660.2004.9550.69916.11416.2240.255-0.993-5.009-1.5560.277-1.11229219.8840.0114.0111.46628.7765.4880.6991.344-0.555-0.443-0.889-0.339-0.9980.2005.1220.5666.0552.3660.311-0.114-0.221-0.335-0.661-0.11329210.3380.1550.6771.57711.2256.1117.2660.266-1.006-1.224-1.994

51、-1.552-1.7710.1555.3440.6447.3114.7550.144-0.333-0.339-0.4430.144-0.11629214.6670.0440.6220.2550.2660.0882.0001.055-1.117-0.889-3.0010.733-0.8850.0445.1440.2886.4662.0880.088-0.119-0.335-0.118-0.667-0.33629226.7700.0002.3771.97723.99513.4416.1111.200-1.226-2.226-1.447-1.550-2.002-1.8810.1221.9222.04

52、49.3221.8440.200-0.222-0.4410.933-0.447-1.11010728.1160.0001.6330.3551.9660.6000.3661.211-1.227-1.0091.611-0.888-1.2250.0332.3220.6339.5113.3770.222-0.118-0.332-0.559-0.440-0.22429220.6630.0110.3551.66619.44711.2232.1330.688-1.006-1.556-1.662-1.884-0.883样本国或或地区的的值基本本上小于于15%。（四）模模型预测测危机的的效果分分析1.模型型的预

53、警警能力本文以名名义汇率率月贬值值幅度大大于5%为标准准，判断断一个经经济体是是否发生生了货币币危机。需要指指出的是是，本文文所谓的的货币危危机的含含义与通通常所说说的实际际发生的的货币危危机的含含义是不不尽相同同的。这这是因为为，如果果名义汇汇率贬值值持续的的时间不不长，可可能并不不会产生生影响面面大、破破坏性强强的货币币危机。此外，在第二二部分，我们已已经提到到，当危危机发生生概率超超过0.50时时，预警警系统就就发出报报警信号号。无论多么么完美的的模型，其建立立预警系系统的预预警能力力总是有有限的。一方面面，当预预警系统统发出报报警信号号时，经经济体在在未来112个月月之内并并不一定定会

54、发生生危机。如果某某个经济济体在预预警系统统发出报报警信号号之后112个月月之内确确实发生生了货币币危机，那么这这个信号号被称为为“真信号号”，否则则被称为为“伪信号号”。另一一方面，当经济济体发生生危机，预警系系统在危危机发生生之前112个月月内也不不一定发发出了报报警信号号。如果果预警系系统在危危机发生生之前112个月月内确实实发出了了报警信信号，那那么预警警系统表表现很灵灵验，否否则预警警系统就就失灵了了。此外外，还有有一种情情形，预预警系统统没有发发出报警警信号，经济体体也没有有发生危危机。可可以用下下面这个个韦恩图图清楚地地表达这这四种情情形的含含义（如如图2所示）。图2 预警系统发

55、出报警信号与经济体发生危机的关系示意图 DCA B图3 危机发生时点与好信号发出时段9603-3-6-9危机发生时点好信号发出时段其中，区区域A表示预预警系统统发出报报警信号号，经济济体在报报警信号号发出之之后122个月内内确实发发生了货货币危机机，即“真信号号”或“灵验”情形；区域BB表示预预警系统统发出报报警信号号，但是是经济体体在报警警信号发发出之后后12个月月内没有有发生货货币危机机，即“伪信号号”情形；区域CC表示经经济体发发生了货货币危机机，但是是预警系系统在货货币危机机发生之之前122个月内内没有发发出报警警信号，即“失灵”情形；区域DD表示预预警系统统既没有有发出警警报信号号，

56、经济济体也没没有发生生危机，即经济济金融体体系处于于正常状状态。很很明显，区域AA是预警警系统发发出报警警信号（右圆）和经济济体发生生货币危危机（左左圆）的的交集。如果预预警系统统发出的的伪信号号越少，并且失失灵次数数越少，那么它它的预警警能力越越强。也也就是说说，预警警能力比比率越高，预预警系统统的预警警能力越越强。显显然，。根据预预警能力力比率的的取值，可以将将预警系系统的预预警能力力划分成成以下四四个等级级：（11）若，则则预警系系统的预预警能力力极强；（2）若，则则预警系系统的预预警能力力较强；（3）若，则则预警系系统的预预警能力力较弱；（4）若，则则预警系系统的预预警能力力极弱。2.

57、模型型预警的的时效性性建立预警警系统的的主要目目的是预预测危机机发生的的可能性性，以便便为当局局制定相相应的对对策提供供依据。然而，当局在在制定相相应的对对策时，往往产产生认识识时滞、行动时时滞和政政策时滞滞。为了了充分地地发挥预预警系统统的功效效，就必必须要求求预警系系统在危危机发生生时点之之前某一一个适当当的时间间段内发发出报警警信号。也就是是说，预预警系统统发出报报警信号号的时机机是至关关重要的的，过早早过迟都都会影响响预警系系统预测测危机的的准确性性：报警警信号发发出过早早，一方方面，当当局难以以准确把把握事态态和制定定适当的的对策，另一方方面，当当局如果果采取“逆向操操作”，将可可能

58、对经经济产生生“推波助助澜”的影响响；报警警信号发发出过迟迟，一方方面，当当局没有有充足的的时间制制定政策策或者制制定的政政策不经经过一段段相当长长的时间间达不到到预期效效果，另另一方面面，如果果报警信信号在危危机发生生之后发发出，那那么这直直接说明明预警系系统失效效了。因因此，预预警系统统过早或或过迟发发出的报报警信号号都不是是好信号号。图14 俄罗斯货币危机发生时点、概率与报警信号图12 墨西哥货币危机发生时点、概率与报警信号图8 印度货币危机发生时点、概率与报警信号图9 印度尼西亚货币危机发生时点、概率与报警信号图6 中国货币危机发生时点、概率与报警信号图7 香港货币危机发生时点、概率与

59、报警信号图10 韩国货币危机发生时点、概率与报警信号图11 马来西亚货币危机发生时点、概率与报警信号图15 泰国货币危机发生时点、概率与报警信号图4 阿根廷货币危机发生时点、概率与报警信号图5 巴西货币危机发生时点、概率与报警信号图13 菲律宾货币危机发生时点、概率与报警信号一个好的的报警信信号应该该具备这这样的性性质：一一是它应应该在危危机发生生之前发发出，否否则预警警系统失失效，二二是它出出现的时时点与危危机发生生时点之之间的时时间差不不宜太长长。本文文认为，报警信信号在危危机发生生之前22至8个月之之内是比比较适宜宜的（如如图3所示）。根据据上述原原则，好好信号一一定是真真信号，但是真真

60、信号不不一定是是好信号号。据此此，我们们可以用用好信号号与真信信号之间间的比率率衡量预预警系统统的预警警时效性性。如果果仍然以以A表示真真信号个个数，并并以E表示好好信号个个数，则则预警时时效比率率可以由由下式表表示：显然，并且，越高，模型的的预警时时效越强强。同样样地，可可以根据据预警时时效比率率的取值值，可以以将预警警系统的的预警时时效性划划分成以以下四个个等级：（1）若，则则预警系系统的预预警时效效性极强强；（22）若，则则预警系系统的预预警时效效性较强强；（33）若，则则预警系系统的预预警时效效性较弱弱；（44）若，则则预警系系统的预预警时效效性极弱弱。3.模型型的预警警效果分分析图4