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        中國外匯風險的識別和動態(tài)預警研究

        2015-12-05 11:47:24顧乃珊南開大學天津
        決策與信息 2015年27期
        關鍵詞:外匯風險

        顧乃珊南開大學 天津

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        中國外匯風險的識別和動態(tài)預警研究

        顧乃珊
        南開大學 天津

        [摘要]本文選擇動態(tài)Logit預警模型和極值分位數(shù)的估計方法對中國的外匯風險進行識別和預測。采用極值分位數(shù)的估計方法對中國的外匯風險進行識別,并且在此基礎之上,對中國外匯風險動態(tài)預警模型進行了構建。選擇的動態(tài)Logit預警模型除了對外匯風險受到的基本面的影響進行了充分的考慮,同時還將動態(tài)性因素加入了進去,也就是對外匯風險的自回歸性進行了充分的考慮。

        [關鍵詞]外匯風險;動態(tài)Logit模型;極值分位數(shù)

        世界各國的相互依存度在金融全球化不斷發(fā)展的今天開始變得越來越高,這樣就導致金融危機傳導具有了越來越大的范圍,而且具有越來越嚴重的危害。上個世紀以來,美國次貸危機為代表的金融危機嚴重地破壞到了全球的經濟和金融體系,因此世界各國都開始越來越重視金融風險的防范和監(jiān)管工作。在這種情況下,就算中國具有較好的宏觀經濟指標,面對如此錯綜復雜的國際地理環(huán)境,一旦存在著金融風險監(jiān)管不力的現(xiàn)象就有可能導致出現(xiàn)外匯風險,并且進一步的引發(fā)貨幣危機。通過分析我們認為中國的外匯風險存在的比較明顯,也就是人民幣賣出的高壓狀態(tài)。為此,必須要對預警系統(tǒng)進行積極的開發(fā),對中國外匯風險進行有效的控制,從而避免出現(xiàn)貨幣危機。

        1.外匯風險識別和動態(tài)預警概述

        從上世紀70年代開始研究貨幣危機理論和預警,并且將第一代貨幣危機理論提了出來,在該貨幣危機理論中以采用基本面因素進行預測和解釋的理性行為的角度來看待外匯市場上的投機行為,其對多數(shù)新興市場國家在上世紀90年代之前的貨幣危機進行了解釋,然而卻無法解釋沒有在爆發(fā)金融危機之前出現(xiàn)顯著的貨幣和財政擴展的國家[1]。后來有學者又將第二代貨幣危機理論提了出來,在該理論中認為,經濟基本面的惡化并非是投機者進行貨幣攻擊的原因,而貨幣貶值預期的自我實現(xiàn)才是導致投機者攻擊貨幣的原因。比如說在經濟中存在著兩重均衡,其中的一種均衡就是公眾具有零的貶值預期,這樣就能夠保證匯率的穩(wěn)定性。還有一種均衡就是貶值預期,如果具有達到一定程度的預期,這時候政府就需要采取有效的措施不斷的提升匯率,從而能夠使匯率平價得到維持,最終直到其被放棄,從而引發(fā)金融危機。利用該理論可以對上世紀九十年代的幾次貨幣危機進行較好的解釋,然而在對東南亞金融危機進行預測的時候則出現(xiàn)了失效的情況[2]。有學者在第三代貨幣危機理論中提出了金融恐慌論和道德風險論。其中的道德風險論認為過度投資和過度借債的情況在發(fā)達國家的金融機構和企業(yè)中存在的十分普遍,所以政府盡管在危機之前的賬面中并未存在非常明顯的赤字,然而因為其屬于企業(yè)投資的最終承擔者,因此會具有數(shù)量比較多的財政赤字。而且最終要通過貨幣化才能夠有效的消化這些赤字,但是危機會由于赤字貨幣化的預期而提前到來。與道德風險論比較起來,金融恐慌論恰恰相反,金融恐慌論認為市場上恐慌性的投機沖擊是導致金融危機的最為主要的原因,而且其認為金融體系的脆弱性與沖擊的形成具有非常密切的關系,特別是和銀行流動性的缺乏具有密切聯(lián)系[3]。

        國外的研究人員在這些理論的基礎之上提出了人工神經網絡預警模型、面板Logit模型、靜態(tài)面板Probit模型、KLR信號法預警模型、橫截面回歸危機預警模型以及概率模型等。在東南亞金融危機發(fā)生之后,我國開始了研究貨幣危機預警的工作,并且設計出了一系列的金融危機預警指標體系。然而所有的預警模型都屬于靜態(tài)的,往往只是依賴于一組宏觀經濟變量來對存在危機期的概率進行假設[4]。而且經濟研究所并不支持這一假設,大量的經驗證明,如果一個國家經歷越長的危機期,那么不管有如何變化出現(xiàn)在其政策層面,那么其未來也仍然會具有較高的危機發(fā)生概率。本文立足于前人研究的基礎,首先進行了識別外匯風險的工作,在對外匯壓力指數(shù)進行構建的條件下,選擇極值分位數(shù)的估計方法對外匯的風險進行識別。其次是對靜態(tài)Logit模型進行了發(fā)展,將動態(tài)性因素加了進去,這樣就能夠使外匯風險預警的有效性得以提升。

        2.選擇極值分位數(shù)的估計方法對中國的外匯風險進行識別

        要想對付外匯風險預警系統(tǒng)進行研制,首先必須要將能夠對本幣賣出壓力進行反映的外匯市場壓力指數(shù)EMP指數(shù)構件起來。隨后以外匯市場壓力指數(shù)為根據(jù)將閾值確定下來,并且對外匯風險進行識別,最后將預警模型建立起來,實施外匯風險的預警[5]。在本次研究中利用我國某一時間段的外匯儲備月度數(shù)據(jù)、名義利率、名義匯率等將我國的外匯市場壓力指數(shù)構建起來,也就是EMP_STV、EMP_KLR、EMP_ ERW。隨后采用正態(tài)性檢驗的方式對這三個外匯市場壓力指數(shù)實施檢驗。通過對JB統(tǒng)計量的分析,我們可以發(fā)現(xiàn),這三個序列都對正態(tài)性假設進行了拒絕。所以傳統(tǒng)的將風險是否發(fā)生的臨界值作為均值加常數(shù)倍的標準差的研究存在著一定的問題。隨后采用EMP_KLR為例,通過對極值分位數(shù)的估計方法的利用將外匯風險臨界值確定下來。

        首先,將最優(yōu)閾值確定下來。以上述的對外匯風險進行識別的方法為根據(jù),我們認為首先要將正確的閾值確定下來,這樣在采用CPD對超出量進行擬合的時候就能夠將合理的估計參數(shù)得出。在這里我們在確定最優(yōu)閾值的時候選擇的是基于平均超出量函數(shù)的方法。

        其次,參數(shù)估計及計算臨界值。在將最優(yōu)閾值確定下來之后,利用該閾值,然后選擇極大似然方法對其中廣義帕累托分布的超出量分布進行估計,將其形狀參數(shù)和尺度參數(shù)估計出來。隨后通過相關的公式將其中的極值分位數(shù)估計出來,也就是是否出現(xiàn)危機的臨界值。利用同樣的方式也可以將其他壓力指數(shù)的極值分位數(shù)計算出來。然后通過外匯風險發(fā)生的臨界值以及外匯市場壓力指數(shù)序列,就能夠對中國出現(xiàn)外匯風險的時間進行識別。通過選擇EMP_STV的方法和EMP_KLR的方法將壓力指數(shù)構建起來,并且選擇極值分位數(shù)的估計方法對外匯風險進行識別,比較符合我國的實際情況,并且可以將我國外匯市場的總體狀況很好的反映出來。

        3.采用動態(tài)Logit模型對我國的外匯風險預警系統(tǒng)進行構建

        上面提出了構建外匯市場壓力指數(shù)的方法,并且給出采用估計極值分位數(shù)對外匯風險進行識別的方法,與我國的實際情況相結合,采用EMP_KLR的外匯市場壓力指數(shù),通過對極值分位數(shù)的估計方法的利用對外匯風險進行識別。這樣就能夠將外匯風險二元變量得出,隨后以此為根據(jù)就能夠對我國的外匯風險預警系統(tǒng)進行構建。通過對其他研究的借鑒,在本次研究中采用能夠對國外沖擊、金融體系和宏觀經濟起到代表作用的指標,共計24個。從研究結果中,我們可以看出,在靜態(tài)模型和部分動態(tài)模型中匯率預期的系數(shù)位正值,這就表示,如果匯率具有正值得預期,也就是形成了人民幣貶值預期,這樣就會極大我國遭受外匯風險的幾率,而且也會具有更高的發(fā)生風險信號的概率。

        4.結語

        在本次研究中選擇使用Logit預警模型和極值分位數(shù)的估計方法對我國的外匯風險進行識別和預測。通過研究,我們認為,要想將外匯風險預警系統(tǒng)構建出來,首先必須要做好外匯風險的識別工作,在本次研究中選擇極值分位數(shù)的估計方法對外匯風險進行識別,從而取代了偏離均值若干倍標準差的方法。選擇使用這種方法能夠將傳統(tǒng)方法的正態(tài)性假定放寬,因此主觀因素很少會對其產生影響。靜態(tài)模型只是單純的以一組宏觀經濟變量為根據(jù)對外匯風險發(fā)生的概率進行假設,然而經驗研究所并不支持這一方式。在本次研究中采用動態(tài)Logit模型除了對外匯風險受到的宏觀經濟變量的影響進行了考慮之外,而且還對外匯風險的自回歸特性進行了考慮,因此其具有更強的預測能力。

        參考文獻

        [1]周兵,靳玉英,張志棟.新興市場國家外匯市場壓力影響因素研究[J].國

        際金融研究,2012(05)

        [2]陳娟,田豐,陳創(chuàng)練,陳國進.我國外匯市場壓力研究——基于馬爾可夫區(qū)制轉換方法[J].國際金融研究,2011(06)

        [3]覃筱,任若恩.一種新的貨幣危機識別方法及對中國的實證研究[J].中國軟科學.2010(11)

        [4]陳秋玲,薛玉春,肖璐.金融風險預警:評價指標、預警機制與實證研究[J].上海大學學報(社會科學版),2009(05)

        [5]陳守東,馬輝,穆春舟.中國金融風險預警的MS-VAR模型與區(qū)制狀態(tài)研究[J].吉林大學社會科學學報,2009(01)

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