林瑞文

[摘 要]在現(xiàn)如今風(fēng)云變幻莫測、錯(cuò)綜復(fù)雜的國際經(jīng)濟(jì)大環(huán)境下，我國宏觀經(jīng)濟(jì)也面臨影響，雖然我國的金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管體系構(gòu)建已經(jīng)足夠完善，但依然有可能產(chǎn)生外匯風(fēng)險(xiǎn)，最終導(dǎo)致貨幣危機(jī)。文章主要采用極值分位數(shù)估計(jì)方法與動態(tài)Logit預(yù)警模型對我國所存在的外匯風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識別、預(yù)測和深度技術(shù)分析。

[關(guān)鍵詞]外匯風(fēng)險(xiǎn)；識別；動態(tài)Logit預(yù)警模型；極值分位數(shù)估計(jì)法

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

我國外匯風(fēng)險(xiǎn)分析的傳統(tǒng)估計(jì)方法為偏離均值若干倍標(biāo)準(zhǔn)差方法，而本文希望在此基礎(chǔ)上加入宏觀經(jīng)濟(jì)、金融體系等指標(biāo)，即利用極值分位數(shù)估計(jì)方法來取代傳統(tǒng)方法，并在構(gòu)建外匯壓力指數(shù)的基礎(chǔ)上來進(jìn)行外匯風(fēng)險(xiǎn)識別。另外，也會考慮加入動態(tài)性因素，改變傳統(tǒng)靜態(tài)Logit模型，實(shí)現(xiàn)動態(tài)預(yù)警功能。

1 對外匯市場壓力指數(shù)的構(gòu)建分析

在采用新方法進(jìn)行外匯風(fēng)險(xiǎn)識別之前，必須要先構(gòu)建外匯市場壓力指數(shù)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(shù)（Exchange Market Pressure，EMP），在確定該數(shù)據(jù)之后再進(jìn)行壓力指數(shù)相關(guān)閾值分析，基于此來識別外匯風(fēng)險(xiǎn)問題，然后，再構(gòu)建預(yù)警模型做到對外匯風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)刻預(yù)警。

首先，按照“貨幣危機(jī)”的定義，指出當(dāng)前外匯市場的壓力指數(shù)構(gòu)建思路，主要是取指數(shù)的匯率變動和利率變動加權(quán)平均值，并給出外匯市場壓力指數(shù)的具體構(gòu)建公式：

傳統(tǒng)外匯風(fēng)險(xiǎn)識別方法雖然能夠起到一定的風(fēng)險(xiǎn)識別作用，但是它也存在諸多不足，例如第一點(diǎn)常數(shù)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(fēng)險(xiǎn)期也不盡相同，取值范圍比較廣，難以實(shí)現(xiàn)對風(fēng)險(xiǎn)的精確識別；第二點(diǎn)就在于外匯市場壓力指數(shù)常常處于正態(tài)性假定范圍，因此在正態(tài)性檢驗(yàn)過程中，可能會存在指數(shù)序列不服從正態(tài)分布的狀況，進(jìn)而影響對外匯風(fēng)險(xiǎn)的第一時(shí)間識別，因此本文將采用新的風(fēng)險(xiǎn)識別方法來取代傳統(tǒng)方法。

3 極值分位數(shù)估計(jì)方法解析

總體而言，外匯風(fēng)險(xiǎn)對一個(gè)國家還是小概率事件，所以在對它進(jìn)行預(yù)測識別過程中可以采用極值理論，及基于隨機(jī)變量背景下的極端事件來統(tǒng)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生規(guī)律性。從技術(shù)角度講，極值理論采用了POT（Peaks Over Threshold）方法來進(jìn)行閾值觀測，因此本文也將采用POT方法來實(shí)現(xiàn)對極值分位數(shù)的有效估計(jì)與解析過程。

首先，要為極值分位數(shù)選擇最優(yōu)閾值為μ，并參照GPD擬合觀察閾值超出量狀況，如果出現(xiàn)超出量狀況，需要重新獲取合理參數(shù)σ與ξ，可以選擇基于平均超出量函數(shù)的計(jì)算方法來計(jì)算最優(yōu)閾值μ。在確定閾值過程中應(yīng)該分為以下三步驟進(jìn)行：第一步是觀察EMP_KLR的平均剩余壽命值，如果此時(shí)假設(shè)閾值μ為-0.1，則要認(rèn)為閾值之后會存在平均超出量函數(shù)，并設(shè)想其為近似于線性，可以設(shè)μ0=-0.1。第二步對它的平均壽命圖尺寸參數(shù)與形狀參數(shù)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(dāng)μ>-0.1時(shí)，它的形狀參數(shù)與尺度參數(shù)基本不會改變。第三步對擬合結(jié)果實(shí)施診斷性檢驗(yàn)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(jìn)行參數(shù)估計(jì)和臨界值計(jì)算，要對中國出現(xiàn)外匯風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)間進(jìn)行預(yù)估，因此可以采用EMP_ERW方法來構(gòu)建壓力指數(shù)體系，并結(jié)合當(dāng)前我國實(shí)際外匯儲備應(yīng)用狀況，應(yīng)用EMP_KLR方法來構(gòu)建壓力指數(shù)體系，再通過極值分位數(shù)估計(jì)方法來進(jìn)一步識別我國外匯風(fēng)險(xiǎn)。

最后，參照EMP_KLR體系來給出我國外匯市場壓力指數(shù)二元變量方程式，通過極值分位數(shù)估計(jì)方法來識別實(shí)際存在的外匯風(fēng)險(xiǎn)，如下：

4 動態(tài)Logit模型外匯風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)解析

（1）外匯風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警識別方法介紹。動態(tài)Logit模型主要基于外匯風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系而建立，它與大部分經(jīng)濟(jì)指標(biāo)存在聯(lián)系，并遵循三點(diǎn)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)原則：第一，它基于宏觀與微觀結(jié)合狀況，一方面可以客觀反映宏觀經(jīng)濟(jì)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(yù)警指標(biāo)，并將其視為外匯風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警備選指標(biāo)來進(jìn)行考量，進(jìn)而反映出不同的外匯風(fēng)險(xiǎn)源；第三，它能夠考量我國現(xiàn)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(fēng)險(xiǎn)識別流程。

（2）外匯風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警效果方法調(diào)試。對宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、金融體系指標(biāo)和國外沖擊指標(biāo)變量進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，盡量選擇高穩(wěn)定性指數(shù)作為檢驗(yàn)對象，對其進(jìn)行二元風(fēng)險(xiǎn)變量因果關(guān)系預(yù)警指標(biāo)檢查；隨后制作調(diào)試模型，并將具有優(yōu)秀預(yù)警效果的指標(biāo)參數(shù)代入模型。以我國為例，就可以選擇投資/工業(yè)增加值、國內(nèi)外實(shí)際存款利率差與匯率預(yù)期來作為預(yù)警指標(biāo)引入動態(tài)Logit模型，并對各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行一一實(shí)證分析，看哪一指標(biāo)的預(yù)警效果最好。

5 結(jié)果分析

基于動態(tài)Logit模型估計(jì)所得數(shù)值來看，我國工業(yè)增加值系數(shù)表現(xiàn)為負(fù)數(shù)，這表明我國在吸引外商直接投資方面基本實(shí)現(xiàn)了外匯風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的有效降低。反觀匯率預(yù)期系數(shù)方面，如果采用靜態(tài)Logit模型進(jìn)行估計(jì)可得到顯著正值，這表明我國外匯匯率預(yù)期為正值時(shí)會出現(xiàn)人民幣貶值預(yù)期，此時(shí)國內(nèi)遭受外匯風(fēng)險(xiǎn)的概率也會逐漸變大，此時(shí)外匯風(fēng)險(xiǎn)信號發(fā)出可能性為最高。從我國企業(yè)實(shí)際運(yùn)營狀況來看，從2012年開始國內(nèi)經(jīng)濟(jì)下行風(fēng)險(xiǎn)不斷增大，人民幣處于風(fēng)口浪尖，正經(jīng)受巨大貶值壓力。所以本文采用動態(tài)Logit模型來對風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警，并在實(shí)證中表明，匯率改革可能會造成動態(tài)Logit預(yù)警模型的結(jié)構(gòu)性影響，所以國家可以通過適當(dāng)增加外匯匯率彈性來最大限度規(guī)避外匯風(fēng)險(xiǎn)。[2]

目前全球貨幣流動性極大，資產(chǎn)價(jià)格泡沫現(xiàn)象也非常明顯，這些為國家外匯儲備及運(yùn)營流通都帶來一定風(fēng)險(xiǎn)，特別是導(dǎo)致我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的不斷上升。在這種背景下，應(yīng)該啟動諸如極值分位數(shù)估計(jì)方法，構(gòu)建動態(tài)Logit預(yù)警模型來實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)動態(tài)性預(yù)估，釋放預(yù)警信號來合理延緩甚至規(guī)避外匯風(fēng)險(xiǎn)，確保降低金融危機(jī)在國內(nèi)爆發(fā)的可能性。