货币危机预警理论及实证比较探究

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1、货币危机预警理论及实证比较探究 摘要:随着我国汇率制度改革的不断深入,人民币汇率浮动的幅度扩大,汇率对经济的调节功能日益显现。这同时也增大了我国的货币风险。文章在论述东南亚金融危机后货币危机理论最新发展的基础上,从理论和实证角度比较了五种货币危机预警模型的预警效果、优缺点,并对预警模型在我国的模拟应用作了探讨。  关键词:货币危机;预警模型;比较;应用  一、引言  当前,中国经济正全面融入世界,金融业也已进入全面开放的最后阶段。2005年7月21日起,我国已实行以市场供求关系为基础,参考一篮子货币

2、进行调节的、有管理的浮动汇率制度,汇率对经济的调节功能已显而易见,人民币流通区域化、国际化步伐加快,趋势明显,这同时也大大增加了我国的货币风险,所以研究货币危机的预警理论,对稳定人民币汇率和增强货币的抗风险能力等都具有重要的理论及实践意义。本文旨在对东南亚金融危机后各种货币危机预警的主流理论作出梳理和归纳,并对其实证结果作出客观评价的基础上,对我国的可能情况作了实际模拟分析17,从而为我国货币危机预警理论及实践提供借鉴。  二、FR概率模型:简单易行且较成熟但偏差较大  (一)FR模型的建立和基本特

3、征。1997年,Frankel和Rose以100个发展中国家在1971—1992年这段时间发生的货币危机为样本,以各个国家的年度数据为样本资料,建立了可以估计货币危机发生可能性的概率模型。FR模型将货币危机定义为货币贬值至少25%,并至少超出上年贬值率的10%。其研究对象不包括货币当局通过卖出外汇储备或提高利率成功击退投机供给的情况。Frankel和Rose认为,货币危机有多种因素引发,其中选择的变量有:GDP的增长率、国外的利率、国内信贷增长率、政府预算赤字占GDP的比率和经济开放程度等等。如果用

4、Y表示货币危机这一离散变量,用X表示货币危机的各种引发因素的向量,β代表X所对应的参数向量,那么就可以用引发因素X的联合概率分布来衡量货币危机发生的概率。用公式表示为:论文代写17  (二)FR模型的预警效果及评价。Frankel和Rose运用数据指标对货币危机发生的概率进行了最大对数似然估算。结论是:当产出增长缓慢,国内信贷增长较快,国外利率较高,外国直接投资占总债务的比例较低时,货币危机发生的概率增加。另外,研究结果说明外汇储备水平较低和实际汇率升值对预期危机有一定的作用。毕业论文  FR模型的

5、优点是:因为其研究思路是通过对一系列前述指标的样本数据进行最大对数似然估计,以确定各个引发因素的参数值。从而根据估计出来的参数建立用于外推估计某个国家在未来某一年发生货币危机的可能性的大小。所以,模型构建简单,数据取得容易,方法较为成熟,应用较为广泛。为了衡量FR概率模型对预测1997年东南亚货币危机的效果,1998年AndrewBery和CatherinePattilo对模型的准确度进行了验证。该模型预测泰国在1997年发生货币危机的概率不到10%,而预测墨西哥、阿根廷发生货币危机的概率分别为18

6、%和8%,这与事实严重不符。这就说明FR模型在预测的准确度方面还存在一定缺陷。缺陷主要有三:第一,“三重估计”在客观上限制了模型的准确性。在建立模型时,存在双重估计:一是必须要估计多因素、多参数条件下的联合概率分布,二是必须计算17各参数的估计值。另外,在预测过程中,还必须估计某一外推年度的各个引发因素的取值。多次的估计导致了信息的过度使用,增加了偏差,降低了准确性。第二,模型没有考虑国家之间的差异性。一是它在定义货币危机发生与否的标准上没有考虑到各个国家之间的差异。二是它在确定引发因素、样本数据方

7、面对各个国家一视同仁,没有区分。第三,FR模型的样本数据采用的是年度数据,数据很难达到“大数定律”的要求,客观上限制了FR概率模型的实用性。  三、STV横截面回归模型:考虑国别差异却条件苛刻指标也有失完整  (一)STV模型的建立与基本特征。该理论模型由Sachs,Tornell和Velasco研究建立。他们选择了20个新兴市场国家的截面数据,分析了1994年末的墨西哥货币危机在1995年对其他新兴市场国家的影响17,考察了货币危机发生的决定因素;将货币危机指数IND定义为1994年11月~199

8、5年4月加权的储备下降百分比和汇率贬值百分比的总和。他们认为:实际汇率、贷款增长率、国际储备与广义货币供应量的比率对一个国家是否发生货币危机至关重要。此外,他们还确定了两个虚拟变量:当实际汇率贬值幅度处于低四分位或国内私人信贷增长率高四分位时,第一个虚拟变量取值为1,其他情况则为0;当国际储备与广义货币量的比率处于低四分位时,第二个虚拟变量取值为1,其他情况为0。结果发现,如果一国的银行体制比较脆弱(LB,用1990—1994年对私人部门信贷的增长率来衡量),汇率高估

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