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1、林伯强:外债风险预警模型及中国金融安全状况评估3外债风险预警模型及中国金融安全状况评估林伯强(亚洲开发银行)内容提要:本文提出了一个用于预警一国外债风险的动态模型,即多元累计和模型。模型的用户(债权人和债务国)能很早地预测到可能导致债务国重订债务期限的金融危机。实证分析结果表明,模型具有提前3年探测到债务国潜在的还债困难的能力。对中国经济金融安全状况的评估结果表明,模型可提前1年发出预警信号。关键词:多元累计和模型外债风险预警中国金融安全状况一、引言自20世纪80年代债务危机爆发以来,发展中国家的外债警戒线是一个引起国际社会广泛关注的重要问题。尤其是债权方出于自身利益的考虑,对债务国的外债
2、偿还能力的综合评价问题尤为关切。鉴于此,理论界提出了许多关于债务国的信用评价方法,并运用这些方法来确定一国的最优外债水平,从而积累了大量的理论与实证研究文献,例如,FrankandCline(1971),FederandRichard(1977),Sargen(1978),SainiandBates(1978),等等。这些文献所用的技术,主要有判别分析(Discrim2inantAnalysis)、logit和probit模型等。有关这些技术的详细讨论参考Mcdonald(1982)。概括来看,在过去的实证研究模型中,使用了大量变量得出少数债务危机预警指标,但这些模型没有提供其理论依据。而
3、且,研究使用的是静态统计技术,只能对历史情况进行有限地解释,但不能预测未来。而具有评价一国金融状况的动态过程能力的模型,可使用户据此重新评估其融资(投资)计划,并可将该模型用作规避债务(债权)风险的指南。本文提出一个能提前预测到那些将导致债务国重新安排还债期限(即债务危机)的金融困难的新模型。我们称新模型为多元累计和(MultivariateCumulativeSum,MCS)模型。这一具有动态特征的新模型是基于Healy(1987)的累计和(CumulativeSum,CUSUM)框架。在Healy工作的基础上,Lucas和Crosier(1982)对CUSUM进一步深化,他们的贡献在于
4、使MCS具有“稳健性”的特点。Crosier又于1988年将该模型推广到多元情形。因为此模型可用来设计探测正态概率分布均值变化的方案,并由于它使用了全部信息,因而能很快地探测出这类变化。因此,该模型可对一国的外债风险进行有效地评估。本文组织如下:第二部分给出并讨论MCS概念和统计模型,第三部分考虑本文所使用的各种债务比率指标和数据来源,第四部分包括实证分析结果及其解释,并处理各种统计问题。第五部分应用上述模型评估1985—2000年期间中国经济金融安全状况。二、MCS模型工业部门广泛地使用累计和程序来探测正态分布变量的均值的变化,例如,一件产品的特征的变化。其目的是尽可能早地发现对目标水平
5、的偏离,并为要采取的补救措施,确定所需变化的正确3本文为作者本人的学术讨论,不代表作者所在单位的观点和政策意见。142002年第7期尺寸。这一思想是由Page(1954)首先提出的。Page的目的是寻找控制产品中斑点的个数的方法,即如果一件产品的斑点的累计个数增加,则判定该产品是劣质产品;如果减少,则判定它是合格产品。随后,Taylor(1968),Lorden(1991),Brock(1992)等学者进一步发展了CUSUM规划方法。最近的两个进展分别是,一是稳健性特征(即所谓快速初始响应),即在刚刚开始偏离目标时它就发出信号;二是推广到多元规划。这些进展使这一技术成为强大的、可靠的诊断工
6、具。现将模型的经济计量学界定详细说明如下。11模型界定令Xt(t=1,2,⋯,T)是测量一国t时期经济安全状况的k维随机属性向量序列。它反映了一国的信用状况的动态过程。我们将信用状态取为双值变量:信用好(g)和信用坏(b)。在这种意义上,Xt测量了一国信用变量的取值。从横向比较来看,一些国家信用好,而另一些国家信用坏;从纵向比较来看,一个国家在某个时期可能信用好,而在另一时期可能信用坏。模型的出发点是基于如下假设:如果一国的经济评价结果是令人满意的,即该国处于信用好的国家组中,则假设该过程处于目标范围之内;如果在未来某一时刻τ,该国经济发生了金融危机,即该国滑入信用坏的国家组中,则该随机过
7、程偏离了目标。所以,问题是要根据Xt来确定过程偏离目标的确切时刻,以便尽可能早地采取补救措施。为了集中讨论此问题,假设X服从如下的ARMA(p,q)过程:pqXt-mi,t=6Φk(Xt-k-mi,t-k)+εt-6Qεst-s,i=g,b(1)k=1s=1并且对t≠s和t=1,2,⋯,T有E(εt)=0,E(εεtt’)=Σ及E(εεts’)=0(2)其中mg,t和mb,t分别表示信用好和信用坏的国家组的无条件均值,Σ
