全球化視角下的國際投機資本流動風險預警

劉國風 和金生

[摘要]全球金融危機使我們面臨著復雜的經濟環境，大規模的國際投機資本的流入增加了國內市場和經濟發展的不穩定因素。通過對國外四個經典的金融風險預警模型進行梳理，并應用一種改進的KLR分析法對我國2005～2008年國際投機資本的金融風險進行預警分析，表明我國在這四年間宏觀經濟均處于警戒狀態，國際投機資本并沒有對我國的宏觀經濟產生巨大的影響。

[關鍵詞]國際投機資本；預警；KLR

[中圖分類號]F831.59[文獻標識碼]A[文章編號]1004-9339(2010)03-0023-05

一、引言

全球金融危機使我們面臨著復雜的經濟環境，從近年來國際投機資本流動的情形看，國際投機資本主要流向處于成長階段或正在進行工業化的發展中國家，特別是亞洲和拉美地區的發展中國家。國際投機資本是把“雙刃劍”，既有積極的作用。也有消極的影響：一方面，投機資本的存在，極大地增加了金融市場的流動性，有效地降低了市場主體的交易成本，起到了繁榮市場的效果。但另一方面，大規模的投機資本會增加國內市場和經濟發展的不穩定因素。近年來，隨著我國人民幣升值的預期和中美利率的倒掛，國際投機資本大量涌入我國，給我國的股市和房市造成很大的泡沫，并通過影響匯率、證券價格、房地產價格、干擾流入國貨幣政策的執行等沖擊實體經濟。為了維持我國經濟的穩定、避免發生金融危機，建立國際投機資本的風險預警體系顯得尤為重要。

對于金融風險預警體系的研究，國外的學者從不同的視角提出了各自的風險預警指標體系，其中比較經典的四個模型分別是由J.Frmakel和A.Rose于1995年提出的FR概率模型、由J.Sachs、A.Tornell和A.Velaseo在1996年提出的STV橫截面回歸模型、由G.Kaminsky、S.Lizondo和C.M.Reinhart于1998年提出的KLR信號分析法、由Kumar、Moorthy和Per-raudin在2003年提出的LOCIT模型。

國內關于金融風險預警體系的研究，大部分還是在國外經典模型的基礎上，針對我國具體實際提出一些適合我國國情的指標體系來構建我國的金融風險預警系統，實現對宏觀經濟的預警作用。張元萍、孫剛使用STV橫截面回歸模型和KLR信號分析法對我國發生金融危機的可能性進行了實證分析。吳海霞等通過KLR信號分析法，根據國情建立了一套金融風險預警系統，選取一系列系統性及非系統性風險監測指標，確定不同風險狀態下的預警界限，通過數據處理，最終進行風險的燈號顯示。徐道宣、石璋銘綜合大量研究成果，通過改進的KLR信號分析法構建了一套適合中國當前經濟狀況的貨幣預警指標體系，并對中國近幾年的貨幣危機可能性進行了預警分析。陳守東等通過因子分析法研究我國金融風險的來源，運用LOGIT模型分別建立宏觀經濟風險預警模型和金融市場風險預警模型。國內對于國際投機資本風險預警方面的研究較少，基本上只有李翀在KLR模型評價的基礎上，建立了短期資本投機性沖擊的預警系統，并根據實際資料對其中的直接預警系統進行了檢驗。本文首先對金融風險預警的4個經典模型進行梳理評述，然后結合國際投機資本對我國經濟的沖擊風險及影響，提出基于KLR信號分析法構建直接和間接國際投機資本流動風險預警的指標體系。

二、經典模型評述

(一)FR概率模型

FR概率模型是由J.Frankel和A.Rose于1996年發表的《新興市場的貨幣崩潰：一種經驗的處理》的論文中提出的Prohit模型，該模型假定金融事件是離散的，投機性沖擊引發的貨幣危機是由多個因素綜合引起的。如果用Y表示貨幣危機這一離散變量，1表示貨幣危機發生，0表示貨幣危機未發生，X表示貨幣危機的各種引發因素的向量，β代表X所對應的參數向量，則模型可表示成：

上式表明各因素引起貨幣危機發生或不發生的概率。

Frankel和Rose選取了100多個發展中國家1971～1992年的年度數據作為樣本數據，運用數據指標對貨幣危機發生的概率P進行了極大對數似然估算。研究表明，國外直接投資枯竭、國際儲備較低、本國信貸增長率過高、債權國利率上升和匯率高估使貨幣危機發生的概率增加。但是Frankel和Rose沒有考慮國別差異性和通貨膨脹情況，僅以名義匯率的貶值程度決定危機發生，存在明顯的證據不足；“三重估計”在客觀上限制了模型的準確性；年度數據的要求很難達到“大數定律”的要求，這些都在一定程度上影響了FR概率模型的實用性。

(二)STV橫截面回歸模型

STV橫截面回歸模型是由J.Sachs，A.Tome]]和A.Velasco在1996年出版的著作《新興市場的金融危機：1995年的教訓》中提出的，該模型主要利用實際匯率貶值、國內私人貸款增長率、國際儲備／M2來判斷一個國家發生金融危機與否。

STV橫截面回歸模型的理論模型為：

IND=β₁+β₂*RER+β₃*LB+*β₄(RER*D^LR)+β₃*(LB+D^LR)+β₆(D^LR*D^WF*RER)+β₇*(D^LR*D^WF*LB)+ε

其中：IND為貨幣危機指數，RER為實際匯率高估，LB為銀行體制的脆弱性，D^LR為外匯水平，D^WF為經濟基本面的脆弱性，β_i為7個指標各自回歸的相關系數。

他們選擇了20個新興市場國家的截面數據，分析了1994年末的墨西哥貨幣危機在1995年對其他新興市場國家的影響，考察了貨幣危機發生的決定因素。結果表明，如果一國的銀行體制不健全、匯率高估、外匯儲備水平較低等經濟基本面脆弱，就會遭受國際投機資本的嚴重攻擊。STV橫截面回歸模型要求找到一系列相似的樣本國家，樣本外檢驗并不具備很高的有效性，難以直接應用在我國；模型在分析中只考慮匯率、國內私人貸款、國際儲備與廣義貨幣供給量的比率等幾個指標，因此經濟分析的范圍過于狹窄。

(三)KLR信號分析法

KLR信號分析法是由G.Kaminsky、S.Lizondo和C.M.Reinhart于1998年在發表的《貨幣危機的主要指標》論文中提出的。該模型核心思想是首先通過研究貨幣危機發生的原因來確定哪些經濟變量可以用于貨幣危機的預測，然后運用歷史上的數據進行統計分析，確定與貨幣危機有顯著聯系的變量，以此作為貨幣危機發生的先行指標，并為每一個選定的先行指標根據其歷史數據確定一個安全閾值。當某個指標的閾值在某個時點或某段時間被突破，就意味著該指標發出了一個危機信號；危機信號發出越多，表示某一個國家在未來一段時間內爆發危機的可能性就越大。其中，閾值是使噪音—信號比