中國國際收支風險月度預警指數的構建

師家升，張薦華

（1.云南大學經濟學院，云南昆明650091；2.云南農業大學經管學院，云南昆明650201）

中國國際收支風險月度預警指數的構建

師家升1,2，張薦華1

（1.云南大學經濟學院，云南昆明650091；2.云南農業大學經管學院，云南昆明650201）

國際收支風險的終極形式將表現為金融危機，首先構建貨幣危機壓力指數、銀行危機壓力指數和資產泡沫危機壓力指數以反映金融危機，然后采用格蘭杰因果檢驗，篩選出金融危機格蘭杰原因的變量作為預警指標，最后采用主成分分析和因子分析的方法合成中國國際收支風險預警指數。

國際收支；風險預警指數；貨幣危機；銀行危機；資產泡沫危機

一、中國國際收支風險監測預警指標體系的構建

（一）監測預警指標選取的原則[1]

1.經濟合理性原則

經濟合理性是監測預警指標設計和選取的前提。縱觀國內外相關研究文獻，他們對監測預警指標的選取都沒有脫離經濟、金融理論以及前后幾代金融危機理論的研究框架，所以，監測預警指標的選取應具有經濟合理性。

2.系統性原則

監測預警指標的選取一方面要考慮指標體系的完整性，即盡可能將指標體系構建成指標集中的最小完備集；另一方面又要考慮重點性，例如本文應對國際收支相關指標給予更多的關注。系統性原則就是要全面和重點兼顧，各方面的統計指標間相互聯系、相互配合，既各有側重，又能在總體上形成一個系統和完整的有機體。

3.可得性原則

監測預警指標的選取要注重數據的可得性，這里包含兩層意思：一是要考慮獲取數據的成本和收益。可以反映國際收支風險的監測預警指標很多，有些甚至很重要，但如果獲取該指標的成本過高，在指標選擇過程中就應該舍去。二是要考慮可獲得數據的精度。一般來說，數據頻度越高計量模型估計值的精度就會越高，所以在進行監測預警時傾向于選擇月度數據。

4.開放性原則

鑒于當前我國經濟、金融體制以及資本項目管理正處于改革深化階段，制度創新和金融產品創新在不斷推出，因此國際收支風險的表現形式也會不斷變化。在這樣的背景下，指標體系的設置要具有開放性，要能夠隨著經濟、金融制度的變化和資本項目開放的進程及時更新和完善。

（二）監測預警備選指標體系的構建[2]

1.國際經濟金融代表性指標

（1）美國通貨膨脹率；（2）美國PPI環比變化率；（3）有效聯邦基金利率；（4）S&P/ASX200對數收益率。

2.國內宏觀經濟金融指標[3]

（1）通貨膨脹率；（2）實際利率；（3）中美利差；（4）存款增長率；（5）貸款增長率；（6）存貸款比率；（7）實際匯率；（8）外匯儲備增長率；（9）M2增長率；（10）上證指數對數收益率；（11）股票成交金額變化率；（12）商品房平均銷售價格變化率。

3.國際收支相關指標

（1）出口同比增長率；（2）出口環比增長率；（3）進口同比增長率；（4）進口環比增長率；（5）進出口差額；（6）進出口差額同比增長率；（7）進出口差額環比增長率；（8）出口/進口；（9）實際利用外商直接投資同比增長率；（10）實際利用外商直接投資環比增長率。

4.政府收支相關指標

（1）財政收入同比增長率；（2）財政收入累計增長率；（3）財政支出累計增長率。

根據指標選取標準，共選取國際收支風險監測預警備選指標29個，其中，國際經濟金融代表性指標4個，國內宏觀經濟金融指標12個，國際收支相關指標10個，政府收支相關指標3個。國際收支不平衡是國內、國際經濟不平衡綜合作用的結果，因此，對國際收支風險的監測預警要站在國際、國內經濟的高度來審視。上述指標的選取能夠系統全面考察國際、國內經濟金融形勢，多層次、多角度反映中國經濟金融狀況，重點突出中國國際收支風險監測預警。[4]

二、金融危機分市場壓力指數的構建

國際收支風險的集中爆發終將表現為金融危機，國際上往往通過貨幣危機、銀行危機和資產泡沫危機三個方面來衡量金融危機。本文借鑒前人的研究成果，采用多個經濟或金融指標合成分市場危機壓力指數，分別反映不同金融危機的風險狀況。

（一）中國貨幣危機壓力指數的構建

本文采用外匯市場壓力指數(Exchange Market Pressure，簡稱EMP)作為評估貨幣危機風險的指標。[5]借鑒Sachs、Tornell和Velasco(1996)的STV模型，[6]結合中國實際，用實際變量替代名義變量，構建中國外匯市場（或稱貨幣危機）壓力指數。[7]

其中，RER表示實際匯率，匯率上升人民幣貶值，匯率下降人民幣升值；RIR為人民幣實際利率，FER為中國外匯儲備余額。實際匯率上升，實際利率上升和外匯儲備減少都會導致EMP指數上升。所以，實際匯率變化率和實際利率變化的權重是正值，外匯儲備變化率的權重是負值。權重φRER、φRIR、φFER的確定方式是使式中三個子項的條件方差相等，其詳細計算公式為：

其中，σRER為實際匯率變動率的標準差，σRIR為實際利率變化的標準差，σFER為外匯儲備變動率的標準差。

按照（1）式合成中國貨幣危機壓力指數，如圖1所示。

圖1 2001m1—2014m3中國貨幣危機壓力指數及貨幣危機發生可能性

（二）我國銀行危機壓力指數的構建

本文參考Hagen等人的研究，[8]與中國實際相結合，合成我國銀行危機壓力指數(Banking Crisis Pressure，簡稱BCP)：

其中，RLD為存貸款比率(the Ratio of Loan to Deposit)，用于評估信貸過度風險；RIR為實際利率(Real Interest Rate)，用于評估利率變化風險；MS為貨幣供應量(Money Supply，本文采用M2指標)，用于評估貨幣供給失衡風險。權重φRLD，φRIR，φMS的計算公式為：

其中，σRLD為存貸款比率變化率的標準差，σRIR為實際利率變化的標準差，σMS為貨幣供應量變化率的標準差。

按照（3）式合成我國銀行危機壓力指數BCP，如圖2所示。

圖2 2001m1—2014m4我國銀行危機壓力指數及銀行危機發生可能性

（三）中國資產泡沫壓力指數的構建

本文研究資產價格泡沫風險時，同時考察股票市場和房地產市場。采用上證指數SSCI和商品房平均銷售價格HP（元/平方米）合成資產泡沫壓力指數(Assets Bubble Pressure,簡稱ABP)，來反映我國資產泡沫風險狀況：

ABP是反映上證指數SSCI變化和商品房平均銷售價格HP變化的壓力指數，權重φSSCI，φHP的計算公式為：

其中，σSSCI為上證指數變化率的標準差，σHP為商品房平均銷售價格變化率的標準差。

按照（5）式合成中國資產泡沫壓力指數ABP，如圖3所示。

圖3 2000m1—2014m4中國資產泡沫壓力指數及資產泡沫危機發生可能性

三、中國國際收支風險預警指數的構建

（一）預警指標選擇

采用格蘭杰因果關系檢驗方法從備選指標中選取預警指標。具體做法是：將危機指數作為因變量，備選指標作為自變量，然后對因變量和所有自變量分別進行兩兩格蘭杰因果關系檢驗，根據格蘭杰因果檢驗結果，挑選那些危機指數的格蘭杰原因且穩健性好的備選指標作為預警指標。本文分別對自變量的滯后1-3階進行格蘭杰因果檢驗，以考察其對危機指數的影響關系。格蘭杰因果檢驗的前提是兩個變量之間同階單整，經過ADF檢驗，貨幣危機指數EMP是一階單整I(1)，銀行危機指數BCP和資產泡沫危機指數ABP都是原系列平穩，即均為I(0)。在格蘭杰因果檢驗前，首先對備選指標進行ADF檢驗，然后采用I(0)或I(1)的變量繼續進行格蘭杰因果檢驗。檢驗結果如表1所示。

根據表1可以初步作出如下判斷：

表1 格蘭杰因果關系檢驗結果一覽表

（1）國際經濟金融代表性指標：美國通貨膨脹率是中國貨幣危機和銀行危機的格蘭杰原因；美國PPI環比變化率是中國貨幣危機、銀行危機和資產泡沫危機的格蘭杰原因；有效聯邦基金利率是中國貨幣危機的格蘭杰原因；S&P/ASX200對數收益率是中國資產泡沫危機的格蘭杰原因。

（2）國內宏觀經濟金融指標中，通貨膨脹率是貨幣危機和銀行危機的格蘭杰原因；實際利率是貨幣危機和銀行危機的格蘭杰原因；中美利差是貨幣危機和資產泡沫危機的格蘭杰原因；貸款增長率是貨幣危機的格蘭杰原因；存貸款比率是銀行危機的格蘭杰原因；實際匯率是貨幣危機的格蘭杰原因；外匯儲備增長率是貨幣危機和資產泡沫危機的格蘭杰原因；M2增長率是銀行危機的格蘭杰原因；上證指數對數收益率是銀行危機和資產泡沫危機的格蘭杰原因。

（3）國際收支相關指標中，出口同比增長率是銀行危機的格蘭杰原因；出口環比增長率是銀行危機和資產泡沫危機的格蘭杰原因；進口同比增長率是貨幣危機和資產泡沫危機的格蘭杰原因；進出口差額同比增長率是貨幣危機和銀行危機的格蘭杰原因；進出口差額環比增長率是貨幣危機的格蘭杰原因；出口/進口是銀行危機和資產泡沫危機的格蘭杰原因；實際利用外商直接投資環比增長率是銀行危機的格蘭杰原因。

（4）政府收支相關指標中，財政收入同比增長率是貨幣危機的格蘭杰原因；財政收入累計增長率是貨幣危機和資產泡沫危機的格蘭杰原因。

根據以上分析，挑選出如下國際收支風險預警指標：有效聯邦基金利率(FEFR)、S&P/ASX200對數收益率(SP)、通貨膨脹率(CPI)、中美利差(DR)、實際匯率(RER)、外匯儲備增長率(FER)、上證指數對數收益率(SSEC)、出口同比增長率(EXT)、進口同比增長率(IMT)、進出口差額同比增長率(NXT)、出口/進口(EXIM)、實際利用外商直接投資環比增長率(FDI)、財政收入同比增長率(INT)和財政收入累計增長率(ING)。

（二）Kaiser’s MSA檢驗和Bartlett球形檢驗

對挑選出來的變量進行因子分析適用性檢驗，看看是否符合因子分析的條件，檢驗結果如表2所示。

表2 Kaiser’s MSA和Bartlett檢驗結果

Kaiser’s MSA檢驗統計量是用于比較變量間簡單相關系數和偏相關系數的指標，一般來說，Kaiser’s MSA大于0.9時效果最佳，小于0.5時不適宜做因子分析。Bartlett球形檢驗假設各變量不相關，即相關系數矩陣對角線上值都為1，其他值都為0。如果顯著性概率值小于0.05，則認為變量的獨立性假設不成立，各變量相關性較大，適合做因子分析。檢驗結果表明：Kaiser’s MSA=0.663141,Bartlett球形檢驗顯著性概率值為0.0000，因子分析的適用性檢驗通過，適宜做因子分析。

（三）合成中國國際收支風險預警指數

采用Eviews7.2軟件進行主成分分析，分析結果如表3所示。

表3 主成分分析結果

從表3可以看出，第1個主成分，特征值為4.340255，占總方差的31%，第2個主成分，特征值為2.377948，占總方差的16.99%，第3個主成分，特征值為1.469596，占總方差的10.5%，第4個主成分，特征值為1.218908，占總方差的8.71%，第5個主成分，特征值為1.089514，占總方差的7.78%。根據特征值大于1的原則，前5個主成分累積方差貢獻率為74.97%，可以較好地反映初始變量的國際收支風險預警信息。因此，選取5個公共因子進行因子分析，并進行因子旋轉。因子載荷如表4所示：

接下來，計算因子得分序列，Eviews7.2已經計算出5個公共因子的得分序列，按照表5所示的各公共因子的方差貢獻率為權重，合成中國國際收支風險預警指數：

表4 未旋轉的因子載荷和旋轉后的因子載荷矩陣

表5 公共因子的方差解釋

按照上式合成的中國國際收支風險預警指數，如圖4所示。

圖4 2001m1—2014m3中國國際收支風險預警指數及風險發生可能性預警

[1]李繼偉.我國資本項目開放中的風險預警研究[D].廣州：暨南大學，2010.

[2]趙蓓文.基于國際經驗的中國跨境資本流動監測預警體系設計[J].上海金融，2007，（5）：73-76.

[3]戴俊.國際收支順差式失衡風險監測預警體系研究[D].南京：南京農業大學，2011.

[4]洪昊.國際收支風險監測預警研究綜述及對我國的啟示[J].金融發展研究，2011，（8）：22-26.

[5]Eichengreen,Barry,Andrew K Rose,and Charls Wyplosz.Exchange Market Mayhem：the Antecedent Sand Aftermath of Speculative Attacks[J].Economic Policy,1995,Vol.21(October),pp.249-312.

[6]Sachs Jeffrey,Tornell Aaron and Velasco Andres.Financial Crises in Emerging Markets:The Lesson from 1995[R].Brookings Papers on Economic Activity,1996,27(1),pp.147-199.

[7]李曉峰，陳萍，葉文娛.外匯市場壓力的文獻回顧與思考[J].西南金融，2010，（12）：15-17.

[8]Jürgen von Hagen,Tai-kuang Ho.Twin crises: A Reexamination of Empirical Llinks[Z].2003.

（責任編輯：王淑云）

Abstrract:The ultimate form of international balance of payments risk will be reflected in financial crisis,the paper construct currency crisis pressure index,banking crisis pressure index and asset bubble crisis pressure index to reflect the financial crisis,then take Grainger causality test,screening out the financial crisis Granger cause variables as early warning indicators,finally construct China’s international balance of payments risk early warning index by using the method of principal component analysis and factor analysis.

international balance of payments;risk early warning index;currency crisis;banking crisis;assets bubble crisis

1003-4625（2014）10-0063-06中圖分類號：F831.6文獻標志碼：A

2014-08-14

師家升（1974-），男，云南通海人，博士研究生，云南農業大學經管學院講師，研究方向：國際貿易和國際金融；張薦華（1953-），男，黑龍江人，經濟學博士，博士生導師，教授，研究方向：國際貿易。