全球化视角下的国际投机资本流动风险预警

刘国风 和金生

[摘要]全球金融危机使我们面临着复杂的经济环境，大规模的国际投机资本的流入增加了国内市场和经济发展的不稳定因素。通过对国外四个经典的金融风险预警模型进行梳理，并应用一种改进的KLR分析法对我国2005～2008年国际投机资本的金融风险进行预警分析，表明我国在这四年间宏观经济均处于警戒状态，国际投机资本并没有对我国的宏观经济产生巨大的影响。

[关键词]国际投机资本；预警；KLR

[中图分类号]F831.59[文献标识码]A[文章编号]1004-9339(2010)03-0023-05

一、引言

全球金融危机使我们面临着复杂的经济环境，从近年来国际投机资本流动的情形看，国际投机资本主要流向处于成长阶段或正在进行工业化的发展中国家，特别是亚洲和拉美地区的发展中国家。国际投机资本是把“双刃剑”，既有积极的作用。也有消极的影响：一方面，投机资本的存在，极大地增加了金融市场的流动性，有效地降低了市场主体的交易成本，起到了繁荣市场的效果。但另一方面，大规模的投机资本会增加国内市场和经济发展的不稳定因素。近年来，随着我国人民币升值的预期和中美利率的倒挂，国际投机资本大量涌入我国，给我国的股市和房市造成很大的泡沫，并通过影响汇率、证券价格、房地产价格、干扰流入国货币政策的执行等冲击实体经济。为了维持我国经济的稳定、避免发生金融危机，建立国际投机资本的风险预警体系显得尤为重要。

对于金融风险预警体系的研究，国外的学者从不同的视角提出了各自的风险预警指标体系，其中比较经典的四个模型分别是由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横截面回归模型、由G.Kaminsky、S.Lizondo和C.M.Reinhart于1998年提出的KLR信号分析法、由Kumar、Moorthy和Per-raudin在2003年提出的LOCIT模型。

国内关于金融风险预警体系的研究，大部分还是在国外经典模型的基础上，针对我国具体实际提出一些适合我国国情的指标体系来构建我国的金融风险预警系统，实现对宏观经济的预警作用。张元萍、孙刚使用STV横截面回归模型和KLR信号分析法对我国发生金融危机的可能性进行了实证分析。吴海霞等通过KLR信号分析法，根据国情建立了一套金融风险预警系统，选取一系列系统性及非系统性风险监测指标，确定不同风险状态下的预警界限，通过数据处理，最终进行风险的灯号显示。徐道宣、石璋铭综合大量研究成果，通过改进的KLR信号分析法构建了一套适合中国当前经济状况的货币预警指标体系，并对中国近几年的货币危机可能性进行了预警分析。陈守东等通过因子分析法研究我国金融风险的来源，运用LOGIT模型分别建立宏观经济风险预警模型和金融市场风险预警模型。国内对于国际投机资本风险预警方面的研究较少，基本上只有李翀在KLR模型评价的基础上，建立了短期资本投机性冲击的预警系统，并根据实际资料对其中的直接预警系统进行了检验。本文首先对金融风险预警的4个经典模型进行梳理评述，然后结合国际投机资本对我国经济的冲击风险及影响，提出基于KLR信号分析法构建直接和间接国际投机资本流动风险预警的指标体系。

二、经典模型评述

(一)FR概率模型

FR概率模型是由J.Frankel和A.Rose于1996年发表的《新兴市场的货币崩溃：一种经验的处理》的论文中提出的Prohit模型，该模型假定金融事件是离散的，投机性冲击引发的货币危机是由多个因素综合引起的。如果用Y表示货币危机这一离散变量，1表示货币危机发生，0表示货币危机未发生，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，则模型可表示成：

上式表明各因素引起货币危机发生或不发生的概率。

Frankel和Rose选取了100多个发展中国家1971～1992年的年度数据作为样本数据，运用数据指标对货币危机发生的概率P进行了极大对数似然估算。研究表明，国外直接投资枯竭、国际储备较低、本国信贷增长率过高、债权国利率上升和汇率高估使货币危机发生的概率增加。但是Frankel和Rose没有考虑国别差异性和通货膨胀情况，仅以名义汇率的贬值程度决定危机发生，存在明显的证据不足；“三重估计”在客观上限制了模型的准确性；年度数据的要求很难达到“大数定律”的要求，这些都在一定程度上影响了FR概率模型的实用性。

(二)STV横截面回归模型

STV横截面回归模型是由J.Sachs，A.Tome]]和A.Velasco在1996年出版的著作《新兴市场的金融危机：1995年的教训》中提出的，该模型主要利用实际汇率贬值、国内私人贷款增长率、国际储备／M2来判断一个国家发生金融危机与否。

STV横截面回归模型的理论模型为：

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为货币危机指数，RER为实际汇率高估，LB为银行体制的脆弱性，D^LR为外汇水平，D^WF为经济基本面的脆弱性，β_i为7个指标各自回归的相关系数。

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，考察了货币危机发生的决定因素。结果表明，如果一国的银行体制不健全、汇率高估、外汇储备水平较低等经济基本面脆弱，就会遭受国际投机资本的严重攻击。STV横截面回归模型要求找到一系列相似的样本国家，样本外检验并不具备很高的有效性，难以直接应用在我国；模型在分析中只考虑汇率、国内私人贷款、国际储备与广义货币供给量的比率等几个指标，因此经济分析的范围过于狭窄。

(三)KLR信号分析法

KLR信号分析法是由G.Kaminsky、S.Lizondo和C.M.Reinhart于1998年在发表的《货币危机的主要指标》论文中提出的。该模型核心思想是首先通过研究货币危机发生的原因来确定哪些经济变量可以用于货币危机的预测，然后运用历史上的数据进行统计分析，确定与货币危机有显著联系的变量，以此作为货币危机发生的先行指标，并为每一个选定的先行指标根据其历史数据确定一个安全阈值。当某个指标的阈值在某个时点或某段时间被突破，就意味着该指标发出了一个危机信号；危机信号发出越多，表示某一个国家在未来一段时间内爆发危机的可能性就越大。其中，阈值是使噪音—信号比