張帥

摘 要：通過(guò)對(duì)常用的資本流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，如KLR模型、FR概率模型、STV模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型及其他模型進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，不同的預(yù)警模型均存在著預(yù)警效果的優(yōu)勢(shì)與不足。未來(lái)的預(yù)警模型構(gòu)建需要注意以下幾點(diǎn)：一是預(yù)警指標(biāo)的選擇范圍要廣，指標(biāo)閾值的確定需根據(jù)不同國(guó)家的國(guó)情來(lái)設(shè)定；二是在考慮預(yù)警指標(biāo)之間線性關(guān)系的同時(shí)，重視風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的非線性關(guān)系；三是關(guān)注危機(jī)爆發(fā)的連續(xù)性、傳染性及時(shí)滯性。

關(guān) 鍵 詞：資本流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；KLR模型；FR概率模型；STV模型；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

中圖分類號(hào)：F733 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-2517（2017）02-0071-08

Review of Warning Models of Capital Flow Risks

Zhang Shuai

（Xinjiang University of Finance and Economics， Urumqi 830012， China）

Abstract： By analyzing commonly used capital flow risk evaluation models such as KLR model， FR probability model， STV model， Neural Network model， Markov model， and other types of models， the paper discovered that there exists advantage and disadvantage in different types of waning models. The establishment of future of warning models should highlight the following three points. Firstly， the selection of warning indicators should cover a wide range and index threshold should be based on situation of different countries. Secondly， non-linear relation in the occurrence of risks should also be watched while considering the linear relations. Thirdly， the continuity， contagion and delay of the outbreak of crisis should be watched out.

Key words： early warning of capital flow risk； KLR model； FR probability model； STV model； Neural Network model

關(guān)于國(guó)際資本流動(dòng)的研究由來(lái)已久， 但在20世紀(jì)80年代以前， 資本流動(dòng)通常是伴隨實(shí)體經(jīng)濟(jì)而運(yùn)作的， 因此很少產(chǎn)生危機(jī)。20世紀(jì)80年代后，以拉美債務(wù)危機(jī)為起點(diǎn)，國(guó)際資本流動(dòng)開(kāi)始頻繁地對(duì)東道國(guó)產(chǎn)生沖擊， 并引發(fā)一系列的危機(jī)，資本流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)理論開(kāi)始引起學(xué)者的關(guān)注并得到蓬勃發(fā)展， 在此背景下衍生了眾多風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法。國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于資本流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的研究主要體現(xiàn)在資本異常流動(dòng)引發(fā)金融危機(jī)的預(yù)警模型構(gòu)建方面， 且已經(jīng)逐漸形成一套基本的分析框架，其中主要的預(yù)警模型有KLR模型、FR概率模型、STV模型、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型。本文將對(duì)這些主要方法的預(yù)警原理、預(yù)警效果及優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行梳理，為后續(xù)學(xué)者選擇合理的預(yù)警模型提供有價(jià)值的參考與借鑒。

一、KLR模型

KLR模型是由Kaminsky等（1998）選取15個(gè)月度指標(biāo)而構(gòu)建的信號(hào)預(yù)警模型，指出當(dāng)預(yù)警指標(biāo)超過(guò)事先確定的臨界值時(shí)，就認(rèn)為發(fā)出了危機(jī)信號(hào)，而危機(jī)信號(hào)越多，則說(shuō)明國(guó)家爆發(fā)危機(jī)的機(jī)率就越大[1]。Kaminsky等在1999年對(duì)KLR模型進(jìn)行了完善， 拓展了預(yù)警指標(biāo)的選擇范圍， 同時(shí)考慮了銀行危機(jī)和貨幣危機(jī)的影響因素。由于不同指標(biāo)測(cè)算出來(lái)的危機(jī)概率存在差異，從而降低了預(yù)警結(jié)果的可信度，Kaminskiy等通過(guò)對(duì)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行合成處理，并對(duì)合成指標(biāo)進(jìn)行危機(jī)信號(hào)的判斷，從而提高了預(yù)警效果的準(zhǔn)確性[2]。合成指標(biāo)主要包括四種：

第一種是信號(hào)的簡(jiǎn)單加總，即：I■■=■Zit。其中Zit是單一指標(biāo)i在t時(shí)期發(fā)出的預(yù)警信號(hào)。

第二種是信號(hào)加總并賦予簡(jiǎn)單權(quán)重，即：I■■=■（Z■■+2Z■■）。其中Z■■、Z■■分別是弱勢(shì)指標(biāo)與強(qiáng)勢(shì)指標(biāo)在t時(shí)期發(fā)出的預(yù)警信號(hào)。

第三種是信號(hào)水平時(shí)期加總， 即I■■=■Z■■。其中Z■■是單一指標(biāo)i在t-m時(shí)期到t時(shí)期發(fā)出的預(yù)警信號(hào)情況。

第四種是信號(hào)加總并賦予不同權(quán)重，即：I■■=■■。其中Zit是單一指標(biāo)i在t時(shí)期發(fā)出的預(yù)警信號(hào)，wi是指標(biāo)的噪音信號(hào)比。

Kaminskiy研究發(fā)現(xiàn)合成指標(biāo)的預(yù)警能力較單一指標(biāo)有很大的提升，且四種合成指標(biāo)在預(yù)警效果方面也存在顯著差異。國(guó)內(nèi)外學(xué)者采用KLR信號(hào)模型做了廣泛的預(yù)警研究。

Cipollini等（2003）首先構(gòu)建了金融危機(jī)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系， 并采用主成分分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，從而確定預(yù)警指標(biāo)， 最后采用KLR模型對(duì)亞洲金融危機(jī)蔓延的動(dòng)態(tài)因素進(jìn)行了研究[3]。史建平等（2009） 采用新興市場(chǎng)國(guó)家發(fā)生危機(jī)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)研究， 分析表明KLR模型的危機(jī)預(yù)警效果明顯優(yōu)于其他模型，能夠用于后續(xù)危機(jī)預(yù)警的研究當(dāng)中[4]。譚福梅（2010）采用KLR模型對(duì)美國(guó)等15個(gè)國(guó)家的銀行危機(jī)進(jìn)行了樣本外檢驗(yàn)和樣本內(nèi)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示該模型對(duì)銀行危機(jī)具有較好的預(yù)警能力[5]。

在我國(guó)有學(xué)者對(duì)KLR預(yù)警指標(biāo)體系進(jìn)行了完善，使之能適應(yīng)我國(guó)金融危機(jī)預(yù)警的要求。徐道宣（2007）在現(xiàn)有危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀， 對(duì)KLR模型的預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行了完善，從而提高該模型在我國(guó)金融危機(jī)預(yù)警效果的準(zhǔn)確度[6]。楊雪萊等（2012）通過(guò)構(gòu)建兼具覆蓋性、可獲得性和可操作性的中國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，并且確定了預(yù)警指標(biāo)的閾值，采用信號(hào)分析方法對(duì)我國(guó)的金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警研究，發(fā)現(xiàn)我國(guó)面臨的最大風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源于國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)失衡、外部沖擊的影響[7]。張安軍（2015）從先導(dǎo)性與免疫性兩大維度構(gòu)建了后金融危機(jī)時(shí)代國(guó)家金融安全預(yù)警指標(biāo)體系，通過(guò)運(yùn)用KLR信號(hào)分析法對(duì)我國(guó)不同時(shí)期的金融安全進(jìn)行測(cè)度，分析認(rèn)為我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)處于逐漸下降的過(guò)程[8]。

KLR信號(hào)分析法的優(yōu)點(diǎn)在于構(gòu)建了金融危機(jī)預(yù)警的指標(biāo)體系及相應(yīng)閾值，明確了系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)范圍及警戒區(qū)間， 從根源上揭示了危機(jī)爆發(fā)的原因，對(duì)構(gòu)建金融危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)具有重要的應(yīng)用價(jià)值。該模型的缺點(diǎn)主要是預(yù)警指標(biāo)閾值的確定通常依據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行定量設(shè)定， 缺乏有效的定性分析，而不同國(guó)家對(duì)于預(yù)警指標(biāo)閾值的設(shè)定可能存在差異性，從而使得該模型在不同國(guó)家檢驗(yàn)得出的預(yù)警效果差異較大。該模型把不同指標(biāo)作為獨(dú)立個(gè)體進(jìn)行信號(hào)檢驗(yàn)，缺乏從整體結(jié)構(gòu)上的把握，忽略了預(yù)警指標(biāo)相互之間的動(dòng)態(tài)影響，從而降低了預(yù)警效果的準(zhǔn)確性。

二、FR概率模型

FR概率模型是由Frankel等（1996）針對(duì)新興市場(chǎng)國(guó)家設(shè)計(jì)的危機(jī)預(yù)警模型，該模型依據(jù)概率分布函數(shù)來(lái)判斷危機(jī)是否發(fā)生[9]。假設(shè)Y代表危機(jī)變量，其取值為0代表并無(wú)危機(jī)爆發(fā)，取值為1代表危機(jī)爆發(fā)，Xi則反映對(duì)危機(jī)產(chǎn)生影響的其他變量。其原理如下：

Yi=？琢1X1i+？琢2X2i+…+？琢kXki+？滋i，其向量形式為：

Yi=X■■？琢+？滋i

則E（Yi）=1×P（Yi=1）+0×P（Yi=0）=P（Yi=1）=

X■■？琢，其中P表示危機(jī)發(fā)生的概率，？琢表示模型的估計(jì)參數(shù)。離散模型一般采用OLS進(jìn)行估計(jì)，但考慮到異方差問(wèn)題，通常選擇加權(quán)OLS法進(jìn)行測(cè)算，為了保證預(yù)測(cè)值在（0，1）內(nèi)變化的限制，通常進(jìn)行如下變化：

假設(shè)存在變量Y*滿足Y*=X■■？琢+？滋■■，且

Yi=1，Y*>00，Y*≤0，則可得到：

P（Yi=1|Xi，？琢）=P（Y■■>0）=P（？滋■■>-X■■？琢）

=1-F（-X■■？琢）=F（Xi，？琢i）

P（Yi=0|Xi，？琢）=P（Y■■≤0）=P（？滋■■≤-X■■？琢）

=F（-X■■？琢）=1-F（Xi，？琢i）

于是，P（Y=1）=F（Xi，？琢i）P（Y=0）=1-F（Xi，？琢i），F(xiàn)表示聯(lián)合概率分布函數(shù)。通過(guò)選擇具體的概率分布函數(shù)便可測(cè)算出危機(jī)發(fā)生的概率，其中概率分布函數(shù)為連續(xù)函數(shù)且單調(diào)遞增。

由于分布函數(shù)類型存在差異性，F(xiàn)R概率模型又可分為L(zhǎng)ogit模型（邏輯分布）和Probit模型（標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布）。若模型的估計(jì)系數(shù)為正，則表示危機(jī)發(fā)生概率與變量之間存在正相關(guān)關(guān)系；反之，若系數(shù)為負(fù)，則說(shuō)明危機(jī)發(fā)生概率與變量之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者分別采用Logit模型和Probit模型進(jìn)行了大量的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究。Andrew等（1999）利用東南亞國(guó)家爆發(fā)金融危機(jī)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)， 對(duì)FR概率模型的預(yù)警效果進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，研究表明該模型預(yù)警的準(zhǔn)確度在不同國(guó)家存在明顯的差異性，模型預(yù)測(cè)的可靠性需要進(jìn)一步來(lái)檢驗(yàn)[10]。Asli等（1997）通過(guò)構(gòu)建多元Logit模型對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警分析， 結(jié)果顯示：若一個(gè)國(guó)家存在較低的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度及較嚴(yán)重的通貨膨脹時(shí)則更容易發(fā)生危機(jī)[11]。陳守東等（2006）、張德鴻（2016）分別采用Logit模型對(duì)我國(guó)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)警分析，結(jié)果顯示我國(guó)爆發(fā)貨幣危機(jī)的可能性較小[12]-[13]。傅強(qiáng)等（2015）通過(guò)對(duì)19個(gè)樣本國(guó)家的主要金融經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行指標(biāo)篩選，分別建立了基于靜態(tài)Logit方法和動(dòng)態(tài)Logit方法的金融危機(jī)預(yù)警模型， 經(jīng)過(guò)樣本內(nèi)檢驗(yàn)和樣本外檢驗(yàn)，結(jié)果顯示動(dòng)態(tài)Logit預(yù)警模型優(yōu)于靜態(tài)Logit預(yù)警模型[14]。馬德功等（2009）通過(guò)構(gòu)建因子-Logistic預(yù)警模型對(duì)我國(guó)貨幣危機(jī)的可能性進(jìn)行分析，結(jié)果顯示該模型具有較高的預(yù)測(cè)正確率[15]。胡援成（2013）基于新興市場(chǎng)國(guó)家主權(quán)債務(wù)危機(jī)數(shù)據(jù)， 使用Logit方法和支持向量機(jī)方法構(gòu)建危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)， 結(jié)果顯示，該系統(tǒng)在預(yù)警準(zhǔn)確率、一類錯(cuò)誤率和二類錯(cuò)誤率上具有比較優(yōu)勢(shì)，且支持向量機(jī)方法在提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率方面也有較明顯的優(yōu)勢(shì)[16]。

Andrew等（1999）首先利用KLR信號(hào)法篩選出有效的危機(jī)預(yù)警指標(biāo)，然后通過(guò)構(gòu)建Probit模型進(jìn)行危機(jī)的預(yù)測(cè)[17]。Cipollini等（2009）首先采用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行篩選，然后通過(guò)構(gòu)建Probit模型對(duì)經(jīng)濟(jì)危機(jī)爆發(fā)的概率進(jìn)行檢驗(yàn)[18]。朱鈞鈞等（2012）提出了一種混合Gibbs取樣和Griddy-Gibbs取樣的MCMC估計(jì)方法，同時(shí)考慮債務(wù)危機(jī)在各國(guó)之間的傳染效應(yīng)，構(gòu)建了空間Probit面板模型，并以巴西、阿根廷、土耳其和尼日利亞為例說(shuō)明該模型具有較好的預(yù)警效果[19]。顏建暉等（2014）采用52個(gè)國(guó)家的樣本數(shù)據(jù)，加入危機(jī)傳染性變量，構(gòu)建了基于Probit面板模型的主權(quán)債務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，結(jié)果顯示除了宏觀經(jīng)濟(jì)變量的惡化會(huì)對(duì)本國(guó)主權(quán)債務(wù)危機(jī)的爆發(fā)產(chǎn)生積極影響外，其他國(guó)家危機(jī)的發(fā)生也會(huì)明顯提高本國(guó)債務(wù)危機(jī)爆發(fā)的概率[20]。

FR概率模型能夠直接測(cè)算出危機(jī)發(fā)生的概率，直觀地顯示預(yù)警指標(biāo)對(duì)危機(jī)的影響，同時(shí)能夠有效地監(jiān)測(cè)當(dāng)指標(biāo)超過(guò)閾值后，危機(jī)爆發(fā)前后的連續(xù)變化情況， 克服了KLR模型存在的不連續(xù)性缺陷。該模型的不足是隨著預(yù)警指標(biāo)數(shù)量的增加將產(chǎn)生多重共線性問(wèn)題，同時(shí)建立在大數(shù)定理基礎(chǔ)上的假設(shè)在一定程度上限制了該模型的應(yīng)用范圍。

三、STV截面回歸模型

STV模型是由Sachs等（1996）構(gòu)建的，用來(lái)檢驗(yàn)新興市場(chǎng)國(guó)家在1994～1995年間發(fā)生的貨幣危機(jī)[21]。由于采用了20個(gè)新興市場(chǎng)國(guó)家的截面數(shù)據(jù)及線性回歸方法，因此該模型被稱為STV截面回歸模型。該模型的表達(dá)方式如下：

IND=？琢0+？琢1 RER+？琢2 LB+？琢3 DLR RER+？琢4 DLR LB+

？琢5 DWF RER+？琢6 DWF LB+？著

其中，IND為金融危機(jī)指數(shù)， 采用匯率變動(dòng)率與外匯儲(chǔ)備變動(dòng)率的加權(quán)平均值來(lái)衡量；RER為實(shí)際匯率的變動(dòng)率；LB為國(guó)內(nèi)信貸規(guī)模水平，采用銀行對(duì)私有部門的債權(quán)與GDP的比值來(lái)衡量；采用廣義貨幣（M2）與外匯儲(chǔ)備的比值作為衡量外匯儲(chǔ)備豐度的標(biāo)準(zhǔn)。DWF、DLR為虛擬變量，DWF=0表示該國(guó)具有穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，此時(shí)銀行信貸變動(dòng)在最低四分位，而匯率變動(dòng)在最高四分位，否則DWF=1，表示該國(guó)具有脆弱的經(jīng)濟(jì)環(huán)境；DLR=0表示該國(guó)具有較多的外匯儲(chǔ)備，此時(shí)外匯儲(chǔ)備豐度處于樣本最高四分位。

當(dāng)DWF=0且DLR=0時(shí)，說(shuō)明該國(guó)具有較穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和充足的外匯儲(chǔ)備，？琢1和？琢2反映了經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)金融危機(jī)的影響，根據(jù)理論分析，此時(shí)應(yīng)有？琢1=0、？琢2=0。

當(dāng)DWF=0且DLR=1時(shí)，說(shuō)明該國(guó)具有較穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和較低的外匯儲(chǔ)備，？琢1+？琢3與？琢2+？琢4反映了經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)金融危機(jī)的影響，根據(jù)理論分析，此時(shí)應(yīng)有？琢1+？琢3=0、？琢2+？琢4=0。

當(dāng)DWF=1且DLR=1時(shí)，說(shuō)明該國(guó)具有較差的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和較低的外匯儲(chǔ)備，？琢1+？琢3+？琢5與？琢2+？琢4+？琢6反映了經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)金融危機(jī)的影響，根據(jù)理論分析，此時(shí)應(yīng)有？琢1+？琢3+？琢5<0、？琢2+？琢4+？琢6>0。

后有學(xué)者使用該模型做了大量預(yù)警研究。Berg（1999） 通過(guò)采用東南亞和拉美國(guó)家危機(jī)爆發(fā)的歷史數(shù)據(jù)， 分別對(duì)KLR、STV及FR模型的預(yù)警效果進(jìn)行檢驗(yàn)， 研究表明：KLR模型的預(yù)警能力明顯優(yōu)于其他兩種模型， 而FR概率模型的預(yù)警效果最差；STV模型在不同國(guó)家的預(yù)警效果存在差異性，對(duì)于韓國(guó)和印度尼西亞的預(yù)測(cè)結(jié)果較差，而對(duì)于泰國(guó)和馬來(lái)西亞的預(yù)測(cè)效果則較好。針對(duì)現(xiàn)有研究關(guān)于東南亞國(guó)家預(yù)警指標(biāo)存在的差異以及KLR模型、FR模型存在的不能解釋危機(jī)傳染性的缺陷，Nitithanprapas等（2000）在STV模型的基礎(chǔ)上，不僅考慮匯率變動(dòng)及外匯儲(chǔ)備因素，同時(shí)添加了能夠反映資本流動(dòng)及經(jīng)常賬戶的復(fù)合變量，對(duì)20世紀(jì)90年代爆發(fā)的金融危機(jī)進(jìn)行了影響因素的分析[22]。張?jiān)迹?003）利用我國(guó)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，分別采用KLR、STV模型對(duì)我國(guó)金融危機(jī)爆發(fā)的概率進(jìn)行分析，表面上看兩種模型的預(yù)警結(jié)果是矛盾的，實(shí)際上STV模型與KLR模型是相互聯(lián)系的， 兩種模型分別從內(nèi)源性風(fēng)險(xiǎn)、外源性風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)不同的角度來(lái)對(duì)金融危機(jī)進(jìn)行預(yù)警[23]。

STV模型考慮到了國(guó)別之間的差異，是在KLR模型及FR模型基礎(chǔ)上的改進(jìn)。但是該模型對(duì)于變量間線性關(guān)系的要求過(guò)于嚴(yán)格，而對(duì)金融危機(jī)影響因素的選擇過(guò)少，預(yù)警結(jié)果受不同國(guó)家個(gè)體差異的影響較大。 很多金融危機(jī)存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系，并不能用線性回歸模型來(lái)分析。該模型主要用于檢驗(yàn)一個(gè)國(guó)家是否會(huì)發(fā)生金融危機(jī)及判斷危機(jī)的傳染性，但并不能預(yù)測(cè)何時(shí)發(fā)生危機(jī)。

四、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的主要思想是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，利用實(shí)際輸出與目標(biāo)輸出的誤差來(lái)不斷修正網(wǎng)絡(luò)模型中的權(quán)重，從而使實(shí)際輸出的誤差平方和最小化。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法通常由誤差反向傳播及信息正向傳播構(gòu)成，信息首先通過(guò)輸入層進(jìn)行逐層傳導(dǎo)，神經(jīng)元狀態(tài)的變化只受上一層神經(jīng)元沖擊的影響， 而與其他層次神經(jīng)元的狀態(tài)特征無(wú)關(guān)，從而得到實(shí)際輸出與目標(biāo)輸出之間的誤差大小。若輸出層最后存在較大的誤差，則開(kāi)始進(jìn)行誤差的反向傳播， 反向傳播路徑與網(wǎng)絡(luò)中正向傳播路徑相反，通過(guò)誤差信號(hào)的反向傳導(dǎo)，以達(dá)到修改網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的目的，從而使模型得到優(yōu)化。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是由Nag等（1999）首次引入到金融危機(jī)的預(yù)警研究當(dāng)中，通過(guò)采用泰國(guó)、馬來(lái)西亞及印度尼西亞的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果顯示該模型的預(yù)警效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)模型[24]。Lin（2008）將模型推理模型與BP網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合構(gòu)建了貨幣危機(jī)預(yù)警模型，分析結(jié)果表明，該模型在危機(jī)預(yù)警的精度方面能夠達(dá)到理想的效果，同時(shí)能夠?qū)㈩A(yù)警變量之間的因果關(guān)系直觀地展現(xiàn)出來(lái)[25]。南旭光等（2008）以東南亞國(guó)家為研究對(duì)象，構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)， 研究認(rèn)為該模型具有明顯的預(yù)測(cè)精確度，能夠提升金融危機(jī)預(yù)警的準(zhǔn)確率[26]。胡援成等（2010）構(gòu)建了主權(quán)債務(wù)危機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型， 并對(duì)54個(gè)發(fā)展中國(guó)家的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)， 研究得出該模型與二元Logit模型在預(yù)警效果上具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)[27]。胡燕京等（2003）、陳秋玲等（2009）、樓文高等（2011）、李夢(mèng)雨（2012）則分別構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)我國(guó)的金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警分析，研究認(rèn)為，不同時(shí)期我國(guó)的金融風(fēng)險(xiǎn)水平存在較明顯的差異[28]-[31]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠通過(guò)自主學(xué)習(xí)不斷調(diào)整權(quán)值，快速適應(yīng)外部環(huán)境的變化，使系統(tǒng)得到不斷優(yōu)化，有效處理非線性問(wèn)題。然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型只是一種局部探索的分析方法， 當(dāng)遇到非線性系統(tǒng)時(shí)，它將要求解高階非線性方程的全局解，這將導(dǎo)致算法陷入局部分析的循環(huán)中。

五、馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型

馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型自Hamilton（1990）將其引入到經(jīng)濟(jì)學(xué)中以來(lái)， 便被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)周期、金融波動(dòng)等領(lǐng)域的研究中[32]。Hamilton在模型中引入狀態(tài)變量，通過(guò)計(jì)算狀態(tài)變換概率，考察經(jīng)濟(jì)變量在不同狀態(tài)下的轉(zhuǎn)變特征。一般的馬爾科夫過(guò)程如下：

Yt=a■■+■a■■Xi+■a■■Yt-j+？著■■，？著■■～NID（0，？滓■■）。

其中，Sk、k分別代表不同的區(qū)制狀態(tài)及區(qū)制個(gè)數(shù)，n1、n2分別表示自變量個(gè)數(shù)及自回歸滯后階數(shù)。Sk服從離散狀態(tài)下的馬爾科夫隨機(jī)過(guò)程，其轉(zhuǎn)換概率遵循：

Pij=Pr（St+1=i|St=j），其中■Pij=1，（i，j=1，2，…，k）。

Pij表示從狀態(tài)j到狀態(tài)i的狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率，其變化由前一期的狀態(tài)決定。

Peria（2002）、Abiad（2003）通過(guò)采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型分別對(duì)歐洲地區(qū)、東南亞地區(qū)進(jìn)行了檢驗(yàn)，研究均認(rèn)為該方法在危機(jī)預(yù)警方面優(yōu)于以往的預(yù)警模型[33]-[34]。張偉（2004）在Abiad（2003） 的模型基礎(chǔ)上加入了因變量的一階自回歸過(guò)程，并采用東南亞和拉美國(guó)家發(fā)生金融危機(jī)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的檢驗(yàn)，結(jié)果表明，改進(jìn)的模型在不同國(guó)家的預(yù)警效果存在差異性，但是模型整體上的預(yù)警能力得到提升[35]。

Cerra等（2002）通過(guò)構(gòu)建時(shí)變馬爾科夫模型對(duì)印度尼西亞金融危機(jī)爆發(fā)的影響因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，是對(duì)一般馬爾科夫模型的改進(jìn)[36]。Arias等（2004）將最大似然估計(jì)法引入馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型使模型轉(zhuǎn)換概率更加準(zhǔn)確，增加了長(zhǎng)期預(yù)警效果的穩(wěn)定性[37]。由于極大似然估計(jì)法存在收斂于局部極值的缺陷，朱鈞鈞等（2010）采用馬爾科夫鏈蒙特卡羅估計(jì)（MCMC）完善了馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型，同時(shí)采用Griddy-Gibbs取樣法對(duì)多個(gè)馬爾科夫模型進(jìn)行估計(jì)，研究認(rèn)為該模型相對(duì)于信號(hào)模型具備一系列的優(yōu)勢(shì)， 通過(guò)MS-GARCH模型能揭示匯率波動(dòng)的更多特性[38]。Brunetti等（2008）通過(guò)將馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型與GARCH模型相結(jié)合構(gòu)建了金融危機(jī)預(yù)警模型，對(duì)東南亞國(guó)家金融危機(jī)進(jìn)行了影響因素的分析[39]。

陳守東等（2009）、周華等（2013）分別對(duì)貨幣市場(chǎng)、 銀行市場(chǎng)及資產(chǎn)價(jià)格構(gòu)建了MS-VAR金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，來(lái)描述我國(guó)近年來(lái)金融風(fēng)險(xiǎn)變化的區(qū)制特點(diǎn)，結(jié)果顯示，風(fēng)險(xiǎn)的劃分及預(yù)警信號(hào)的發(fā)出時(shí)機(jī)較符合我國(guó)的現(xiàn)實(shí)情況[40]-[41]。李繼偉等（2010）運(yùn)用具有馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換的向量自回歸模型，構(gòu)建了面向資本項(xiàng)目開(kāi)放的貨幣危機(jī)預(yù)警模型，研究結(jié)果表明，預(yù)警發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)的時(shí)機(jī)比較符合我國(guó)的現(xiàn)實(shí)情況[42]。

馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型通過(guò)采用連續(xù)變量進(jìn)行危機(jī)的預(yù)警，能夠有效克服KLR模型及FR概率模型采用離散變量所帶來(lái)的信息損失，通過(guò)變量信息的動(dòng)態(tài)變化達(dá)到準(zhǔn)確識(shí)別危機(jī)爆發(fā)時(shí)點(diǎn)的目的，從而避免“偽危機(jī)”情況的發(fā)生。該模型的缺點(diǎn)是受到危機(jī)影響變量的限制， 如果變量選擇過(guò)少，不能綜合反映出風(fēng)險(xiǎn)的狀態(tài)水平； 如果變量選擇過(guò)多，則會(huì)導(dǎo)致模型計(jì)算過(guò)程的倍增，從而降低模型預(yù)警結(jié)果的準(zhǔn)確性。

六、其他預(yù)警模型

馬威等（2014）采用結(jié)構(gòu)方程模型建立了金融危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系，該模型將金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的內(nèi)在本質(zhì)與外在表象相結(jié)合，為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究提供了新的路徑[43]。牟曉云等（2010）利用結(jié)構(gòu)方程模型中的MIMIC模型構(gòu)建了我國(guó)金融危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)，通過(guò)將樣本外數(shù)據(jù)代入模型中便可得到危機(jī)強(qiáng)度預(yù)測(cè)值，當(dāng)該數(shù)值達(dá)到一定的門限值時(shí)，可認(rèn)為將會(huì)發(fā)生金融危機(jī)[44]。該模型對(duì)于金融危機(jī)預(yù)警指標(biāo)的篩選具有特殊的優(yōu)勢(shì)，但該模型不能解決定類變量問(wèn)題。

黃益紹等（2004）在現(xiàn)有金融危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，采用層次分析法（APH）對(duì)預(yù)警指標(biāo)的重要性進(jìn)行排序， 以明確各指標(biāo)的預(yù)警作用，并結(jié)合幾次重大金融危機(jī)爆發(fā)前期主要指標(biāo)的惡化程度， 證明了APH分析法對(duì)預(yù)警指標(biāo)所做排序的合理性[45]。任碧云等（2015）通過(guò)構(gòu)建金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，并采用APH-DEA方法對(duì)我國(guó)的金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)警分析，評(píng)價(jià)結(jié)果同我國(guó)的實(shí)際情況較為符合[46]。然而層次分析法主要以定性判斷為主，缺少定量分析的準(zhǔn)確性；當(dāng)指標(biāo)數(shù)據(jù)較多時(shí)，指標(biāo)權(quán)重的設(shè)置則難以確定。

陳衛(wèi)華等（2007）構(gòu)建了基于“可能-滿意度”法的金融危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)， 并采用1997年中國(guó)的相關(guān)數(shù)據(jù)及東南亞國(guó)家爆發(fā)金融危機(jī)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果顯示泰國(guó)的“可能-滿意度”最差，最先成為投機(jī)攻擊的目標(biāo)，而我國(guó)的總評(píng)價(jià)值相對(duì)較好[47]。該模型的缺陷是主觀性太強(qiáng)，預(yù)警效果缺乏檢驗(yàn)，同時(shí)預(yù)警指標(biāo)的選擇有待擴(kuò)充，預(yù)警等級(jí)的劃分有待完善。

汪瑩（2003）在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上建立了“五系統(tǒng)加權(quán)法”危機(jī)預(yù)警模型，并采用AHP及專家賦權(quán)法對(duì)系統(tǒng)內(nèi)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重的測(cè)算，對(duì)我國(guó)發(fā)生金融危機(jī)的可能性進(jìn)行預(yù)警分析[48]。該模型的不足是對(duì)于指標(biāo)權(quán)重的設(shè)置主要采用主觀賦權(quán)方法，缺乏客觀依據(jù)，同時(shí)缺少對(duì)實(shí)際危機(jī)發(fā)生樣本的檢驗(yàn)。

南旭光等（2007）利用31個(gè)樣本國(guó)家的數(shù)據(jù)構(gòu)建了等比例危機(jī)預(yù)警模型， 通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)期間17個(gè)測(cè)試國(guó)進(jìn)行的模型預(yù)警效果檢驗(yàn)，認(rèn)為該模型預(yù)警能力較佳[49]。當(dāng)然該模型尚不能對(duì)所有金融危機(jī)國(guó)家做出準(zhǔn)確預(yù)警，模型的預(yù)警精度有待提高。

沈沛龍等（2011）以51個(gè)國(guó)家的樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)構(gòu)建馬田系統(tǒng)，在確保預(yù)警模型精度的前提下，能夠有效減少預(yù)警指標(biāo)數(shù)量，對(duì)于提高模型的預(yù)測(cè)水平和減少前期數(shù)據(jù)收集工作具有重要意義[50]。該模型主要用于預(yù)警指標(biāo)數(shù)量的篩選，并未涉及到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的分析。

還有學(xué)者通過(guò)構(gòu)造風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的方式進(jìn)行相關(guān)預(yù)警研究，如Hagen（2007）提出并構(gòu)建了貨幣市場(chǎng)壓力指數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)貨幣市場(chǎng)壓力指數(shù)法能夠有效識(shí)別出銀行危機(jī)的爆發(fā)。荊中博等（2012）修正了Hagen（2007）的貨幣市場(chǎng)壓力指數(shù)，并采用66個(gè)國(guó)家銀行危機(jī)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)， 結(jié)果顯示，采用整體樣本標(biāo)準(zhǔn)差構(gòu)建的貨幣市場(chǎng)壓力指數(shù)使用范圍更廣、識(shí)別精度更高，能夠達(dá)到很好的預(yù)警效果[51]。欒彥（2013） 通過(guò)功效系數(shù)法對(duì)我國(guó)的主權(quán)債務(wù)安全預(yù)警指數(shù)進(jìn)行了測(cè)算， 研究認(rèn)為亞洲金融危機(jī)以后，我國(guó)存在較大的主權(quán)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[52]。許滌龍等（2015）采用CRITIC賦權(quán)法構(gòu)建了金融壓力指數(shù)， 并對(duì)我國(guó)面臨的金融壓力進(jìn)行綜合測(cè)度，整體來(lái)看該方法的測(cè)度結(jié)果較好地吻合了我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r[53]。風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型在預(yù)警方面有著特殊的優(yōu)勢(shì)，能夠綜合多方面的影響因素， 有效地反映出風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別高低。 但指標(biāo)選擇的合理性決定著預(yù)警結(jié)果的準(zhǔn)確性， 指標(biāo)選擇過(guò)多會(huì)造成信息的重復(fù)，影響重要指標(biāo)權(quán)重的設(shè)置；而指標(biāo)選擇過(guò)少，又不能充分反映危機(jī)涉及的所有領(lǐng)域。

七、結(jié)論

資本流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的選擇決定著預(yù)警效果的準(zhǔn)確性，然而通過(guò)對(duì)現(xiàn)有資本流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的分析可以看出，不同的預(yù)警模型均存在著預(yù)警效果的優(yōu)勢(shì)與不足。KLR信號(hào)分析法通過(guò)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系是否超過(guò)相應(yīng)閾值的原理進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，但忽略了預(yù)警指標(biāo)相互之間的動(dòng)態(tài)影響，同時(shí)預(yù)警指標(biāo)閾值的確定缺乏有效的定性分析。FR概率模型通過(guò)測(cè)算危機(jī)發(fā)生的概率，直觀地顯示預(yù)警指標(biāo)在危機(jī)爆發(fā)前后的連續(xù)變化情況， 克服了KLR模型的缺陷， 但該模型對(duì)于預(yù)警指標(biāo)數(shù)量有一定的限制。STV模型考慮到了國(guó)別差異，是對(duì)KLR模型及FR模型的改進(jìn)，但該模型對(duì)于變量間線性關(guān)系的要求過(guò)于嚴(yán)格， 很多金融危機(jī)存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系，并不能用線性回歸模型來(lái)分析。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠有效處理復(fù)雜的非線性問(wèn)題， 彌補(bǔ)了STV模型的不足， 然而該模型是一種局部探索的分析方法，當(dāng)遇到高階復(fù)雜的系統(tǒng)時(shí)，將導(dǎo)致算法陷入局部分析的循環(huán)中。馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型能夠克服KLR信號(hào)模型和FR概率模型采用離散變量所造成的信息損失，但同樣受到影響因素?cái)?shù)量選擇的限制。而其他預(yù)警模型雖然在預(yù)警結(jié)果的精度方面取得了一定的進(jìn)步， 但同樣存在著各種不同的缺陷，且并沒(méi)有得到廣泛的推廣與應(yīng)用。結(jié)合各種預(yù)警模型存在的優(yōu)勢(shì)與不足，我們提出未來(lái)預(yù)警模型構(gòu)建所需關(guān)注的問(wèn)題：第一，預(yù)警指標(biāo)的選擇范圍要廣，指標(biāo)閾值的確定需根據(jù)不同國(guó)家的國(guó)情來(lái)設(shè)定；第二，在考慮預(yù)警指標(biāo)之間線性關(guān)系的同時(shí)，應(yīng)重視風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的非線性關(guān)系；第三，必須關(guān)注危機(jī)爆發(fā)的連續(xù)性、傳染性及時(shí)滯性。

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（責(zé)任編輯：龍會(huì)芳；校對(duì)：李丹）