王振齊,龍 文

(1.中國政法大學(xué)商學(xué)院,北京102200;2.中國科學(xué)院虛擬經(jīng)濟(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心,北京100190;3.中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,北京100190;4.中國科學(xué)院大數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)管理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100190)

1 引 言

世界范圍內(nèi)接連不斷的金融危機(jī)逐漸暴露出金融危機(jī)的破壞性,這些問題在新興市場及發(fā)展中國家尤為突出.因此,選擇一套恰當(dāng)?shù)闹笜?biāo),構(gòu)建一個(gè)有效的危機(jī)預(yù)警體系就顯得尤為重要.從20世紀(jì)70年代開始,就有很多學(xué)者研究危機(jī)預(yù)警模型.Krugman[1]將匯率制度引入危機(jī)研究中,認(rèn)為投機(jī)者對匯率的攻擊將導(dǎo)致貨幣貶值,從而引發(fā)貨幣危機(jī).Frankel等[2]開創(chuàng)了貨幣危機(jī)預(yù)警模型的先河,以1971年～1992年中100個(gè)發(fā)展中國家為樣本,建立了估計(jì)危機(jī)發(fā)生可能性的FR概率模型.Sachs等[3]提出STV橫截面模型,克服了FR模型沒有考慮國別差異的缺陷.Kaminsky等[4]建立了信號(hào)分析法KLR模型,把預(yù)測商業(yè)周期轉(zhuǎn)折點(diǎn)的信號(hào)法用于尋找貨幣危機(jī)的影響因素.STV模型和KLR模型是目前國際上應(yīng)用最廣泛,認(rèn)可度最高的預(yù)警模型.Berg等[5]利用拉美國家和東南亞金融危機(jī)國家的歷史數(shù)據(jù)檢驗(yàn)預(yù)警模型對危機(jī)的預(yù)測能力,發(fā)現(xiàn)KLR模型的預(yù)測效果最好,STV模型次之,FR模型最差.后來不少學(xué)者從其它角度解讀貨幣危機(jī)的原因.Kumar等[6]基于滯后的宏觀經(jīng)濟(jì)和金融市場數(shù)據(jù)提出Simple Logit模型,較好地解釋了墨西哥貨幣危機(jī),亞洲金融危機(jī)以及巴西貨幣危機(jī).

由于STV模型適用性廣,數(shù)據(jù)易獲得,很多學(xué)者力圖對其進(jìn)行改進(jìn),使其與實(shí)際情況更加吻合.比如,Nitithanprapas等[7]在STV橫截面回歸模型中,除考慮匯率和外匯儲(chǔ)備因素,又構(gòu)造了一個(gè)反映經(jīng)常賬戶平衡、國際資本流動(dòng)的復(fù)合變量,得到稍好的預(yù)測效果.近年來,經(jīng)濟(jì)全球化不斷增強(qiáng),貨幣危機(jī)也更加復(fù)雜多變,很多研究從實(shí)證角度進(jìn)行了分析,Alessandri等[8]、Repullo等[9]通過檢驗(yàn)美國、英國、法國和德國等國家的GDP增長率、信貸增速、信貸占GDP的比重、資產(chǎn)價(jià)格、銀行稅前利潤和信用價(jià)差等變量,發(fā)現(xiàn)信貸與GDP的比率仍可以作為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的有效預(yù)警指標(biāo).

在對中國的實(shí)證研究中,有一些學(xué)者較為認(rèn)可KLR模型.比如,史建平等[10]利用KLR模型對新興市場國家現(xiàn)階段的金融危機(jī)做了實(shí)證檢驗(yàn),結(jié)果顯示KLR模型的預(yù)警效果較好,認(rèn)為2009年我國發(fā)生金融危機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)較小.另一方面也有不少學(xué)者認(rèn)為三大模型并不適用中國情況.比如,徐道宣等[11]在闡述KLR信號(hào)分析法時(shí)指出該分析法在中國應(yīng)用時(shí)存在相關(guān)性不足等問題.馬德功等[12]對比FR概率模型、STV模型、KLR信號(hào)分析模型,發(fā)現(xiàn)由于模型的非結(jié)構(gòu)化,這些模型并不適應(yīng)我國情況,并在FR模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建起一個(gè)非線性的預(yù)警模型以克服前幾個(gè)模型的不足.

考慮到上述建模情況及非線性預(yù)警模型對中國有較好的適應(yīng)性,本文利用非線性的矢量分析法結(jié)合平衡穩(wěn)定性理論分析貨幣系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),以“實(shí)際匯率變動(dòng)率、私營部門貸款與GDP比率的變動(dòng)率、總儲(chǔ)備與M2的比率”三個(gè)指標(biāo)構(gòu)建“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”預(yù)警模型,基于平衡穩(wěn)定性理論研究三棱錐的失穩(wěn)特征,考察三棱錐重心在球內(nèi)外的分布情況,同時(shí)觀察對應(yīng)的貨幣系統(tǒng)穩(wěn)定性變動(dòng)規(guī)律.文章進(jìn)一步考察了1997年亞洲金融危機(jī)前后各國經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)穩(wěn)定性特征,進(jìn)而對近年來我國貨幣系統(tǒng)穩(wěn)定性情況進(jìn)行研究,并結(jié)合2016年第一季度經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況分析我國當(dāng)前系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn).

2 “介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”預(yù)警模型

首先介紹在預(yù)警危機(jī)模型中應(yīng)用最為廣泛的STV模型,進(jìn)而選取貨幣危機(jī)預(yù)警的指標(biāo)變量,構(gòu)建“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”預(yù)警模型,然后用平衡穩(wěn)定性理論研究三棱錐的穩(wěn)定性變動(dòng)特征,觀察對應(yīng)的貨幣系統(tǒng)穩(wěn)定性變化規(guī)律,論證模型合理性.

2.1 STV模型

Sachs等[3]通過考察1994年～1995年間的墨西哥金融危機(jī)和其后在東南亞部分新興市場國家發(fā)生的危機(jī)過程,發(fā)現(xiàn)實(shí)際匯率(RER)的變動(dòng)、國內(nèi)信貸規(guī)模(LB)擴(kuò)張和廣義貨幣供給與外匯儲(chǔ)備的比率(MR)對一個(gè)國家是否發(fā)生危機(jī)起著決定性的作用.

在危機(jī)指數(shù)(IND)的構(gòu)建上,Sachs等[3]通過借鑒Frankel等[2]及Eichengreen等[13]的指數(shù)構(gòu)建方法,利用匯率變動(dòng)率和外匯儲(chǔ)備變動(dòng)百分比的加權(quán)平均值作為危機(jī)指數(shù).

在自變量選擇上,他們借鑒Frankel等[2]研究貨幣危機(jī)特征時(shí)提出FR的模型,發(fā)現(xiàn)貨幣貶值超過25%、經(jīng)濟(jì)增長遲緩時(shí)國內(nèi)信貸增長過快易導(dǎo)致貨幣危機(jī)的發(fā)生,故使用實(shí)際匯率(RER)的變動(dòng)作為第一個(gè)變量,選取銀行對私有部門的債權(quán)與GDP的比率(LB)作為第二個(gè)變量.考慮到一國在預(yù)防貨幣危機(jī)方面存在消耗外匯儲(chǔ)備或提高利率的措施,借鑒Sanz-Serna等[14]用廣義貨幣和外匯儲(chǔ)備的比率(MR)測量一國外匯儲(chǔ)備豐度的方法,選取MR作為第三個(gè)變量.為對新興市場國家進(jìn)行分類,Sachs等人設(shè)計(jì)兩個(gè)虛擬變量DWF和DLR.當(dāng)一國的匯率、銀行信貸在四分位變動(dòng),說明經(jīng)濟(jì)基本面比較穩(wěn)定,表示為DWF=0,否則取DWF=1.同樣,當(dāng)一國MR在最高四分位時(shí)說明該國外匯儲(chǔ)備充足,取DLR=0,否則取DLR=1.回歸模型為

Sachs等[3]的實(shí)證研究表明STV模型較好地揭示了新興市場國家發(fā)生金融危機(jī)的原因.此后STV模型得到了廣泛的應(yīng)用和發(fā)展.

2.2 危機(jī)預(yù)警指標(biāo)的選取

STV模型提出以后,為進(jìn)一步驗(yàn)證其它學(xué)者有關(guān)投資、儲(chǔ)蓄、政府消費(fèi)、經(jīng)常賬戶和資本流動(dòng)等指標(biāo)影響貨幣系統(tǒng)穩(wěn)定性的觀點(diǎn),Sachs等人補(bǔ)充這些指標(biāo)及其變動(dòng)率作為自變量,以測定其對金融危機(jī)的影響,但實(shí)證表明這些變量或者統(tǒng)計(jì)意義不顯著,或者影響不大.鑒于此,本文仍舊選取STV模型的三個(gè)指標(biāo):實(shí)際匯率(RER)的變動(dòng)、私營部門貸款與GDP比率(LB)的變動(dòng)、廣義貨幣與外匯儲(chǔ)備的比率(MR)作為影響貨幣系統(tǒng)穩(wěn)定的基本要素.

對于實(shí)際匯率(RER)的變動(dòng),選擇穩(wěn)定發(fā)展階段的年份為基期,計(jì)算后期各年度的相對變化率,計(jì)算公式為 Ri=(εi? ε0)/ε0.

鑒于STV模型中私營部門貸款與GDP比率(LB)在萬分位及以下變動(dòng)時(shí),一國經(jīng)濟(jì)基本面比較穩(wěn)定,而LB在千分位、百分位變動(dòng)時(shí)基本面較差.因此取Li=?(LBi?LB0)/LB0.

考慮到廣義貨幣與外匯儲(chǔ)備的比率(MR)往往是遠(yuǎn)大于1的,而本文所構(gòu)建的模型要在直徑為1的球里面進(jìn)行矢量運(yùn)算,所以對MR取倒數(shù)變換,即Mi=1/MRi.

下面將先根據(jù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的等間隔采集特性構(gòu)建“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”預(yù)警模型,再利用平衡穩(wěn)定性理論分析三個(gè)指標(biāo)變動(dòng)對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響.

2.3 介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎預(yù)警模型的構(gòu)建

圖1描繪了點(diǎn)出發(fā)的時(shí)間序列.

圖1 點(diǎn)出發(fā)的時(shí)間序列Fig.1 Time series starting from a point

如圖1所示,張昴等[15]在研究非線性時(shí)間序列時(shí),結(jié)合經(jīng)典力學(xué)的矢量分析法,提出了點(diǎn)發(fā)出的時(shí)間序列模型.將時(shí)間跨度相同的樣本數(shù)據(jù)Ri以其大小從圓的最低點(diǎn)出發(fā)沿著??→ORi方向刻畫在圓里面,進(jìn)而根據(jù)矢量的合成及分解法則對指標(biāo)做非線性分析及運(yùn)算.

本文選取的三個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)Ri,Li和Mi都是年度數(shù)據(jù),具備構(gòu)建點(diǎn)出發(fā)的時(shí)間序列的條件.一方面單個(gè)指標(biāo)時(shí)間序列各期之間是等時(shí)間采集的,即單個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)是縱向等時(shí)的;另一方面三個(gè)指標(biāo)的截面數(shù)據(jù)都是上年末開始到本年末結(jié)束為周期算的,即三個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)是橫向等時(shí)的.因此,可以將三個(gè)指標(biāo)序列表示在等時(shí)球里.

如圖2所示,在空間直角坐標(biāo)系中,鑒于指標(biāo)都是(?1,1)區(qū)間的數(shù)據(jù),為方便下面的計(jì)算,畫出以H(0,0,0.5)為球心,以1為直徑的球,記最高點(diǎn)為O′.選取球面與XOZ平面正方向相交所得圓弧ORO′為實(shí)際有效匯率變動(dòng)率Ri序列所在圓.考慮到對稱性,選取半圓弧OLO′,OMO′與ORO′兩兩夾角均為120°.基于此將各期指標(biāo)Ri,Li和Mi以其大小從最低點(diǎn)出發(fā)沿著弦的方向畫到對應(yīng)的圓里,畫出三條弦.注意指標(biāo)可以為負(fù)值,因此對球做關(guān)于水平面XOY的鏡像,把負(fù)值數(shù)據(jù)畫到下方對應(yīng)的圓弧上,得到三棱椎O-RLM,其重心為G.

圖2 等時(shí)球內(nèi)接三棱錐Fig.2 Triangular pyramid in the isochronous ball

劉駿民等[16]認(rèn)為介穩(wěn)性是指經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長過程中的均衡性質(zhì),某些部門虛假繁榮導(dǎo)致均衡的增長被打破,危機(jī)過后回歸均衡.經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)在穩(wěn)定性遭受破壞后,可能在一定的范圍內(nèi)游動(dòng),交替地進(jìn)入平衡和非穩(wěn)定平衡態(tài)[17].汪壽陽等[18]指出可以將金融經(jīng)濟(jì)體系看作是一類復(fù)雜性系統(tǒng),從系統(tǒng)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)及外部作用來考察系統(tǒng)的特性,以揭示金融經(jīng)濟(jì)體系演化的規(guī)律.結(jié)合以上觀點(diǎn),本文將圖2所示的三棱錐命名為“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱錐”,以刻畫貨幣系統(tǒng)的穩(wěn)定性.

2.4 貨幣系統(tǒng)穩(wěn)定性與三棱錐重心波動(dòng)的聯(lián)系

為直觀顯示抽象的數(shù)學(xué)物理系統(tǒng)穩(wěn)定性和簡化的貨幣系統(tǒng)穩(wěn)定性的一致變動(dòng)規(guī)律,本文借鑒徐元棟[19]、李勇建等[20]通過數(shù)值仿真模擬動(dòng)力學(xué)模型及相關(guān)變量,以顯示系統(tǒng)發(fā)展演化規(guī)律的思想,在控制變量的前提下通過單變量的變動(dòng)來分析重心G的移動(dòng)規(guī)律,進(jìn)行隨機(jī)數(shù)模擬實(shí)驗(yàn).

1)實(shí)際有效匯率貶值時(shí),根據(jù) Ri=(εi?ε0)/ε0,則縮小,知隨之縮小,G點(diǎn)距離O點(diǎn)更近,此時(shí)重心趨向內(nèi)接球外,即逐漸變大,直到大于球的半徑時(shí),三棱錐重心G落在球外.Kaminsky等[4]指出實(shí)際有效匯率貶值是1997年各國發(fā)生金融危機(jī)的重要原因和直接體現(xiàn).本文在控制變量的前提下進(jìn)行隨機(jī)數(shù)模擬,樣本量為30,觀察單變量與重心預(yù)警距離的變動(dòng)情況,結(jié)果如圖3所示.隨機(jī)產(chǎn)生的匯率變動(dòng)率序列與其對應(yīng)的重心預(yù)警距離序列呈現(xiàn)反向變動(dòng)關(guān)系,即匯率貶值時(shí),重心預(yù)警數(shù)值變大,容易發(fā)生危機(jī),此時(shí)重心趨向球外;匯率升值時(shí),重心預(yù)警數(shù)值變小,此時(shí)重心趨向球內(nèi).

2)私營部門信貸增長過快時(shí),GDP增長率減緩時(shí),根據(jù)Li=?(LBi?LB0)/LB0,則=Li縮小,知隨之縮小,G點(diǎn)距離O點(diǎn)更近,此時(shí)重心趨向內(nèi)接球外.Frankel等[2]在研究近代以來的貨幣危機(jī)時(shí),指出經(jīng)濟(jì)增長遲緩時(shí),國內(nèi)信貸增長過快易導(dǎo)致貨幣危機(jī)的發(fā)生.在控制變量的前提下進(jìn)行隨機(jī)數(shù)模擬,樣本量為30,觀察單變量與重心預(yù)警距離的變動(dòng)情況,結(jié)果如圖4所示.隨機(jī)產(chǎn)生的貸款變動(dòng)率序列與其對應(yīng)的重心預(yù)警距離序列也呈現(xiàn)反向變動(dòng)關(guān)系,效果同匯率變動(dòng)率.

圖3 隨機(jī)數(shù)模擬匯率變動(dòng)率與預(yù)警距離的變動(dòng)情況Fig.3 Stochastic simulation of the change in the exchange rate and the warning distance

圖4 隨機(jī)數(shù)模擬貸款變動(dòng)率與預(yù)警距離的變動(dòng)情況Fig.4 Stochastic simulation of the change in loansand the warning distance

3)總儲(chǔ)備規(guī)模降低時(shí),M2增速過高時(shí),根據(jù)Mi=1/MRi,則縮小,知隨之縮小,G點(diǎn)距離O點(diǎn)更近,此時(shí)重心趨向內(nèi)接球外.Sanz-Serna等[14]在研究1994年墨西哥金融危機(jī)時(shí)指出外匯儲(chǔ)備較小時(shí),金融系統(tǒng)就很難應(yīng)對外來沖擊.Kaminsky等[4]在研究1997亞洲金融危機(jī)時(shí)也發(fā)現(xiàn)該變量顯著.在控制變量的前提下進(jìn)行隨機(jī)數(shù)模擬,樣本量為30,觀察單變量與重心預(yù)警距離的變動(dòng)情況,結(jié)果如圖5所示.隨機(jī)產(chǎn)生的儲(chǔ)備比序列與其對應(yīng)的重心預(yù)警距離序列也呈現(xiàn)反向變動(dòng)關(guān)系,效果同匯率變動(dòng)率.

圖5 隨機(jī)數(shù)模擬儲(chǔ)備比與預(yù)警距離的變動(dòng)情況Fig.5 Stochastic simulation of the reserve ratio and the warning distance

以上各種不利變動(dòng)都使得重心向球外運(yùn)動(dòng),三棱錐趨向失穩(wěn),對應(yīng)到貨幣系統(tǒng)中,系統(tǒng)就表現(xiàn)為不穩(wěn)定,而歷史上各國危機(jī)前后的變動(dòng)也很好地吻合這個(gè)變動(dòng)特點(diǎn).據(jù)此,可構(gòu)建出“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”預(yù)警模型,根據(jù)模型的預(yù)警距離便可對貨幣系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行判斷.

2.5 預(yù)警距離的數(shù)值計(jì)算

如圖2所示,先表示出三棱錐O-RLM頂點(diǎn)坐標(biāo),然后根據(jù)重心公式計(jì)算出三棱錐的重心G,進(jìn)一步用空間距離公式便可求出重心G與球心H的距離

對于實(shí)際有效匯率變動(dòng)率序列R中樣本點(diǎn)對應(yīng)半圓弧中弦設(shè)其仰角(與水平面的夾角)為θ,根據(jù)弦切角定理和圓周角定理,在直角中,弦長為sinθ,即有θ=arcsinr.進(jìn)而在空間直角坐標(biāo)中得R點(diǎn)坐標(biāo)(sinθcosθ,0,±sinθsinθ).其中正負(fù)符號(hào)表示R點(diǎn)的Z軸坐標(biāo)可正可負(fù),同理可得L點(diǎn),M點(diǎn)坐標(biāo).根據(jù)重心公式=0,即有重心G坐標(biāo)進(jìn)一步可得預(yù)警距離為

2.6 介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎預(yù)警的優(yōu)勢

與傳統(tǒng)方法相比,本文所構(gòu)建的“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”預(yù)警模型具有以下優(yōu)勢:

1)用矢量刻畫系統(tǒng)的非線性.STV模型的一個(gè)眾所周知的局限性是該模型是線性的,但是在實(shí)際中,各指標(biāo)之間的關(guān)系卻是非線性的,所以STV模型未能準(zhǔn)確地表達(dá)出實(shí)際指標(biāo)之間的相互作用關(guān)系.本文提出的“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”預(yù)警模型根據(jù)矢量的合成及分解法則對指標(biāo)做非線性分析及運(yùn)算.

2)客觀定義預(yù)警距離.Sachs等[3]借鑒Frankel等[2]、Kaminsky等[4]、Eichengreen等[13]的指數(shù)構(gòu)建方法,將匯率變動(dòng)率與和外匯儲(chǔ)備變動(dòng)百分比的加權(quán)值定義為危機(jī)指數(shù).但是僅僅使用這兩個(gè)數(shù)據(jù)構(gòu)建指標(biāo)未免有失偏頗.比如說,因?yàn)閿?shù)據(jù)的局限未能考慮到利率對危機(jī)指數(shù)的影響作用,進(jìn)而丟失了很多有價(jià)值的信急.本文避開了人為主觀定義危機(jī)指數(shù)的局限性,從一種較為客觀的方式出發(fā),利用平衡穩(wěn)定性理論對系統(tǒng)是否平衡態(tài)做出判斷,通過考察三棱錐重心在球內(nèi)外的分布情況,觀察同步變動(dòng)的貨幣系統(tǒng)平衡特征.

3 對1997年亞洲危機(jī)的研究及模型對比

Berg等[5]利用拉美國家和東南亞金融危機(jī)國家的歷史數(shù)據(jù)檢驗(yàn)危機(jī)預(yù)警模型對危機(jī)的預(yù)測能力,發(fā)現(xiàn)KLR模型的預(yù)測效果最好,STV模型次之,FR模型最差.本文在此基礎(chǔ)上,加入“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”預(yù)警模型對1997年的金融危機(jī)再次進(jìn)行實(shí)證研究,以進(jìn)行比較.

3.1 亞洲危機(jī)前后各國系統(tǒng)穩(wěn)定性情況

由于金融危機(jī)始發(fā)于1997–07,持續(xù)到1999年末結(jié)束,相對來說1994年是各國較為穩(wěn)定的時(shí)期,1993年、1994年間各國貨幣政策、匯率、貿(mào)易政策等均未發(fā)生大的改變,各國政治局面比較穩(wěn)定,因此以此為基期是合適的.按照第2節(jié)提出的預(yù)警距離計(jì)算方法,求得1997年亞洲金融危機(jī)前后各國系統(tǒng)穩(wěn)定性情況,如圖6所示.

圖6 1997年亞洲金融危機(jī)前后各國系統(tǒng)穩(wěn)定性情況1數(shù)據(jù)來源:“實(shí)際有效匯率指數(shù)”來源于國際清算銀行;“私營部門的國內(nèi)信貸與GDP的比率”來源于世界銀行;“貨幣和準(zhǔn)貨幣(M2)與總儲(chǔ)備的比率”來源于國際貨幣基金組織.圖中結(jié)果根據(jù)以上數(shù)據(jù)計(jì)算得出.Fig.6 System stability among countries before and after the 1997 Asian financial crisis

圖6是根據(jù)計(jì)算出的預(yù)警距離所顯示的亞洲貨幣危機(jī)前后各國貨幣系統(tǒng)穩(wěn)定性情況,本文將在3.2小節(jié)做整體分析,然后針對1997年危機(jī)時(shí)各國穩(wěn)定性這個(gè)關(guān)鍵性數(shù)據(jù),按照國際貨幣基金組織Berg等[5]在對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量和預(yù)警模型評價(jià)中采取的方法,在3.3節(jié)進(jìn)行比較分析.

3.2 對各國系統(tǒng)穩(wěn)定性變動(dòng)的分析

如圖6所示,整體上來看,各國重心分布呈現(xiàn)出“穩(wěn)定–偏離–回穩(wěn)”的周期律.重心預(yù)警距離突破0.5是受災(zāi)較為嚴(yán)重國家的主要特點(diǎn),降到0.5以下標(biāo)志著走出危機(jī),而0.5正是“介穩(wěn)性等時(shí)球”的半徑,三棱椎的重心與球心距離大于0.5表示重心落在球外,即失穩(wěn)的臨界條件,此時(shí)的貨幣系統(tǒng)發(fā)生危機(jī),從實(shí)證角度驗(yàn)證了貨幣系統(tǒng)穩(wěn)定性與三棱錐重心波動(dòng)的對應(yīng)關(guān)系.

同時(shí)注意到烏拉圭、秘魯和智利三國沒有在金融危機(jī)后回穩(wěn),表明各國仍存在著較高的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),受危機(jī)影響,國內(nèi)仍然經(jīng)濟(jì)不景氣.表1是三個(gè)國家危機(jī)前后的GDP實(shí)際增長率,可以看到直到2002年各國仍未恢復(fù)到危機(jī)前的增長水平.

表1 危機(jī)前后三個(gè)國家的實(shí)際GDP增長率(%)Table 1 Real GDP percent growth in the three countries before and after the crisis

3.3 模型比較與評價(jià)

為度量1997年危機(jī)時(shí)各國穩(wěn)定性這個(gè)關(guān)鍵性數(shù)據(jù),同時(shí)對模型優(yōu)劣進(jìn)行比較,參照Berg等[5]關(guān)于三大危機(jī)預(yù)警模型優(yōu)勢比較的方法,將各種模型以及本文提出的“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”預(yù)警模型預(yù)測的各國危機(jī)指數(shù)進(jìn)行排序,序數(shù)越小,代表發(fā)生危機(jī)的可能性越高.進(jìn)而求出實(shí)際值和預(yù)測值的等級(jí)相關(guān)系數(shù),進(jìn)行預(yù)測優(yōu)良性比較,結(jié)果如表2所示.

表2 各模型對1997年的預(yù)測與實(shí)際危機(jī)指數(shù)的比較Table 2 The comparison of the forecast and real crisis index for each model for the 1997 financial crisis

由表2可以看到,與傳統(tǒng)三大模型相比,本文提出的“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”預(yù)警模型對貨幣危機(jī)的預(yù)測效果更好.從實(shí)際危機(jī)指數(shù)與模型預(yù)測指數(shù)的Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)可知,本文的模型要好于傳統(tǒng)的三大模型,且P–值顯著.另一方面,將實(shí)際危機(jī)指數(shù)與預(yù)測指數(shù)作回歸,擬合度R2為0.388,也遠(yuǎn)高于其它模型,顯示了本文提出的“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”預(yù)警模型的優(yōu)勢.

4 現(xiàn)階段我國貨幣系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究

本節(jié)將應(yīng)用“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”預(yù)警模型考察近年來我國貨幣系統(tǒng)穩(wěn)定性情況,再結(jié)合2016年第一季度經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況及政府工作報(bào)告提出的2016年GDP和M2目標(biāo),分析當(dāng)前我國貨幣系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)特征.

考慮到我國在2009年基本走出2008年金融危機(jī)的負(fù)面影響,本文以2009年為基期,計(jì)算各年度系統(tǒng)預(yù)警距離,然后對2016年我國貨幣系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行考察,進(jìn)而在風(fēng)險(xiǎn)整體可控格局下給出實(shí)際有效匯率、私營部門貸款規(guī)模、M2的變動(dòng)區(qū)間.

4.1 近年來我國貨幣系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)情況

按照“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”模型計(jì)算辦法,得出各年度預(yù)警距離情況,如表3所示.

表3 2009年以來我國貨幣系統(tǒng)的重心預(yù)警距離Table 3 The warning distance of the center of gravity of China’s monetary system from 2009

從整體上來看,走出2008年金融危機(jī)以來,我國經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于較為穩(wěn)定的狀態(tài).與2011年、2013年相比,2012年重心預(yù)警距離有小波動(dòng),這是2012年兩次降急引起私營部門貸款擴(kuò)張?jiān)斐傻?2015年重心預(yù)警距離高于往年,這是2015年M2發(fā)行量增速(13.3%)、私營部門貸款增速(14.2%)與往年相比過高引起的.

4.2 2016年我國貨幣系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)

2016–03–05,李克強(qiáng)總理在政府工作報(bào)告中提出2016年GDP增長率預(yù)期6.5% ～7.0%,M2預(yù)期增長13.0%.根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布2016年第一季度國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)報(bào)告,2016年第一季度GDP同比增長6.7%,也說明政府規(guī)劃目標(biāo)相對合理.同時(shí)注意到2016年GDP增長率相比2015年有所下調(diào),M2增幅有所提高,可能會(huì)造成系統(tǒng)穩(wěn)定性下降.為防控貨幣系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)要合理調(diào)控實(shí)際有效匯率、私營部門貸款以及M2增發(fā)量.

4.3 2016年實(shí)際有效匯率合理變動(dòng)區(qū)間

結(jié)合以上情況,對2016年指標(biāo)數(shù)據(jù)做出如下假定:在一定范圍內(nèi)實(shí)際有效匯率在利率平價(jià)條件的作用下隨利率變動(dòng).用試探法給出人民幣浮動(dòng)的下限,如表4所示.

表4 試探法下人民幣實(shí)際有效匯率變動(dòng)區(qū)間Table 4 The change interval of RMB real effective exchange rate with heuristics

2015–12美聯(lián)儲(chǔ)宣布將聯(lián)邦基金利率上調(diào)25個(gè)基點(diǎn)到0.25%～0.5%的水平,2016年美聯(lián)儲(chǔ)存在加急的可能性.在這個(gè)背景下人民幣對美元貶值壓力不斷增大,幾個(gè)月來人民幣對美元大幅下跌.人民幣實(shí)際有效匯率受到一定沖擊,按照“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”預(yù)警模型計(jì)算,人民幣實(shí)際有效匯率仍有下調(diào)空間,應(yīng)該控制在124.14以上.李克強(qiáng)總理也多次表示,人民幣沒有長期貶值的基礎(chǔ),仍有一定的浮動(dòng)區(qū)間,中國現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)雖有波動(dòng),但是風(fēng)險(xiǎn)整體可控.這和文章的結(jié)論是一致的.

4.4 2016年私營部門貸款合理變動(dòng)區(qū)間

2016年政府工作報(bào)告提出本年度要降低融資成本,加強(qiáng)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)特別是小微企業(yè)、“三農(nóng)”等支持,勢必會(huì)帶動(dòng)私營部門貸款規(guī)模的穩(wěn)步提升.根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局最近發(fā)布的私營部門貸款數(shù)據(jù),2015年增長率為14.2%,依次變動(dòng)0.5個(gè)百分點(diǎn),對應(yīng)的系統(tǒng)重心預(yù)警距離情況如表5所示.在維持前幾年系統(tǒng)狀態(tài)的前提下,本年度私營部門貸款增速應(yīng)該控制在13.7%左右.

表5 試探法下私營部門貸款規(guī)模變動(dòng)區(qū)間Table 5 The change interval of the private sector loans with heuristics

4.5 2016年M2增速合理變動(dòng)區(qū)間

2015–12我國M2存量為1 392 278億元人民幣,2016年政府工作報(bào)告提出的廣義貨幣M2增速為13%.2016–04總儲(chǔ)備約214 186億元人民幣,計(jì)算出2016年貨幣系統(tǒng)的預(yù)警距離為0.488 19,相對于2015年以前年份來說,風(fēng)險(xiǎn)明顯增強(qiáng),因此建議適當(dāng)下調(diào)M2增速.表6給出了M2增速變動(dòng)的理論區(qū)間.同時(shí)注意到2016–05 M2增速已經(jīng)降至11.8%,但是還不夠.如果要把風(fēng)險(xiǎn)控制到與前幾年相當(dāng)?shù)乃?使其預(yù)警距離相似,建議將M2增速控制在11.5%以下水平.

表6 試探法下M2增速變動(dòng)區(qū)間Table 6 The change interval of M2 growth rate with heuristics

5 結(jié)束語

本文選取實(shí)際匯率變動(dòng)率、私營部門貸款與GDP比率的變動(dòng)率、總儲(chǔ)備規(guī)模與M2的比率三個(gè)指標(biāo)構(gòu)建“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”貨幣危機(jī)預(yù)警模型.用平衡穩(wěn)定性理論刻畫三棱錐的穩(wěn)定性變動(dòng)特征,據(jù)此來觀察對應(yīng)的貨幣系統(tǒng)穩(wěn)定性變化規(guī)律,論證了模型的合理性.基于該模型,文章考察了1997年亞洲金融危機(jī)前后各國經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)穩(wěn)定性特征,各國整體上呈現(xiàn)出“穩(wěn)定–偏離–回穩(wěn)”這樣一個(gè)周期律,即危機(jī)前重心落在球內(nèi),危機(jī)時(shí)趨向球外,危機(jī)后回歸球內(nèi).對比FR模型、STV模型、KLR模型的預(yù)測結(jié)果,發(fā)現(xiàn)“介穩(wěn)球內(nèi)接三棱椎”貨幣危機(jī)預(yù)警模型和實(shí)際情況更加相符,而且統(tǒng)計(jì)特性明顯優(yōu)于三大模型.進(jìn)一步考察2009年走出金融危機(jī)以來我國貨幣系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)情況,認(rèn)為我國經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于相對穩(wěn)定的狀態(tài),再結(jié)合2016年第一季度經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況及政府工作報(bào)告提出的GDP、M2目標(biāo)分析我國當(dāng)前系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)特征,發(fā)現(xiàn)2016年系統(tǒng)穩(wěn)定性有所下降,但整體風(fēng)險(xiǎn)可控,遠(yuǎn)未達(dá)到0.5的貨幣危機(jī)閾值.國際上關(guān)于我國經(jīng)濟(jì)硬著陸的言論言過其實(shí).另一方面也看到,和前幾年相比,2016年貨幣系統(tǒng)的預(yù)警增強(qiáng).如果要保持和前幾年相當(dāng)?shù)姆€(wěn)定性,實(shí)際有效匯率應(yīng)該保持在124.14以上水平;私營部門貸款增速應(yīng)該控制在13.7%左右;在考察M2增速時(shí),本文認(rèn)為政府工作報(bào)告中13.0%的增速偏高,并提出2016年應(yīng)控制M2增速在11.5%以下的建議.