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金融危机预警系统研究文献综述

金融危机作为一个世界性的理论课题，受到经济、金融学界的高度关注。金融危机是经济文献中最古老的主题，早在18世纪20年代Richard Cantillon在其著作《论一般商业的危机》中就曾对金融危机进行过讨论，但二十世纪70年代中期以前，关于这一主题的文献很少。其中，代表性的理论观点有马克思的货币经济不稳定性理论（1867）[ii,iii]，费雪的“债务—通货紧缩”理论（1933）[iv]，凯恩斯“有效需求不足”理论（1936）[v]，明斯基的“金融不稳定假说”（1963）[vi, vii]。这个时期对金融危机的研究多在经济危机的研究范围内，一个基本的观点是金融危机是经济危机的衍生品，金融危机发生在经济周期的繁荣期，具有内生性。 [i]

1 构建金融危机预警系统的理论基础

对金融危机预警系统的研究始于19xx年。1994—19xx年墨西哥爆发了被称为“新兴工业市场时代出现后的第一次大危机”（英国《经济学家》），其表现为国际收支支付困难、盯住汇率制度瓦解、比索大幅度贬值。这次货币危机给墨西哥本国和世界其他国家经济带来了极大打击，也刺激了国际经济学界对货币危机预警机制的研究，尤其是IMF为金融危机预警体系的建立付出了艰辛的劳动。

一个典型的金融危机预警系统通常包括两部分：一个能对危机起警示作用的变量集和相应的预报技术[viii]。金融危机预警变量的选择是在对金融危机精确的定义和经济金融危机基础理论的研究基础上进行的。

19xx年金德尔伯格的《金融危机史》出版后（国内一种观点认为这个时间为19xx年，标志是Krugman“A model of balance-of-payments crises”一文的发表[ix]），国际学术界开始了对金融危机的大量研究。金德尔伯格认为该主题在随后的几十年里更是日显突出[]。

从19xx年以来，各种学说和理论层出不穷，其中，具有相当影响力的理论观点如：金德尔伯格的“过度交易”理论（1978）、克鲁格曼的“财政赤字”理论（1979）、澳布斯特菲尔德的“理性预期导致危机自我实现”理论（1994）等从不同侧面分析了货币危机形成的原因。同时，Tobin的“银行体系关键论”（1981）、戴蒙德和戴维格的“银行挤兑”理论（1983）、“道德风险”理论（1997）及克鲁格曼的“羊群效应”理论（1998）等从不同角度对银行危机的形成和扩散的原因进行了探讨；Suter的“综合性国际债务”理论（1992）和沃尔芬森的“资产价格下降”理论（1996）等则研究了借贷资本和直接投资为媒介的债务危机的影响。

一般地，关于产生金融危机的根源被归纳为两个方面：—是经济周期波动形成的经济危

机，即认为金融危机隶属于经济危机；二是金融体系本身的内在脆弱性，即危机产生的内因是金融体系的内在脆弱性。归纳起来，包括对货币危机、银行危机、债务危机和危机共生性的研究。

2金融危机预警系统研究现状与动态

国际学界将金融危机预警系统的研究分为前1997时期和后1997时期：前1997时期的研究成果主要有ERW模型、KLR模型、FR模型、STV模型和主观概率模型，后1997时期的研究成果主要包括IMF研究的“In-house”（KLR模型、DCSD模型和Regime-Switching模型）和PDR模型以及“Private Sector”模型（一些私人投资银行所开发和运用的模型） [x, xi]。

从19xx年自今的十年里，金融危机预警系统的新成果层出不穷：对预警系统指标体系的研究涵盖了外部因素、国内金融因素、国内经济基本面等内容，并在研究中引入了一些更复杂的指标，或者变形指标，或者对危机给予不同的界定；在预警方法上，除了标准的Probit/Logit模型和信号分析法外，还采用了新方法，如ACH模型、Regime-Switching模型等及人工智能(AI)方法，包括神经网络（ANN），遗传算法（GA）和基于案例推理（CBR）。

ERW模型[错误！未定义书签。,xii]应用多元Logit分析，利用1959-19xx年间的季度样本数据，对20个加入经合组织的国家外汇市场混乱的原因及其后果进行了研究，其研究结果认为许多投机性冲击并没有发出清晰的预警信号，而有些冲击是自实现的，要有效的预报和控制这些投机性冲击是困难的。ERW模型的研究成果常常成为金融危机自我实现论者的引证。主观概率模型[xiii]以墨西哥为参照国，以“一国表现较差的指标个数/总指标个数”作为一国发生金融危机的主观概率，得出了可能重现墨西哥式金融危机的国家是菲律宾、泰国、印度尼西亚和马来西亚的结论，并给出了判断某种货币是否处于高估状态的分析思路。由于较成功地预测了东南亚金融危机，该模型成为金融危机可以预警的一个较有力地证明。FR模型[定义书签。]错误！未利用Probit分析，估计了105个发展中国家货币崩溃发生的可能性。Z模型[xiv]采用ACH(Autoregressive Conditional Hazard)模型，以19xx年的东亚金融危机为背景，选用了四个基础变量以及持续时间变量、综合持续时间变量，并论证了ACH模型是进行货币危机长期预测和传导效应测试的一个强有力工具，但是，Z模型没有考虑政策变化的影响。Abiad(2002) [xv,xvi]将Regime-Switching模型用于预测货币危机，建立了宏观经济、资金流和金融脆弱性三个变量集，并指出：（1）对汇率变动的动态度量是重要的；（2）不同国家的危机适合用不同的变量指标体系预警，否则EWSs将不会有好的预报效果。Martinez Peria(2002)[xvii]研究发现，Regime-Switching模型不仅能够确认Eichengreen、Rose和Wyplosz(1995)所确认的所有危机事件，而且能够确认更多的危机。而且，体制转换模型预测货币危机的准确性比标准的预警方法更高，而且发出的错误信号更少。

中国学者冯芸[xviii]基于综合指标的多时标预警流程，对预警流程进行逐层细化与扩充，将整个预警流程划分为长期、中期，以及短期预等三个层次，以适应不同波动状态下的监测与预警需求，但这一工作仅是对预警指标体系进行改进，而并未涉及预警模型的创新。张瀛

等[xix]用P-S模型创建了货币危机的预警系统，该系统构建一套先导指标集合，利用19xx年菲律宾货币危机的数据对预警能力和效果进行的验证。

近年的一些研究还引入了更多新的变量指标，扩大了货币危机预警的范围。Bussiere和Mulder研究了政治与经济之间的关系，认为政治稳定性影响着货币危机的深度，比如许多国家在选举后的一段时间内经济波动比选举前更厉害[xx]。Caramazza等[xxi]则考虑了外贸和金融在货币危机的国际传导中的重要作用。他们基于价格效应(通过实际有效汇率)和收入效应(通过伙伴国经济增长减速)构造了一个新的度量贸易联系方法，同时通过普通信贷者渠道(用BIS数据)和股票市场相互作用来度量金融联系；他们发现，在标准的经济因素(如币值高估、经常账户失衡)影响下，金融联系增加了危机传导的可能性，而贸易联系对危机传导却意义不大；但是，当贸易联系与经常账户相互影响时，它对危机的国际传导就变得十分重要了。Kamin等利用26个新兴市场国家19xx年～19xx年年度数据考察了国内因素和国外因素对货币危机的相对影响。与以前的研究不同，他们用实际汇率变化代替名义汇率变化构造“投机压力指数”，消除了单独考虑高通胀因素的不便。他们发现，国内因素是经济波动的基本决定力量，国外因素则把经济波动推向危机的边缘。Weller检验了金融自由化在一国经济波动发展到危机过程中的作用[xxii]。

3， 智能预警方法及其评价

目前，在金融危机预警系统中使用的人工智能方法主要包括ANN、GA、CBR三种，基本上是独立使用的。Wolf[xxiii]分析了巴黎俱乐部，即十国集团的金融危难问题，建立了一个基于财务比率和神经网络指数化模型的十国集团债务重议（即重订偿债期限）事件的早期预警系统。Nag和Mitra（1999）[xxiv]用ANN构建了一个货币危机预警系统，并和指标法进行了

[xxv]比较分析。Thierry 和Sylvain（2001）提出了一个作为银行危机预警系统的风险模式的“脆

弱性”指标，这个指标是通过GA计算的一个最优组合，其值每隔一段时间被度量一次，并根据官方数据有规律的更新。Kim等（2004）[xxvi]利用ANN，以19xx年韩国金融危机为研究背景，建立了一个早期危机预警指示器；

国内学者周凯波等[xxvii]提出了基于CBR方法预警金融危机的思想，并提出了一个CBR的金融危机预警系统的原型；杨保安等[xxviii]利用财务指标和ANN技术，分析了银行贷款风险问题，研究了基于AI的银行贷款的预警。

目前为止，已经发展和利用的ANN模型被证明是有效的，但它们不能容易的进行动态的在线训练，不能以实时模式改变参数，不能在一个系统中连接数据和知识（规则）。

GA的优点主要是它们不要求很多的知识，如潜规则、公式等等，只需要一个用来评价解决方案好坏的合适的函数，但是GA也有如下的缺点：(1)计算慢；（2）当它们建立在启发式基础上时不是必然能提供最优的方案；（3）通常不能以在线或实时模式工作。

CBR建立在过去已有的危机案例基础上，但一国的经济金融政策在不同时期会发生很大变化，而不同国家在同一时期的经济金融环境也常常存在很大的区别，这种基于相似度寻

找现实问题解决方案的方法同样存在很大缺陷。

金融危机预警系统应具有为复杂决策提供支持的能力，而复杂决策制定问题常常需要

在众多变量中考虑大量的分布式信息，因此金融危机预警系统应具有高级特征解决这些问题。这些高级特征应该包括：

1、 好的解释能力，提供优良的决策规则；

2、 处理不清晰的模糊的信息，包括波动的信息；

3、 处理对立的知识，如两个专家对金融局势的发展趋势的预测不同；

4、 处理具有大量冗余信息或缺失信息的数据库；

5、 对于分级组织（如央行与各商业银行之间），决策制定不是单一层次过程，而是包

括了不同的层次（如对银行，包括微观层次和宏观层次），比较有差别的可能的解决方案，采取选择的方式或采用循环的方法。

当前，金融和经济方面具有高度的复杂性和动态性，这要求更加高级和完善的方法和

工具来建立危机预警系统，这样的系统应该能够在运行中变化，始终可以更新知识，并通过和外界的交互精炼和改进模型。

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