中國外匯風險的識別和動態(tài)預警研究

林瑞文

[摘 要]在現(xiàn)如今風云變幻莫測、錯綜復雜的國際經(jīng)濟大環(huán)境下，我國宏觀經(jīng)濟也面臨影響，雖然我國的金融風險監(jiān)管體系構建已經(jīng)足夠完善，但依然有可能產(chǎn)生外匯風險，最終導致貨幣危機。文章主要采用極值分位數(shù)估計方法與動態(tài)Logit預警模型對我國所存在的外匯風險進行識別、預測和深度技術分析。

[關鍵詞]外匯風險；識別；動態(tài)Logit預警模型；極值分位數(shù)估計法

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.10.050

我國外匯風險分析的傳統(tǒng)估計方法為偏離均值若干倍標準差方法，而本文希望在此基礎上加入宏觀經(jīng)濟、金融體系等指標，即利用極值分位數(shù)估計方法來取代傳統(tǒng)方法，并在構建外匯壓力指數(shù)的基礎上來進行外匯風險識別。另外，也會考慮加入動態(tài)性因素，改變傳統(tǒng)靜態(tài)Logit模型，實現(xiàn)動態(tài)預警功能。

1 對外匯市場壓力指數(shù)的構建分析

在采用新方法進行外匯風險識別之前，必須要先構建外匯市場壓力指數(shù)體系，通過該體系來反映國家本幣賣出壓力下外匯市場的具體壓力指數(shù)（Exchange Market Pressure，EMP），在確定該數(shù)據(jù)之后再進行壓力指數(shù)相關閾值分析，基于此來識別外匯風險問題，然后，再構建預警模型做到對外匯風險的時刻預警。

首先，按照“貨幣危機”的定義，指出當前外匯市場的壓力指數(shù)構建思路，主要是取指數(shù)的匯率變動和利率變動加權平均值，并給出外匯市場壓力指數(shù)的具體構建公式：

傳統(tǒng)外匯風險識別方法雖然能夠起到一定的風險識別作用，但是它也存在諸多不足，例如第一點常數(shù)k在取值方面帶有較大主觀性，其取值不同，基于它所識別的風險期也不盡相同，取值范圍比較廣，難以實現(xiàn)對風險的精確識別；第二點就在于外匯市場壓力指數(shù)常常處于正態(tài)性假定范圍，因此在正態(tài)性檢驗過程中，可能會存在指數(shù)序列不服從正態(tài)分布的狀況，進而影響對外匯風險的第一時間識別，因此本文將采用新的風險識別方法來取代傳統(tǒng)方法。

3 極值分位數(shù)估計方法解析

總體而言，外匯風險對一個國家還是小概率事件，所以在對它進行預測識別過程中可以采用極值理論，及基于隨機變量背景下的極端事件來統(tǒng)計風險發(fā)生規(guī)律性。從技術角度講，極值理論采用了POT（Peaks Over Threshold）方法來進行閾值觀測，因此本文也將采用POT方法來實現(xiàn)對極值分位數(shù)的有效估計與解析過程。

首先，要為極值分位數(shù)選擇最優(yōu)閾值為μ，并參照GPD擬合觀察閾值超出量狀況，如果出現(xiàn)超出量狀況，需要重新獲取合理參數(shù)σ與ξ，可以選擇基于平均超出量函數(shù)的計算方法來計算最優(yōu)閾值μ。在確定閾值過程中應該分為以下三步驟進行：第一步是觀察EMP_KLR的平均剩余壽命值，如果此時假設閾值μ為-0.1，則要認為閾值之后會存在平均超出量函數(shù)，并設想其為近似于線性，可以設μ0=-0.1。第二步對它的平均壽命圖尺寸參數(shù)與形狀參數(shù)來展開觀察，觀察閾值變化形式，如果閾值始終不變，就說明該閾值選取正確。例如當μ>-0.1時，它的形狀參數(shù)與尺度參數(shù)基本不會改變。第三步對擬合結果實施診斷性檢驗分析，看極值模型擬合狀況是否良好，看其水平圖是否近似于線性，再看密度圖是否與直方圖保持一致，最后選擇擬合狀況較好的閾值μ。

其次，要進行參數(shù)估計和臨界值計算，要對中國出現(xiàn)外匯風險的時間進行預估，因此可以采用EMP_ERW方法來構建壓力指數(shù)體系，并結合當前我國實際外匯儲備應用狀況，應用EMP_KLR方法來構建壓力指數(shù)體系，再通過極值分位數(shù)估計方法來進一步識別我國外匯風險。

最后，參照EMP_KLR體系來給出我國外匯市場壓力指數(shù)二元變量方程式，通過極值分位數(shù)估計方法來識別實際存在的外匯風險，如下：

4 動態(tài)Logit模型外匯風險預警系統(tǒng)解析

（1）外匯風險預警識別方法介紹。動態(tài)Logit模型主要基于外匯風險預警指標體系而建立，它與大部分經(jīng)濟指標存在聯(lián)系，并遵循三點經(jīng)濟指標原則：第一，它基于宏觀與微觀結合狀況，一方面可以客觀反映宏觀經(jīng)濟基本面影響，另一方面也能反映金融部門影響；第二，它能夠最大限度反映預警指標，并將其視為外匯風險預警備選指標來進行考量，進而反映出不同的外匯風險源；第三，它能夠考量我國現(xiàn)有資本賬戶中所存在的各種問題，客觀反映資本賬戶管制程度，以下給出它的外匯風險識別流程。

（2）外匯風險預警效果方法調(diào)試。對宏觀經(jīng)濟指標、金融體系指標和國外沖擊指標變量進行格蘭杰因果檢驗，盡量選擇高穩(wěn)定性指數(shù)作為檢驗對象，對其進行二元風險變量因果關系預警指標檢查；隨后制作調(diào)試模型，并將具有優(yōu)秀預警效果的指標參數(shù)代入模型。以我國為例，就可以選擇投資/工業(yè)增加值、國內(nèi)外實際存款利率差與匯率預期來作為預警指標引入動態(tài)Logit模型，并對各個指標進行一一實證分析，看哪一指標的預警效果最好。

5 結果分析

基于動態(tài)Logit模型估計所得數(shù)值來看，我國工業(yè)增加值系數(shù)表現(xiàn)為負數(shù)，這表明我國在吸引外商直接投資方面基本實現(xiàn)了外匯風險系數(shù)的有效降低。反觀匯率預期系數(shù)方面，如果采用靜態(tài)Logit模型進行估計可得到顯著正值，這表明我國外匯匯率預期為正值時會出現(xiàn)人民幣貶值預期，此時國內(nèi)遭受外匯風險的概率也會逐漸變大，此時外匯風險信號發(fā)出可能性為最高。從我國企業(yè)實際運營狀況來看，從2012年開始國內(nèi)經(jīng)濟下行風險不斷增大，人民幣處于風口浪尖，正經(jīng)受巨大貶值壓力。所以本文采用動態(tài)Logit模型來對風險實時預警，并在實證中表明，匯率改革可能會造成動態(tài)Logit預警模型的結構性影響，所以國家可以通過適當增加外匯匯率彈性來最大限度規(guī)避外匯風險。[2]

目前全球貨幣流動性極大，資產(chǎn)價格泡沫現(xiàn)象也非常明顯，這些為國家外匯儲備及運營流通都帶來一定風險，特別是導致我國系統(tǒng)性金融風險的不斷上升。在這種背景下，應該啟動諸如極值分位數(shù)估計方法，構建動態(tài)Logit預警模型來實現(xiàn)風險動態(tài)性預估，釋放預警信號來合理延緩甚至規(guī)避外匯風險，確保降低金融危機在國內(nèi)爆發(fā)的可能性。