、改进方便
(一)Logit模型的建立和基本特征。基于滞后宏观经济和金融数据的Logit模型由Kumar，Moorthy和Perraudin在2003年提出，该模型基于利率调整引起的汇率贬值构建了两个投机冲击预测模型：未预期到的贬值冲击模型和总贬值冲击模型。如果令et为在直接标价法下本币对外币的汇率;rt为本币的利率;r*t为外币的利率，γ1为未预期到的货币的贬值程度(5%或 10%)。则当时，即投资外国货币或资产的收益大于本币的贬值率时，投资者会抛售本币，引发货币危机。公式左边表示投资者减少国内货币的持有，投资于外币直到到期日时所获得的报酬。当时，投机性冲击也会发生，以至引发货币危机。其中：γ2指本币的汇率的贬值幅度，值为5%或10%，γ3= 100%。
(二)Logit模型的预警效果及评价。Kumar等在2003年用该模型对32个 发展 中国 家1985年1月至1999年10月的危机进行验证，在较高的贬值水平上，两个冲击模型发生的概率均在1994年一月份以后;在解释20世纪90年代早期的阿根廷危机和中期的墨西哥危机、1997年爆发的亚洲货币危机以及1998年俄罗斯、1999年巴西货币危机时，结果是令人满意的，并且样本内预测更为稳定。实证结果也表明，样本外预测对货币危机的发生同样具有较强的解释力，而且它也进一步证实了早期 理论 研究 中提出的导致货币危机发生的主要因素。模型结果显示，外汇储备和出口的下降以及真实经济的虚弱是导致危机发生的最重要解释变量。此外，货币危机的传染性在货币危机中也起了重要作用。
Logit模型的优点是：(1)模型考察了对两种货币危机定义情况下发生货币危机的可能性，即利率调整引起的汇率大幅度贬值和货币的贬值幅度超过了以往的水平的情形，而以往的模型只考虑一种情况。(2)该模型不仅可以在样本内进行预测，还可以对样本外的数据进行预测。(3)模型可以对预测的结果进行比较和检验，克服了以往模型只能解释货币危机的局限。虽然Logit模型能够在一定程度上克服以往模型事后预测事前事件的缺陷，综合了FR模型中概率 分析 法和KLR模型中信号分析法的优点，但是，它只是在利率、汇率等几个主要金融资产或经济指标的基础上预警投机冲击性货币危机，与我们所要求的一般货币危机预警还有所差异。所以仅用几个指标来定义货币危机从而判断发生货币危机的概率就会存在一定 问题 ，外债、进出口、外汇储备、不良贷款等因素对货币危机的影响同样非常重要。
七、预警模型的综合比较及在中国的模拟 应用
(一)各种货币危机预警模型的综合比较(见表1)及权衡选择。
考虑了前述各种模型的优劣势比较和实际应用的可能，同时基于中国未来的货币风险主要来自金融业和资本市场完全开放后的投机冲击，故在我国的实际应用中宜采用Logit模型。
(二)对中国实际的模拟验证。首先要解决货币危机预警模型指标的设计问题。货币危机的产生是国内外经济状况综合变化的结果。指标的选择要包括一国的内外均衡指标和国外相关的经济指标。指标既要精炼，又要具有先导性。本文研究所选取的指标包括：总体经济指标——(1)GDP增长率;(2)失业率;(3)通货膨胀率。国际收支平衡指标——(1)经常账户余额占GDP的比率;(2)出口占GDP的比率;(3)贸易条件恶化率。国内收支平衡系统指标——(1)短期债券占外汇储备的比率;(2)预算赤字占GDP的比率;(3)短期债券占长期债券的比例;(4)政府支出占GDP的比率。货币与信用指标——(1)基准利率变动率;(2)国内信贷增长率;(3)M2占外汇储备的比率。
以1997年东南亚货币危机与2002年拉丁美洲货币危机为样本国家(泰国、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾、巴西、阿根廷、墨西哥、韩国、俄罗斯、土耳其和乌拉圭)，采用第T-1年的数据来预测第T年的情况(1997年发生货币危机的国家采用1996年的基础数据，2002年发生货币危机的国家采用2001年的基础数据)，对前述四大类共14项指标作一筛选，然后再予建模并预测。
首先经检验可知，具有显着性差异的指标为：国内信贷增长率X2、通货膨胀率X3、经常账户余额占GDP的比率X4、国内信贷占GDP的比率X5、M2占外汇储备的比率X6、短期债券占外汇储备的比例X8、短期债券占长期债券的比例X9、基准利率变动率X12。而GDP增长率、预算赤字占GDP的比率、政府支出占GDP的比率、失业率、出口占GDP的比率、贸易条件的恶化等指标，则由于对发生货币危机与否不存在显着性差异，因此将其剔除。
第二步，由于选取的这8个变量指标涉及到总体经济指标、国际收支平衡系统指标、国内收支平衡系统指标和货币与信用指标，故有可能在指标的选取中存在共线性问题，所以对这8个变量指标需要进行共线性检验(检验过程略)。通过共线性检验发现，除X8，其余7个变量指标的VIF(方差膨胀因子)都较小，也就是说其余7个变量指标之间不存在共线性问题。那么这7个变量指标都可以纳入下一步的预警建模。
第三步，根据 科学 选取的变量指标，运用Logit模型处理的系数混合测试和模型概括后，得到如下预警模型
IFS统计年鉴中，我国2000年的统计数据最全，其余年份都有一些缺损，同时考虑到研究中与样本资料时间的接近，将中国大陆2000年的数据代入该预警模型，可得到2001年我国大陆发生货币危机的概率模式的具体数据为
发生货币危机的概率为：P=1/(1+e66.3)≈0。这个数字非常小，接近于 0，说明我国2001年发生货币危机的概率接近0，这与2001年我国大陆的真实情况完全吻合。对于以上验证需要作进一步补充说明。
1.模型变量选择修正问题。以上我们是用1997年东南亚货币危机和 2002年拉丁美洲货币危机为样本国家的基础数据构造的Logit模型对我国货币危机进行了预警模拟，但事实上模型可以针对中国的实际情况进行必要的修正。如考虑到我国经济增长主要依赖于出口带动的外向型经济，所以在敏感性指标的选择上可以加入X13(出口占GDP的比率);又如我国短期外债随着经济不断开放而大幅上升，对货币风险带来一定压力，所以可加入变量X8 (短期债券占GDP外汇储备的比率)。另外，中国当 时尚 未实施利率完全市场化，所以X12的作用有限。由于篇幅限制，这里不作修正后的再次模拟演示。但结论肯定是同样不会发生货币危机。
2.对预警结果的定性解释。模拟预警显示：我国2001年发生货币危机的概率接近0，也就是几乎没有发生货币危机的可能性，这与2001年我国大陆的真实情况相同。原因解释为：20世纪末，我国已完成金融体制改革的初步目标，建立了能相对独立执行货币政策的中央银行宏观调控体系和以国有商业银行为主体，多种金融机构并存的金融组织体系;建立了统一开放、有序竞争、严格管理的金融市场体系。其表现为：第一，利率市场化在金融自由化改革中稳步前进。第二，金融业务与机构的准入有序化推进。第三，资本账户自由化刚刚起步。第四，固定汇率制度的稳定器作用。
综上所述，我们就能理解我国发生货币危机的概率几乎为。的原因。但是，这并不意味着我国未来就真的没有发生货币危机的潜在可能性，货币危机预警对我国仍有重要意义。
八、结语
本文分别从货币危机预警模型的构造特征、预测 方法 、数据采集、危机定义和预警效果等不同层面对主流货币危机预警理论与实证作了比较分析。不难看出，它们各自都有优势和缺陷。在实际应用中，首要的问题是解决预警模型的选择。通过理论及实证比较研究发现：Logit预警模型较符合中国的实际，因为它能够在一定程度上克服以往模型事后预测事前事件的缺陷，综合了FR模型中概率分析法和KLR模型中的信号分析法的优点，同时我们认为中国未来的货币风险主要来自金融开放，特别是资本市场完全开放后的投机冲击，故选择 Logit模型较为可行。当然，由于国别不同，特别是 政治 制度、经济环境、开放程度和金融体制等的不同，因此实际应用中在模型的选择上应该是没有定论的。为了更能贴近实际，应该对模型进行必要的指标替换和修正。另外必须强调的是：虽然在实证模拟中得出我国发生货币危机的可能性极小(P=1/1+e66.3≈ 0)，但是作为一个逐渐成熟并且越来越开放的经济体，我们不可能永远处在一种资本账户严格管制、相对固定的汇率制度和金融业的长期分业经营状态。2006年是我国“入世”过渡期的最后一年，金融和资本账户的全面开放已指日可待。一旦放开了资本账户和金融业的经营范围，我们将面临极大的货币风险。所以，我们应该未雨绸缪，积极做好货币危机的预警和预测。
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