張德鴻

(天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)部，天津　300072)

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基于Logistic模型的系統(tǒng)性金融風(fēng)險研究

張德鴻

(天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)部，天津300072)

摘要：通過對現(xiàn)有關(guān)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險測度模型的總結(jié)、提煉與改進，依靠歷史數(shù)據(jù)的實證分析找出適合我國現(xiàn)實情況的預(yù)警解決方案，力求使金融危機從一個突發(fā)的風(fēng)險事件演變?yōu)橐粋€監(jiān)管機構(gòu)可以日常持續(xù)監(jiān)控的對象。應(yīng)用Logistic分析模型進行指標的量化分析，技術(shù)指標選取通貨膨脹率、總儲備額、進出口額等，通過進一步的比較找到對預(yù)測我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險關(guān)聯(lián)程度最高的技術(shù)指標，建立經(jīng)過改良的定性分析模型。在這一模型的基礎(chǔ)上，政府部門可以通過關(guān)注與系統(tǒng)性風(fēng)險有關(guān)的指標變動情況來判斷金融危機的發(fā)生概率，進而采取適當(dāng)?shù)膽?yīng)對之策，避免因應(yīng)對危機的倉促性帶來不必要的損失。

關(guān)鍵詞：系統(tǒng)性金融風(fēng)險；logistic模型；預(yù)測；指標

現(xiàn)今金融危機的破壞力逐步擴大，甚至能直接影響整個國家和區(qū)域的經(jīng)濟安全。自1825年以來世界上共爆發(fā)數(shù)百次金融危機，而且通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)很容易看出，金融危機的爆發(fā)正變得更為頻繁。

金融危機的系統(tǒng)性特征在近幾十年顯得尤為突出。與以往危機不同的是，現(xiàn)今系統(tǒng)中任意組成部分的危機都會造成整個系統(tǒng)價值的降低，甚至?xí)φ麄€大系統(tǒng)中獨立的小系統(tǒng)造成影響，一國的金融危機很容易演變?yōu)橐粓鍪澜缧缘慕鹑跒?zāi)難。IMF在近幾年的報告中不斷指出系統(tǒng)性金融風(fēng)險的嚴峻性，同時也努力構(gòu)建相應(yīng)的預(yù)警模型。但從IMF提供的統(tǒng)計報告中可以看出，雖然多次構(gòu)建了金融危機預(yù)警模型，但最終的預(yù)測結(jié)果大部分都不理想，這也就進一步加大了這一領(lǐng)域研究的緊迫性和重要性。

系統(tǒng)性金融風(fēng)險的研究屬于金融風(fēng)險研究的一個分支，但其對整體研究的價值和現(xiàn)實意義卻非常巨大，如果能深入分析系統(tǒng)性金融風(fēng)險的背景、成因、演變過程并做出成功的預(yù)警和應(yīng)對，將系統(tǒng)性金融風(fēng)險的發(fā)生從一個突發(fā)事件轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢杂烧畽C構(gòu)進行日常監(jiān)管的對象，必將為金融業(yè)的發(fā)展提供優(yōu)質(zhì)的保障。但現(xiàn)實的研究狀況卻并不像我們預(yù)想的這樣樂觀，因為這一理論的提出相對時間較短，各國學(xué)者還未對其進行全面、系統(tǒng)的研究。國外學(xué)者雖也建立了諸如KLR、FR等危機預(yù)測模型，但這些模型只是成功解釋了已經(jīng)發(fā)生的金融危機，但在危機預(yù)警方面無法達到令人滿意的效果。

我國真正實現(xiàn)市場經(jīng)濟的時間尚短，在現(xiàn)階段的經(jīng)濟運行中還存在政策影響的影子，這一現(xiàn)狀雖然成功降低了我國在歷次全球性金融危機中所受到的打擊，但也使得我國的研究人員在進行相關(guān)研究時缺乏可進行實證分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。少數(shù)研究人員也試圖構(gòu)建模型找出危機發(fā)生的規(guī)律，但大部分的預(yù)警模型都是根據(jù)個別國家和地區(qū)的宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)構(gòu)建的，這也使得預(yù)警模型的適用性并不是很好，尤其很難適用于中國的具體情況。

在經(jīng)過一段時間的研究之后，很多學(xué)者也發(fā)現(xiàn)國外的模型和預(yù)警指標并不能很好地反映我國的現(xiàn)實情況。本文在對前人的結(jié)論加以總結(jié)和驗證的基礎(chǔ)上，盡量多地擴大模型構(gòu)建中樣本的涵蓋范圍，試圖通過這一方式找出一般性的適用規(guī)律，并盡可能多地對我國的具體宏觀經(jīng)濟狀況進行解釋，最終目標是構(gòu)建合適的危機預(yù)警模型，利用在金融風(fēng)險積聚的過程中伴隨著經(jīng)濟體的某些經(jīng)濟、金融指標的異常變動，量化金融風(fēng)險積聚的過程，并預(yù)測危機的發(fā)生。

1文獻綜述

1.1國外研究

系統(tǒng)性金融風(fēng)險的概念可以從與個別金融風(fēng)險相對應(yīng)方面進行考慮。在分析系統(tǒng)性金融風(fēng)險時不能單獨考慮每一個個體所面臨的單一風(fēng)險，因為在這一系統(tǒng)中每一個因素都是互相聯(lián)系的，整個系統(tǒng)所面臨的風(fēng)險也會影響到系統(tǒng)中的每一個成員，系統(tǒng)中的風(fēng)險因素會在相互傳播的過程中逐步積聚并進一步擴大。

預(yù)警指標的研究對預(yù)警的成功具有重要的作用。時至今日，大量的學(xué)者仍致力于構(gòu)建完善的風(fēng)險預(yù)警指標體系[1-9]。John.F.Q.Bilision 構(gòu)建了預(yù)警指標對貨幣貶值進行研究。Edwards提出了較為完整的危機預(yù)警指標體系，這些指標包括央行外幣資產(chǎn)/基礎(chǔ)貨幣、信貸增長率、財政赤字/GDP、貿(mào)易條件等12個指標。Kaminsky結(jié)合東南亞金融危機又構(gòu)建出了包括17個指標的指標體系。Frankel和Saravelos運用GDP變化率、工業(yè)產(chǎn)出、貨幣貶值程度、股市表現(xiàn)、外匯儲備等6個先行指標對次貸危機進行了檢驗。隨著各國學(xué)者的不斷研究，大量金融指標與系統(tǒng)性金融風(fēng)險之間的關(guān)系逐漸明確，所構(gòu)建出的模型準確性也得到了進一步的提升。

外國學(xué)者對整體危機預(yù)警模型的研究主要包括FR概率模型、STV截面數(shù)據(jù)模型、KLR模型和Logit模型。

Frankel和Rose通過統(tǒng)計分析，在1978—1992年發(fā)生金融危機的一百多個發(fā)展中國家的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)上建立了能夠統(tǒng)計出危機發(fā)生概率的FR概率模型，并在實證檢驗后提出：當(dāng)出現(xiàn)國內(nèi)信貸快速增長、國外利率較高、國內(nèi)GDP增長較慢及對外直接投資占總債務(wù)的比重較低時，金融危機發(fā)生的可能性將增大。這一模型在早期的風(fēng)險測度與預(yù)警中發(fā)揮了極大的作用。

Sachs、Tornell和Velasco在20個新興市場國家的截面數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立了STV橫截面模型，并通過該模型選取了實際匯率、外匯儲備/貨幣供給和貸款增長率等指標作為預(yù)警指標。通過這些變量建立的模型顯示：當(dāng)外匯儲備較低時，實際匯率貶值和信貸增長率對危機的影響是正向的，由此建議提高外匯儲備有利于降低危機發(fā)生的可能性。

Kaminsky等對歷史上多次金融危機爆發(fā)情況進行原因分析，獲取了完善的先行指標并創(chuàng)建了KLR模型。這一模型對每一個指標確定閾值。若某個指標在某時點上超過該閾值，則認為危機發(fā)生的可能性較大。

Kumar等提出了Simple Logit模型。在之后的多次危機預(yù)警中，Logit模型因預(yù)警準確度高而得到了認可。Matthieu Bussiere等通過對比多項Logit模型和二項Logit模型，找出解決預(yù)警過程中出現(xiàn)偏差的方法，使得Logit模型的預(yù)測準確性進一步提高。Jeroen van den Berg等通過對各個模型進行比較研究，最終確認Logit模型在預(yù)警研究中具有不可替代的作用。經(jīng)過大量專家的研究與發(fā)展，基于Logit模型建立的危機預(yù)警指標體系得到了愈來愈廣泛的應(yīng)用。

1.2國內(nèi)研究

國內(nèi)的研究人員雖然開展研究較晚，但在這一領(lǐng)域也取得了一些成果[10-26]。我國雖然在政府擔(dān)保機制以及宏觀調(diào)控政策下暫時沒有嚴重金融危機的發(fā)生，但相關(guān)研究的進行已經(jīng)刻不容緩。彭建剛[14]認為政府需要通過專業(yè)化監(jiān)管和統(tǒng)一監(jiān)管相結(jié)合來規(guī)避金融風(fēng)險的發(fā)生。溫博慧[15]在其研究中對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的幾種測度方法進行評述，并認為應(yīng)當(dāng)先在理論層面進行深入研究，待原理明確后再構(gòu)建合適的模型。張瑾[19]利用金融壓力指數(shù)對上海金融業(yè)發(fā)生危機的可能性進行了嘗試性的預(yù)警研究。

在指標使用方面，劉志強提出了9個指標用于構(gòu)建預(yù)警指標體系，并將基于該指標的模型運用于亞洲金融危機研究中。喬桂明在綜合比較分析多種預(yù)警模型后指出：基于滯后宏觀經(jīng)濟、金融數(shù)據(jù)的Logit模型對危機預(yù)警的效果更好，并將其運用到我國實踐中進行了相關(guān)檢驗。史建平等[21]在利用KLR模型進行實證檢驗的過程中發(fā)現(xiàn)：該模型在對某一類國家的危機預(yù)警中表現(xiàn)出良好的效果，但KLR模型對除宏觀經(jīng)濟因素以外的其他因素的考慮有所欠缺，且無法直觀體現(xiàn)導(dǎo)致危機發(fā)生的因素和危機程度。謝加貞在2000—2009年我國相關(guān)指標的月度數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上運用Logit模型構(gòu)建了金融危機預(yù)警模型。

綜合國內(nèi)學(xué)者的研究可以發(fā)現(xiàn)：大部分的研究均基于KLR與Logit等成熟模型，所不同的是針對不同國家及地區(qū)各自特點進行指標的選取，從而使最終的模型更加貼近于這些國家和地區(qū)的實際情況。

2典型案例剖析

2.1金融危機發(fā)生情況概述

為達到一定的代表性，本研究共選取了1980—2013年影響較為廣泛的6次金融危機進行分析，主要數(shù)據(jù)如表1所示。

這6次金融危機及相關(guān)指標數(shù)據(jù)均應(yīng)用于本文后半部分的模型構(gòu)建。為便于后續(xù)研究的開展，以下就案例剖析中總結(jié)出的歷次金融危機特點進行分析。

表1　1980—2013年金融危機發(fā)生情況總結(jié)

2.2歷次金融危機事件特點分析

縱觀這幾次典型金融危機的前因后果，并參考同時期的其他金融危機，可以發(fā)現(xiàn)它們之間具有如下相似之處：

1) 金融危機發(fā)生前，各個國家與地區(qū)經(jīng)濟的增長速度明顯超過歷史平均水平，出現(xiàn)經(jīng)濟泡沫和虛增的繁榮，掩蓋了本該被提早發(fā)現(xiàn)的危機。

2) 各國在金融危機爆發(fā)前多為促進本國與本地區(qū)經(jīng)濟的快速增長而引入外來資本，雖然在經(jīng)濟形勢向好的大環(huán)境下這些外來資本可以有效促進經(jīng)濟繁榮，可一旦經(jīng)濟出現(xiàn)頹勢，這些外來資本便會轉(zhuǎn)而給債務(wù)國和地區(qū)造成巨大的經(jīng)濟壓力。

3) 資金的流入與經(jīng)濟的快速增長促進了國內(nèi)和區(qū)內(nèi)投資的增加。但隨著房地產(chǎn)與股票市場的泡沫出現(xiàn)，商品價格不斷上漲，在給普通居民生活造成一定壓力的同時還會導(dǎo)致進出口方向發(fā)生轉(zhuǎn)變，貿(mào)易逆差開始出現(xiàn)。

4) 各個國家和地區(qū)在危機發(fā)生前甚至危機的開始階段普遍利用政策手段控制匯率，常常導(dǎo)致本國和本地區(qū)貨幣被高估。當(dāng)匯率不能繼續(xù)保持時便會出現(xiàn)跳水式的貨幣貶值，引起大范圍的恐慌，加重危機導(dǎo)致的損失。

通過上述分析可以看到：歷次金融危機的發(fā)生都是各種不穩(wěn)定因素逐漸積累造成的，而這種積累往往是在經(jīng)濟繁榮的虛假背景下完成的。在這種繁榮的背景下，一國或一地區(qū)對外來資本具有較高的吸引力，同時政策和匯率體制也會在一定程度上促進泡沫的產(chǎn)生和不斷的擴大，內(nèi)外因的共同作用導(dǎo)致了金融危機的發(fā)生。

3用于系統(tǒng)性金融風(fēng)險預(yù)警的Logistic模型構(gòu)建

3.1樣本指標的篩選與模型選取

通過對相關(guān)文獻的閱讀以及對典型金融危機事件的分析，可以找到一些共同的指標，這些指標會在危機發(fā)生期間表現(xiàn)出異常。利用這一特點構(gòu)建的模型便可以通過對指標的分析預(yù)測金融危機發(fā)生概率。通過總結(jié)歸納可以發(fā)現(xiàn)，這些能用于預(yù)測的指標主要為一些宏觀經(jīng)濟指標，如匯率、進出口額、外匯儲備、股票價格指數(shù)、外商投資額、銀行存款數(shù)、財政赤字占GDP的比重、銀行間同業(yè)拆解利率、貿(mào)易條件、債務(wù)總額、國內(nèi)信貸額、通貨膨脹率、貨幣發(fā)行量、出口增長率、貸款額、信貸額/GDP、短期外債數(shù)、實際利率、房地產(chǎn)價格等。

根據(jù)研究條件和數(shù)據(jù)的可取性，本研究選取了如下指標作為模型自變量：經(jīng)常項目余額、國內(nèi)(地區(qū)內(nèi))生產(chǎn)總值、投資占GDP比重、通貨膨脹指數(shù)、貨物和服務(wù)出口總額、貨物和服務(wù)進口總額、總儲備額，所有指標均使用變化率形式。

經(jīng)常項目余額表示國民收入扣除家庭消費、投資和政府購買后的差額，這一項目可以反映一個國家和地區(qū)在宏觀經(jīng)濟領(lǐng)域的具體狀況。通過對經(jīng)常項目余額變動情況的分析可以對經(jīng)濟發(fā)展前景和經(jīng)濟運行穩(wěn)定性進行預(yù)測。國內(nèi)(地區(qū)內(nèi))生產(chǎn)總值可以被用于分析一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展狀況與國力水平。投資占GDP比重這一變量可以很明顯反映出一個國家或地區(qū)的投資政策是否合理，根據(jù)歷史上金融危機發(fā)生時間點前后該指標的變化，輔以相應(yīng)的經(jīng)濟環(huán)境進一步分析可以預(yù)測出未來一段時間該國家或地區(qū)在面臨經(jīng)濟動蕩時會產(chǎn)生怎樣的結(jié)果。通貨膨脹指數(shù)是宏觀經(jīng)濟中一項重要的指標，通過通貨膨脹率可以直接揭示出國家或地區(qū)經(jīng)濟狀況的優(yōu)劣。進出口總額反映一個國家或地區(qū)的外貿(mào)情況，若這兩項指標在短時間內(nèi)出現(xiàn)劇烈的波動，則表示支撐金融體系的貿(mào)易基礎(chǔ)穩(wěn)定性遭受破壞，需要及時采取措施維持進出口總額向符合國家或地區(qū)經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展需要的方向趨近?？們漕~可用于完成國際清償、平衡國際收支，對于實現(xiàn)國家或地區(qū)宏觀調(diào)控及貨幣政策具有保障作用。但對于總儲備額的定義并不能僅為滿足充足的原則，還應(yīng)當(dāng)視國家或地區(qū)整體經(jīng)濟實力制定適當(dāng)?shù)膬漕~，這樣才能在不影響經(jīng)濟發(fā)展的前提下盡量預(yù)防系統(tǒng)性金融風(fēng)險。

被解釋變量Y定義為：Y=1表示發(fā)生系統(tǒng)性金融危機；Y=0表示未發(fā)生系統(tǒng)性金融危機。

本次實證分析所使用的數(shù)據(jù)是各危機發(fā)生國家和地區(qū)自1981年至2007年的年度數(shù)據(jù)，所包含的國家和地區(qū)如下：中國大陸、中國香港、印尼、日本、韓國、馬來西亞、菲律賓、新加坡、泰國、丹麥、芬蘭、法國、意大利、西班牙、英國、墨西哥、阿根廷、巴西、智利、秘魯、委內(nèi)瑞拉。

本文通過對比FR模型、STV橫截面模型、KLR模型與Logistic模型之間的優(yōu)劣來進行最終預(yù)警模型的選擇。FR模型的構(gòu)建比較簡單，而且對數(shù)據(jù)的要求不高，是一種應(yīng)用較為廣泛的模型，但是在該模型使用中由于估計方法存在一定的偏差，且在選取樣本時沒有考慮國別的差異，使得樣本的選取上經(jīng)常無法達到要求，從而降低了最終結(jié)果的準確性。STV模型具有與FR模型相似的指標選取便利性，并通過截面數(shù)據(jù)的使用克服了FR模型中未考慮各經(jīng)濟體差異的不足。但該模型使用簡單的線性回歸來定義危機預(yù)警模型，并且僅僅使用有限的幾個指標，說服力較弱。KLR模型首先利用歷史數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定一個安全閾值。當(dāng)閾值被突破時便發(fā)出危機信號，利用危機信號來預(yù)測金融危機的發(fā)生概率。這一方法的采用可以在危機發(fā)生前根據(jù)先行指標進行預(yù)警，與其他模型相比可為各經(jīng)濟體政府提供應(yīng)對危機的緩沖時間。但這一模型的運行機理至今仍未明確，而且預(yù)測的準確性也無法得到保證。Logistic模型在預(yù)測中運用面板數(shù)據(jù)，有效解決了樣本選擇的問題，且該模型經(jīng)過多次驗證，可以保證預(yù)測的準確性和解釋的合理性。由此本文將選擇Logistic模型進行預(yù)警分析。

3.2使用原始數(shù)據(jù)直接構(gòu)建Logistic模型

對面板數(shù)據(jù)進行Logistic回歸的結(jié)果如表2所示。

表2　使用原始數(shù)據(jù)直接進行Logistic回歸的方程變量

分析結(jié)果顯示：在5%的顯著性水平下：國內(nèi)(地區(qū)內(nèi))生產(chǎn)總值、投資、通貨膨脹率、貨物和服務(wù)進口總額這4項指標均是顯著的。去掉不顯著指標重新進行回歸分析，得到的回歸結(jié)果如表3所示。

根據(jù)表3的回歸結(jié)果可以看出：在剔除了經(jīng)常項目余額、貨物和服務(wù)出口總額和總儲備額這3項不顯著的指標后，在5%的顯著性水平下，國內(nèi)(地區(qū)內(nèi))生產(chǎn)總值、投資、通貨膨脹率、貨物和服務(wù)進口總額這4項指標相對于金融危機是否發(fā)生的統(tǒng)計性都很顯著。通過對系數(shù)的分析可以看出：國內(nèi)(地區(qū)內(nèi))生產(chǎn)總值、貨物和服務(wù)進口總額的增長會降低金融危機發(fā)生的可能性，而投資與通貨膨脹率的上升則會增大系統(tǒng)性金融風(fēng)險，這一結(jié)果與本文的案例分析結(jié)論也基本一致。

基于該回歸結(jié)果可以構(gòu)建出如下Logistic模型，其中自變量以X表示：

0.059X2,it+4.444X3,it-9.592X4,it

(1)

3.3利用提取的公共因子構(gòu)建預(yù)警模型

對各變量之間的相關(guān)性進行分析，得到如表4的相關(guān)矩陣。

表3　剔除不顯著指標后得到的方程變量

表4　相關(guān)矩陣

根據(jù)表4的相關(guān)性矩陣可以看出：部分指標之間存在較強的相關(guān)性。雖然通過剔除不顯著的指標也構(gòu)建出了預(yù)警模型，但對指標的直接剔除使得在預(yù)警階段考慮的因素有所減少，降低了預(yù)警的準確性和可信度。通過因子分析可以找出對應(yīng)各預(yù)警指標的公共因子，再使用公共因子構(gòu)建模型便可以避免這一弊端。上述操作均可以通過SPSS20.0實現(xiàn)。

3.3.1采用KMO與巴特利特球體檢驗分析因子提取可行性

本文同時采用KMO和巴特利特球體檢驗，檢驗結(jié)果如表5所示。KMO檢驗值為0.516，基本通過KMO檢驗，可以進行因子分析。Bartlett球度檢驗的sig值趨近于0，也表明適合進行因子分析。

表5　KMO 和 Bartlett 的檢驗

3.3.2公因子提取及解釋

本文采用主成分因子分析法計算公共因子特征值、貢獻率及累計貢獻率，詳細情況見表6。根據(jù)公共因子的貢獻率提取3個公共因子，累計貢獻率為68.658%，因而前3個因子基本上可以反映原有觀測變量X1，X2，X3，…，X7的68.658%的信息，這樣將原來的7個評價指標轉(zhuǎn)化為3個新的綜合指標，起到了降維的作用。因此，采用前3個因子作為新的預(yù)警指標對系統(tǒng)性金融風(fēng)險進行綜合評價，這樣既簡化了分析結(jié)構(gòu)，又能保持足夠的準確性。

表6　解釋的總方差

通常通過觀察原始指標的公共因子負載的系數(shù)來理解因子反映的原始指標的內(nèi)容。為了更加便于理解公共因子的實際意義，本文利用SPSS20.0軟件，采用方差最大法對因子進行選擇，輸出的旋轉(zhuǎn)后因子負荷矩陣見表7。從旋轉(zhuǎn)后因子負載值能看出：第1公共因子主要由國內(nèi)(地區(qū)內(nèi))生產(chǎn)總值、通貨膨脹率決定，命名為經(jīng)濟穩(wěn)定因子；第2公共因子對應(yīng)的進出口總額和總儲備額負載值較大，命名為貿(mào)易發(fā)展因子；第3公共因子在經(jīng)常項目余額和投資指標上的負載值較大，命名為收支平衡因子。以上分析為構(gòu)建更簡潔適用的風(fēng)險預(yù)警指標評價體系模型提供了理論與實證支持。

3.3.3預(yù)警模型的構(gòu)建

將7個財務(wù)指標分成3類，即3個公共因子，這樣就初步構(gòu)建出宏觀金融危機預(yù)警指標績效評價體系。在該體系建立后，對于不在該時間階段及地域范圍內(nèi)的經(jīng)濟體仍可根據(jù)這3個公共因子加以分析。

表7　旋轉(zhuǎn)成份矩陣

得到因子得分系數(shù)矩陣后，決策者可以根據(jù)這三大因子的得分對其進一步分析，并且可根據(jù)各個經(jīng)濟體自身特點分析在應(yīng)對宏觀金融風(fēng)險中所擁有的優(yōu)勢及劣勢，根據(jù)相應(yīng)的分析結(jié)果評價所面臨的風(fēng)險狀況，在成功預(yù)警的基礎(chǔ)上提出合理的應(yīng)對措施。

根據(jù)表3～8中的因子得分系數(shù)和原始變量值可以計算各因子的得分數(shù)，并據(jù)此計算出對應(yīng)原始指標的公共因子值。

表8　成分得分系數(shù)矩陣

計算因子得分的表達式可以寫成：

F1=0.040X1+0.490X2-0.116X3+

0.489X4-0.013X5+0.005X6+0.048X7

(2)

F2=0.061X1+0.011X2+0.145X3+

0.001X4+0.490X5+0.466X6+0.288X7

(3)

F3=0.829X1+0.013X2+0.199X3+

0.027X4-0.054X5+0.152X6-0.476X7

(4)

表9給出了因子變量的協(xié)方差矩陣。從表9可見：不同因子變量之間的協(xié)方差數(shù)據(jù)幾乎是0，因而證實了3個因子變量之間是不相關(guān)的。

表9　因子變量的協(xié)方差矩陣

接下來用新構(gòu)建的3個因子建立Logistic模型，得到的回歸結(jié)果如表10所示。

回歸結(jié)果顯示：在5%的顯著性水平下，自變量均表現(xiàn)出較強的顯著性。從模型中公共因子系數(shù)的符號上可以直觀地判斷出，這3個公共因子對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響均是反向的，因此可以構(gòu)建出如下基于公共因子的Logistic模型：

1.456F2,it-0.886F3,it

(5)

基于原始數(shù)據(jù)和公共因子分別構(gòu)建了用于系統(tǒng)性金融風(fēng)險預(yù)警的Logistic模型，這兩種模型究竟能否應(yīng)用于實際預(yù)警，哪一類模型的效果更好，都將通過之后對模型的檢驗來判斷。

表10　采用公共因子作為自變量的方程參數(shù)

3.4預(yù)警模型實際應(yīng)用情況檢驗

3.4.1實證檢驗的指標選取

通過對其他相關(guān)研究成果的整理可以發(fā)現(xiàn)，樣本內(nèi)檢驗的準確度要明顯高于樣本外檢驗，而且只能說明模型對于原始數(shù)據(jù)的符合程度，實際應(yīng)用價值并不大，因此直接跳過樣本內(nèi)檢驗的過程進行樣本外檢驗。

本文的檢驗數(shù)據(jù)為2008年全球金融危機及之后3年的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)變動情況。通過對比金融危機發(fā)生階段以及金融危機結(jié)束后模型的因變量指標，測度金融危機是否發(fā)生及其嚴重程度。

3.4.2檢驗結(jié)果的對比分析

根據(jù)未提取因子的Logistic模型進行檢驗，得出的結(jié)果如表11所示。

表11　基于原始指標的Logistic模型

通過計算可以得出模型的準確識別率為55.56%，整體預(yù)測的成功率較低，無法滿足預(yù)測的需要。

接下來采用同樣的方式對基于公共因子構(gòu)建的模型進行分析計算，可以得出如表12所示的分析結(jié)果。

表12　基于公共因子指標的Logistic模型

同樣通過計算可以得到該模型的準確識別率為72.22%。雖然模型預(yù)測的正確性仍舊不高，但至少找到了一種提高正確性的方式。由此可以看出：在通過因子分析方法對指標的選取進行優(yōu)化之后，可以得到一個適應(yīng)性更好的模型。該模型采取更為合理的方式反映了預(yù)警指標與危機發(fā)生情形之間的關(guān)系。

4研究結(jié)論和不足

4.1研究結(jié)論

1) 某些具有代表性的宏觀經(jīng)濟指標可以用來預(yù)測系統(tǒng)性金融風(fēng)險，如：經(jīng)常項目余額、國內(nèi)(地區(qū)內(nèi))生產(chǎn)總值、投資占GDP比重、通貨膨脹指數(shù)、貨物和服務(wù)出口總額、貨物和服務(wù)進口總額、總儲備額等。

2) 通過因子分析等方法對預(yù)警指標進行重新的分類與組合，按照意義和不同的權(quán)重組合成新的預(yù)警指標。運用這些指標往往能更完美地擬合出相應(yīng)的曲線，取得更好的預(yù)測效果

4.2不足

該預(yù)警研究所需數(shù)據(jù)的時間、空間跨度均較大，很多組數(shù)據(jù)由于存在缺失，無法對一些金融危機事件進行全面的分析。

由于本文在研究中所采用的數(shù)據(jù)來源于全球十幾個經(jīng)濟體，雖然增加了模型的普遍適用性，但對于單獨經(jīng)濟體的適應(yīng)性可能不是很好，下一階段的研究應(yīng)著重針對我國的具體情況進行分析，并構(gòu)建更為精確的預(yù)警體系。

本文所得出的模型只能算作預(yù)警模型的雛形，并不能完全勝任我們目前面臨的系統(tǒng)性金融風(fēng)險預(yù)警工作，需要在未來的研究中不斷努力提高模型對金融風(fēng)險發(fā)生情況的解釋能力。

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(責(zé)任編輯劉舸)

Research of Systemic Financial Risk Based on Logistic Model

ZHANG De-hong

(College of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300072, China)

Abstract:This paper aimed to make a summary and refining of the existing systemic financial risk measure model and tried to find out an early warning model which suits for the reality of our country that relies on historical data of the empirical analysis. The research wanted to make every effort to make the financial crisis change from a sudden event to a daily object which could be continuous monitored. The Logistic analysis model was used to make quantitative analysis of the technical indicators which involve the inflation rate, total reserves, import and export, etc. By further comparison, we came up with the high levels correlation technical indicators and modified qualitative analysis model to predict systemic financial risk in our country. On the basis of the model, the related government department can focus on the change of systemic risk indicators to determine the probability of financial crisis and then take the appropriate response to avoid the unnecessary loss.

Key words:systemic financial risk; logistic model; prediction; indicator

文章編號：1674-8425(2016)04-0137-10

中圖分類號：O21;F832.5

文獻標識碼：A

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.04.024

作者簡介：張德鴻(1990—)，男，天津人，碩士研究生，主要從事金融工程、技術(shù)經(jīng)濟理論與方法研究。

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目 (71471129;71171144)

收稿日期：2015-08-25

引用格式：張德鴻.基于Logistic模型的系統(tǒng)性金融風(fēng)險研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué))，2016(4):137-146.

Citation format：ZHANG De-hong.Research of Systemic Financial Risk Based on Logistic Model [J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2016(4):137-146.