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基于Logit模型的“一帶一路”沿線國家主權(quán)債務(wù)危機預(yù)警研究

2017-10-23 12:22張之銳
時代金融 2017年27期
關(guān)鍵詞:預(yù)警模型一帶一路

張之銳

【摘要】2013年習(xí)近平主席提出了“一帶一路”的發(fā)展戰(zhàn)略,這對我國自身發(fā)展乃至全球發(fā)展都有著重要意義,而在“一帶一路”戰(zhàn)略不斷務(wù)實推進的過程中,也面臨諸多風險,尤其是主權(quán)信用風險。本文以“一帶一路”沿線國家的主權(quán)信用風險為主要研究對象,選取經(jīng)濟增長率、償還債務(wù)總量占比、外債占比、經(jīng)常項目占比、進出口占比、長期外債還本付息額占比等作為預(yù)警指標,基于Logit模型構(gòu)建沿線國家的主權(quán)債務(wù)危機預(yù)警模型,以期在一定程度上提高我國對外投資企業(yè)的風險防范意識和能力。

【關(guān)鍵詞】主權(quán)債務(wù) 預(yù)警模型 一帶一路

一、引言

自2013年習(xí)總書記提出“一帶一路”戰(zhàn)略以來,國內(nèi)國際反響熱烈,近年來也取得了豐碩的成果。今年5月舉行的“一帶一路”國際合作高峰論壇也將進一步推動“一帶一路”建設(shè)?!耙粠б宦贰睉?zhàn)略不僅具有深厚的歷史淵源也有著重要的現(xiàn)實意義,其對于開創(chuàng)亞洲區(qū)域合作新模式、引領(lǐng)和推動新型國際關(guān)系建設(shè)、推動亞歐非互聯(lián)互通、改變?nèi)蛸Q(mào)易格局、推動形成新的全球貿(mào)易投資規(guī)則和秩序、實現(xiàn)全球發(fā)展再平衡等有著重要的意義,同時,“一帶一路”戰(zhàn)略也向世界傳遞出我國“和平、合作、發(fā)展、共贏”的理念,對于我國推進人民幣國際化以及重回世界經(jīng)濟中心地位也有著重要意義。

“一帶一路”戰(zhàn)略在給我國的發(fā)展帶來機遇的同時,也伴隨著種種挑戰(zhàn)。我國與東南亞國家之間的信任赤字,美國、日本、歐盟等大國在區(qū)域內(nèi)的利益角逐,沿線國家和地區(qū)的傳統(tǒng)及非傳統(tǒng)安全隱患,沿線國家間的地緣政治、地緣經(jīng)濟關(guān)系等等都會對“一帶一路”的建設(shè)形成一定的阻礙。以上種種因素也使得中國通過“一帶一路”戰(zhàn)略進行的對外直接投資時,面臨很大的投資安全風險,并且大部分重大項目都需要東道國政府作為主權(quán)借款人或者提供主權(quán)信用擔保,而根據(jù)歷史經(jīng)驗,以主權(quán)債務(wù)違約為主要代表的主權(quán)信用風險事件屢有發(fā)生,這就使得主權(quán)信用風險在眾多風險因素中尤為突出,主要表現(xiàn)在部分沿線國家經(jīng)濟基礎(chǔ)薄弱、結(jié)構(gòu)單一,對外部市場依賴性大,易受外部經(jīng)濟沖擊影響;部分沿線國家債務(wù)比率較高;部分沿線國家事件敏感性和政治風險較高等方面。此外,由于沿線國家在政治、經(jīng)濟、社會環(huán)境、發(fā)展水平等方面存在巨大差異,造成沿線國家的主權(quán)信用水平差異明顯,投資的不確定性很高,這就使得對沿線國家主權(quán)信用風險的研究成為“一帶一路”戰(zhàn)略實施的必要前提,而主權(quán)債務(wù)危機預(yù)警模型的建立則能夠在一定程度上為我國政府部門或企業(yè)的對外投資提供參考。

二、文獻綜述

主權(quán)債務(wù)的定義是研究主權(quán)信用風險的關(guān)鍵問題。對于主權(quán)債務(wù)定義的界定,主要分歧在于主權(quán)債務(wù)中是否應(yīng)該包含內(nèi)債部分。Barro(1979)和Blanchad等(1991)是從一國財政角度來定義主權(quán)債務(wù)的;而Eaton and Fernandez(1995)是從公共外債的角度定義主權(quán)債務(wù)的;張虹(2007)則認為主權(quán)債務(wù)應(yīng)包括內(nèi)債和外債。鑒于本文是基于“一帶一路”視角的,應(yīng)該從國際金融市場角度對主權(quán)債務(wù)進行界定,也就是本文中主權(quán)債務(wù)的定義為主權(quán)國家以國家的公信力作為保證,向外借來的債務(wù)。此外,對于主權(quán)債務(wù)危機的界定不同學(xué)者也持有不同意見,比如國際貨幣基金組織IMF(2002)認為出現(xiàn)拖欠債務(wù)超過債務(wù)總額的5%、債務(wù)重組、在IMF的非優(yōu)惠貸款超過其基金份額50%三種情況之一的,即為主權(quán)信用風險事件;Moody's Investors Service(2003)將債務(wù)危機定義為債務(wù)國在債務(wù)期限內(nèi)沒有按規(guī)定還本付息或進行債務(wù)重組;Manasse等(2003)認為當債務(wù)國滿足被評級機構(gòu)認定拖欠債務(wù)或在IMF中的非優(yōu)惠貸款超過該國份額的100%的情況時,認定該國出現(xiàn)債務(wù)危機。綜上,本文認為當一國出現(xiàn)如下情況時,認定該國發(fā)生了債務(wù)危機:(1)沒有在規(guī)定時間內(nèi)還本付息;(2)與債權(quán)國達成了債務(wù)重組協(xié)議;(3)接受其他國家或國際組織的貸款援助。

關(guān)于主權(quán)債務(wù)危機影響因素的研究主要有以下幾方面。(1)債務(wù)方面。Alesina等(1990)發(fā)現(xiàn)過高的負債率會導(dǎo)致債務(wù)危機的產(chǎn)生;Cole and Kehoe(2000)發(fā)現(xiàn)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)也會影響債務(wù)危機爆發(fā)的可能性,短期債務(wù)占比越高,債務(wù)危機爆發(fā)的可能性越大;Jeanne(2006)也有同樣發(fā)現(xiàn)。(2)政治方面。Alesina等(1987)最早發(fā)現(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)人任期過短、更替頻繁的政府,其負債通常會過度,從而提高了債務(wù)違約的可能性;Balkan(1992)發(fā)現(xiàn)一國民主程度與債務(wù)重組發(fā)生的概率呈負相關(guān)關(guān)系,且政治不穩(wěn)定性會直接提高其債務(wù)違約的可能;Zeaiter(2008)在對發(fā)展中國家的債務(wù)違約原因進行研究時,發(fā)現(xiàn)政治不穩(wěn)定、通貨膨脹率等對債務(wù)違約影響顯著。(3)宏觀經(jīng)濟方面。Cline(1986)發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長率等因素與債務(wù)違約呈負相關(guān)關(guān)系,而人均GDP等因素則與債務(wù)違約呈正相關(guān);Calvo and Reinhart(2002)發(fā)現(xiàn)債務(wù)危機產(chǎn)生的原因在于一國財政政策和貨幣政策的失衡,債務(wù)危機發(fā)生前期引發(fā)市場恐慌,導(dǎo)致大規(guī)模拋售該國國債,進一步推動了債務(wù)危機的發(fā)生;司明、孫大超(2013)發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長率下降、金融危機沖擊、失業(yè)率升高、人口老齡化等因素是導(dǎo)致債務(wù)危機爆發(fā)的主要原因。

關(guān)于危機預(yù)警的研究主要有以下幾種模型。(1)KLR信號分析模型。通過危機前有關(guān)變量所發(fā)出的“信號”來進行預(yù)警,是目前使用最廣泛的一種模型。Kanminsky等(1998)首先應(yīng)用了這一模型,先選出有關(guān)經(jīng)濟變量,剔除無顯著關(guān)系變量,將剩余變量納入預(yù)警指標體系中,然后給這些變量設(shè)定“閾值”,當變量的數(shù)值超過“閾值”時,認為該變量發(fā)出預(yù)警信號,貨幣危機有可能在未來24個月內(nèi)爆發(fā),若多指標發(fā)出預(yù)警信號,則危機發(fā)生概率增加;鄭振龍(1998)、馮蕓等(2002)、史建平等(2009)也使用了KLR預(yù)警模型來進行危機預(yù)測。(2)Probit模型。Frankel and Rose(1996)運用面板Probit模型,通過選取一系列經(jīng)濟指標,并對指標數(shù)據(jù)進行極大對數(shù)似然估計,求得參數(shù)值建立聯(lián)合概率分布,預(yù)測貨幣危機發(fā)生的概率,結(jié)果發(fā)現(xiàn)國內(nèi)信貸增長率、國際市場利率等與危機發(fā)生概率成正比,經(jīng)濟增長率、FDI與外債比、外匯儲備等與危機發(fā)生概率成反比;Detragiache and Spilimbergo(2001)、顏建曄等(2014)在其研究中也使用的Probit模型。(3)Logit模型。Kumar等(2002)提出了基于滯后宏觀經(jīng)濟和金融數(shù)據(jù)的Logit模型,該模型不僅能夠進行樣本內(nèi)預(yù)測,還能夠進行樣本外檢驗,克服了貨幣危機預(yù)警模型由于只進行樣本內(nèi)的預(yù)測而出現(xiàn)“假關(guān)系”的現(xiàn)象。隨后,Manasse等(2003)也通過Logit模型對債務(wù)危機進行了預(yù)測,Ciarlone and Trebeschi(2005)在其研究中使用了多變量嵌套Logit模型,Matthieu等(2006)使用了多元Logit模型。(4)ANN模型。即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,是通過樣本訓(xùn)練,模擬專家行為,使其能夠處理包含大量數(shù)據(jù)的非線性方程近似問題。Nag and Mitra(1999)、Franck and Schmied(2004)、Fioramanti(2006)等均使用ANN模型進行危機預(yù)測。還有一些其他的預(yù)警模型,篇幅所限這里不再一一列出。endprint

三、實證分析

本文以“一帶一路”沿線國家為研究對象,但由于一些國家主要數(shù)據(jù)缺失或在樣本時間從未發(fā)生過債務(wù)危機,最終選取印尼、泰國、菲律賓、土耳其、約旦、巴基斯坦、斯里蘭卡、俄羅斯、羅馬尼亞等9個國家1986~2010年的數(shù)據(jù)進行研究?;谇叭宋墨I,本文最初所選的預(yù)警指標為GDP增長率、通貨膨脹率、進出口占比、經(jīng)常項目余額占比、外國直接投資占比、外債占比、償還債務(wù)總量占比、短期債務(wù)占比、長期外債還本付息額占比、國內(nèi)信貸占比、廣義貨幣占比等,通過逐步剔除不顯著變量,最終預(yù)警指標體系包括經(jīng)濟增長率、償還債務(wù)總量占比、外債占比、經(jīng)常項目占比、進口和出口占比、長期外債還本付息額占比等指標。本文通過對以往各類危機預(yù)警模型進行研究比較,選取了Logit模型來構(gòu)建預(yù)警模型,一是該模型的被解釋變量通常是0-1變量,便于界定危機發(fā)生與否;二是該模型既能進行樣本內(nèi)預(yù)測,又能對樣本外國家主權(quán)債務(wù)危機發(fā)生與否進行預(yù)測,其實用性較強。模型設(shè)定如下:

常項目占GDP的比ca、出口與GDP之比ex、進口與GDP之比im、長期外債還本付息總額占總儲備的比lcr,原始數(shù)據(jù)來源于世界銀行世界發(fā)展指標數(shù)據(jù)庫,部分數(shù)據(jù)通過簡單計算得到;βit代表對應(yīng)的參數(shù)。

本文的實證過程通過軟件STATA12.0完成。本文先使用固定效應(yīng)模型與混合回歸進行估計,接著進行豪斯曼檢驗,結(jié)果中P值為0.3260,認為應(yīng)使用混合回歸;接著進行隨機效應(yīng)面板Logit估計,從LR檢驗的P值為0.015,在5%的水平下拒絕原假設(shè),故認為應(yīng)使用隨機效應(yīng)模型。由于篇幅所限,下表只列出隨機效應(yīng)模型的估計結(jié)果,逐步剔除不顯著變量,模型7為最終的預(yù)警模型。

由上表所顯示的估計結(jié)果我們可以得出以下主要結(jié)論:(1)經(jīng)濟增長率與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成反比,即經(jīng)濟增長率越大,發(fā)生債務(wù)危機的可能性越小。經(jīng)濟增長率可以直觀地反映出一國宏觀經(jīng)濟的運行狀況,一般來說,一國GDP增長率越高,則說明該國經(jīng)濟發(fā)展越快,其償還債務(wù)的能力也就越強,發(fā)生債務(wù)危機的可能性就越小。(2)債務(wù)償還總量占比與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成反比。該比值越小,說明該國已償還的債務(wù)越少,還需償還的債務(wù)越多,債務(wù)危機發(fā)生的可能性就越高。(3)外債占比與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成正比。該比值越小,說明債務(wù)水平越低,該國償還債務(wù)的能力越大,發(fā)生債務(wù)危機的可能性越小。(4)經(jīng)常項目余額占比與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成反比。長期經(jīng)常項目逆差必然會引起外匯儲備的減少,而外匯儲備不足則會使一國央行在應(yīng)付外匯投機交易時捉襟見肘,易引發(fā)危機。該比值較高也從側(cè)面反映出該國對外出口的依賴性較高,若出口量出現(xiàn)巨幅減少,易影響該國經(jīng)濟穩(wěn)定,從而引發(fā)危機。(5)出口占比與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成正比。出口占比越高,說明了該國經(jīng)濟在一定程度上對外依賴越大,一旦國際經(jīng)濟形勢不佳,很有可能影響該國的經(jīng)濟,從而易引發(fā)危機。(6)進口占比與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成反比。進口占比在一定程度上體現(xiàn)了一國的國內(nèi)需求,進口占比降低時,國內(nèi)需求較之前減少,說明該國經(jīng)濟運行狀況不佳,從而易引發(fā)債務(wù)危機。(7)長期外債還本付息額占比與債務(wù)危機發(fā)生的可能性成正比。其比值越大,說明總儲備中用于償還長期外債的比例越高,剩余外匯儲備越少,抵御風險的能力越低,債務(wù)危機發(fā)生的可能性越大。

為檢驗預(yù)警模型的有效性,進行樣本內(nèi)檢驗。將樣本數(shù)據(jù)代入模型中,得到危機發(fā)生概率,與實際情況進行對比。本文為非配對樣本,參照盛藝娜(2014)的做法將臨界值定為0.34,當計算出的概率超過0.34時,則預(yù)測該國會發(fā)生債務(wù)危機。檢驗結(jié)果如下表,從下表可以看出該模型能夠成功預(yù)測危機發(fā)生的概率為66.7%,成功預(yù)測危機不發(fā)生的概率為92.5%,模型整體預(yù)測的準確率為88.5%。

四、總結(jié)

在“一帶一路”戰(zhàn)略不斷推進的過程中,諸多風險問題逐漸顯現(xiàn),其中主權(quán)信用風險尤為突出,因此,為了在一定程度上提高我國對外投資企業(yè)的風險防范意識和能力,為其對外投資決策提供參考,本文選取“一帶一路”沿線的九個國家1986~2010年的數(shù)據(jù),基于Logit模型構(gòu)建主權(quán)債務(wù)危機預(yù)警模型,預(yù)警指標包括經(jīng)濟增長率、償還債務(wù)總量占GNI的比、外債存量占GNI的比、經(jīng)常項目占GDP的比、出口與GDP之比、進口與GDP之比、長期外債還本付息總額占總儲備的比,從模型估計結(jié)果可以看出所選取的各指標均顯著,且在進行了樣本內(nèi)檢驗之后,發(fā)現(xiàn)模型的整體預(yù)測準確率達到88.5%。但是由于數(shù)據(jù)缺失的問題,本文的所選取的樣本不夠充足,因此該預(yù)警模型存在一定的局限性。

參考文獻

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基金項目:本文為浙江財經(jīng)大學(xué)2016年研究生校級科研項目階段性研究成果。endprint

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