资本流动风险主要预警模型述评,这篇述评论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
述评论文参考文献：
摘 要：通过对常用的资本流动风险评价模型,如KLR模型、FR概率模型、STV模型、神經网络模型、马尔科夫区制转换模型及其他模型进行分析发现,不同的预警模型均存在着预警效果的优势与不足.未来的预警模型构建需要注意以下几点：一是预警指标的选择范围要广,指标阈值的确定需根据不同国家的国情来设定；二是在考虑预警指标之间线性关系的同时,重视风险发生的非线性关系；三是关注危机爆发的连续性、传染性及时滞性.
关 键 词：资本流动风险预警；KLR模型；FR概率模型；STV模型；神经网络模型
中图分类号：F733 文献标识码：A 文章编号：2096-2517（2017）02-0071-08
Review of Warning Models of Capital Flow Risks
Zhang Shuai
（Xinjiang University of Finance and Economics, Urumqi 830012, China）
Abstract： By analyzing commonly used capital flow risk evaluation models such as KLR model, FR probability model, STV model, Neural Network model, Markov model, and other types of models, the paper discovered that there exists advantage and disadvantage in different types of waning models. The establishment of future of warning models should highlight the following three points. Firstly, the selection of warning indicators should cover a wide range and index threshold should be based on situation of different countries. Secondly, non-linear relation in the occurrence of risks should also be watched while considering the linear relations. Thirdly, the continuity, contagion and delay of the outbreak of crisis should be watched out.
Key words： early warning of capital flow risk； KLR model； FR probability model； STV model； Neural Network model
关于国际资本流动的研究由来已久, 但在20世纪80年代以前, 资本流动通常是伴随实体经济而运作的, 因此很少产生危机.20世纪80年代后,以拉美债务危机为起点,国际资本流动开始频繁地对东道国产生冲击, 并引发一系列的危机,资本流动风险理论开始引起学者的关注并得到蓬勃发展, 在此背景下衍生了众多风险预警方法.国内外学者关于资本流动风险评价模型的研究主要体现在资本异常流动引发金融危机的预警模型构建方面, 且已经逐渐形成一套基本的分析框架,其中主要的预警模型有KLR模型、FR概率模型、STV模型、 神经网络模型及马尔科夫区制转换模型.本文将对这些主要方法的预警原理、预警效果及优缺点进行梳理,为后续学者选择合理的预警模型提供有价值的参考与借鉴.
一、KLR模型
KLR模型是由Kaminsky等（1998）选取15个月度指标而构建的信号预警模型,指出当预警指标超过事先确定的临界值时,就认为发出了危机信号,而危机信号越多,则说明国家爆发危机的机率就越大[1].Kaminsky等在1999年对KLR模型进行了完善, 拓展了预警指标的选择范围, 同时考虑了银行危机和货币危机的影响因素.由于不同指标测算出来的危机概率存在差异,从而降低了预警结果的可信度,Kaminskiy等通过对预警指标进行合成处理,并对合成指标进行危机信号的判断,从而提高了预警效果的准确性[2].合成指标主要包括四种：
第一种是信号的简单加总,即：I■■等于■Zit.其中Zit是单一指标i在t时期发出的预警信号.
第二种是信号加总并赋予简单权重,即：I■■等于■（Z■■+2Z■■）.其中Z■■、Z■■分别是弱势指标与强势指标在t时期发出的预警信号.
第三种是信号水平时期加总, 即I■■等于■Z■■.其中Z■■是单一指标i在t-m时期到t时期发出的预警信号情况.
第四种是信号加总并赋予不同权重,即：I■■等于■■.其中Zit是单一指标i在t时期发出的预警信号,wi是指标的噪音信号比.
Kaminskiy研究发现合成指标的预警能力较单一指标有很大的提升,且四种合成指标在预警效果方面也存在显著差异.国内外学者采用KLR信号模型做了广泛的预警研究.
Cipollini等（2003）首先构建了金融危机评价指标体系, 并采用主成分分析法对指标进行显著性检验,从而确定预警指标, 最后采用KLR模型对亚洲金融危机蔓延的动态因素进行了研究[3].史建平等（2009） 采用新兴市场国家发生危机的历史数据进行了相关研究, 分析表明KLR模型的危机预警效果明显优于其他模型,能够用于后续危机预警的研究当中[4].谭福梅（2010）采用KLR模型对美国等15个国家的银行危机进行了样本外检验和样本内检验,结果显示该模型对银行危机具有较好的预警能力[5].
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