基于logit模型的中國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警實(shí)證分析

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1、．＂＇＇．‘屬：雖器錠ｙｖ？Ｐ。ＩＰ：１０１巧分類號(hào)學(xué)校編碼巧級(jí)２０１４１００１６７：ＵＤＣ學(xué)號(hào)＾徒Ａ若化句＃＾非碩±學(xué)位論文基于Ｌｏｇｉｔ模型的中國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)檢預(yù)警實(shí)證分析Ｗ’Ｓ化ｄｙ０田化ｅＥａｒｌｙａｒｎｉｎｇｓｓｔｅｍｏｆＣｈｉｎａｓＦｉｎａｎｃｉａｌｙＳｙｓ化ｍａｔｉｃＲｉｓｋＢａｓｅｄｏｎＬｏｇｉｔＭｏｄｅｌ鄭航指導(dǎo)教師姓名：丸立平副教授—級(jí)學(xué)科名稱：應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)二級(jí)學(xué)科名稱：金駐學(xué)論文答辯時(shí)間：２０１６年１２

2、月３曰＇．’背－Ｖ．，；■＇．－＇＾．－■－－－一？ｒ－？—？？．ｒ一，Ｖ，門一一冉■Ｖ．：－－？：．Ｖ一摘要，自上個(gè)世紀(jì)來(lái)，全球發(fā)生了多次金融危機(jī)對(duì)各國(guó)經(jīng)濟(jì)造成了難ｗ挽回、的損失。隨著全球化的推進(jìn)，金融危機(jī)的破壞力傳染性顯著増強(qiáng)，任何國(guó)家都無(wú)法再別國(guó)的金強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)中獨(dú)善其身，因此如何有效的監(jiān)控國(guó)內(nèi)外金融風(fēng)險(xiǎn)并準(zhǔn)確的發(fā)出預(yù)警成為各國(guó)學(xué)者研究的熱點(diǎn)。在２００１年加入ＷＴＯ后，中國(guó)在世。界經(jīng)濟(jì)中扮演了更為重要的角色，對(duì)外部經(jīng)濟(jì)

3、波動(dòng)的敏感性也逐漸増加同時(shí)，隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的減速中國(guó)的債務(wù)、房地產(chǎn)等領(lǐng)域均存在著較多不穩(wěn)定因素，一一步爆發(fā)出來(lái)，這些問(wèn)題可能進(jìn)，給我國(guó)金融體系帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。因此建立個(gè)符合我國(guó)國(guó)情的金飄風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)具有十分重要、深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義。首先，本文基于國(guó)內(nèi)外金融壓力指數(shù)相關(guān)文獻(xiàn)，綜合考慮后續(xù)構(gòu)建模型的需要，１選取產(chǎn)出缺口作為金誕風(fēng)險(xiǎn)的代理變量１＾確定金融風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)時(shí)間點(diǎn)與影響長(zhǎng)度，并相關(guān)標(biāo)志性金融事件作為金融風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間點(diǎn)確定的輔助證據(jù)。其次，本文基于已有文獻(xiàn)分析不同預(yù)警模型的優(yōu)缺點(diǎn)與適應(yīng)性，結(jié)合中國(guó)國(guó)情與數(shù)據(jù)特征選擇Ｌｏｇ

4、ｉｔ模型作為預(yù)警模型。同時(shí)，本文依據(jù)國(guó)內(nèi)外預(yù)警模型構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)，選擇信貸膨脹缺口、房?jī)r(jià)指數(shù)等作為解釋變量。在確定模型與指標(biāo)后，１＾２０００年到２０１５年的季度數(shù)據(jù)構(gòu)建二元Ｌｏｇｉｔ金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。同時(shí)，為了研究政策制定與預(yù)警模型之間的關(guān)系，本文基于前文預(yù)警模型研究了不同政策偏好下預(yù)警模型的表現(xiàn)。一Ｌ再次，本文進(jìn)步探索了多元ｏｇｉｔ模型在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中多作用，Ｗ單因素、多因素兩種形式構(gòu)建了不同的多元Ｌｏｇｉｔ模型。同時(shí)還比較了二元與多元Ｌｏｉｔ預(yù)警模型各自的優(yōu)勢(shì)與將點(diǎn)ｇ。最后本文總結(jié)了研究結(jié)論：，有Ｗ

5、下四點(diǎn)使用季度數(shù)據(jù)的多因素Ｌｏｉｔ預(yù)警模型適合作為中國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警模型，ｇ該橫型聯(lián)動(dòng)引入多個(gè)層次的指標(biāo)，能適應(yīng)中國(guó)不同時(shí)期不同金融風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性對(duì)風(fēng)險(xiǎn)作出更好的預(yù)判。實(shí)證的結(jié)果顯示因素Ｌｏｉｔ預(yù)警模型的預(yù)警正確，多ｇ率心式及效率基本滿足了目前國(guó)外早期預(yù)警模型的正確率與效率經(jīng)驗(yàn)要求。本文根據(jù)理論研究選取的信貸、銀行脆弱性、宏觀背景的相關(guān)指標(biāo)作為單獨(dú)按預(yù)譬指標(biāo)均有效，但單獨(dú)作為預(yù)警指標(biāo)正確率與效率較差。房?jī)r(jià)作為預(yù)警指標(biāo)本身幾乎沒有任何預(yù)警能力，但與信貸膨脹缺口指標(biāo)聯(lián)合使用能顯著提高模型預(yù)警能力，顯示信貸膨脹與房

6、地產(chǎn)泡沫間的互相促進(jìn)作用會(huì)帶來(lái)較大的金Ｉ誕風(fēng)險(xiǎn)。一實(shí)證顯示多元Ｌｏｉｔ預(yù)警模型能夠有效識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)后的動(dòng)蕩時(shí)期，避免與ｇ般時(shí)期混淆，能夠很好的運(yùn)用于中國(guó)的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警之中。但目前的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)無(wú)法滿足該模型對(duì)數(shù)據(jù)量的要求，，只能建立簡(jiǎn)單不太穩(wěn)定的預(yù)警模型。不同政策傾向的分情景討論顯示，任何模型的效用在風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重比例與正常時(shí)期占全時(shí)期的比例相等時(shí)最高；同時(shí)ＴＰ民越高，模型在高風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重中的表現(xiàn)越好，ＦＰ民越低，模型在低風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重中的表現(xiàn)越好。關(guān)鍵詞，：系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，信貸，房?jī)r(jià)Ｌｏｇｉｔ模型。ＩＩ

7、ＡＢＳＴＲＡＣＴＳｉｎｃｅｔｈｅｌａｓｔｃｅｎｔｕｒｂｏ化ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｅｄａｎｄｄｅｖｅｌｏｉｎｃｏｕｎｔｒｉｅｓｈａｖｅｙ，ｐｐｇｅｘｅｒｉｅ打ｃｅｄａｎｕｍｂｅｒｏｆｆｉｎａｎｃｉａｌｃｒｉｓｅｓｗｈｉｃｈｈａｖｅｃａｕｓｅｄｉｒｒｅｔｒｉｅｖａｂｌｅｌｏ巧ｅｓ化ｐ，ｔｈｅｎａｔｉｏｎａｌｅｃｏｎｏｍｉｅｓ．Ａｓｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｌｏｂａｌｉｚａｔｉｏｎｔｈｅｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅｏｗｅｒａｎｄｇ，ｐ出ｅｉｎｆｅｃｔｉｖｉｔｙｏｆｔ

8、ｈｅｆｉｎａｎｃｉａｌｃｒｉｓｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｅｎｈａｎｃｅｄ，出ｕｓ打ｏｃｏｕｎｔｒｙｃａｎｂｅｏｔｈｅｒｃｏｕｎｔｒｉｅｓｉｎｔｈｅｆｉｎａｎｃｉａｌｃｒｉｓｅｓ，ｓｏｏ