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1、银行危机：影响因素实证与预警方法研究,研究动机:商业银行破产之多触目惊心,2009年、2010年美国破产银行剧增,2009年148家，2010年157家,研究动机:危机对金融机构产生严重冲击,危急中损失最严重的前十家金融机构,2007-2009年发生银行危机国家列表及国内经济产出损失,数据来源：Laeven和Valencia(2010),研究动机:银行危机发生众多,损失巨大,2007和2008年有23个国家发生银行危机，发生频率高于以往,2007-2009年发生银行危机国家直接财政支出,数据来源：Laeven和Valencia(2010),研究动机:银行危机发生众多,损失巨大,报告提纲,银行体
2、系的危机是此次危机的核心实证1:银行破产的财务因素分析实证2：银行危机影响因素区别国家特征与时期特点方法:基于货币市场压力指数的银行危机预警研究,6,银行破产的财务因素分析：金融危机冲击下美国银行业的实证,银行破产的危害,商业银行是资金盈余者与资金短缺者的信用中介，是宏观货币政策调控的落实者，经济顺利运转的中枢。一旦银行出现问题将会造成居民存款流失、企业缺乏资金维持运行，甚至是金融和经济危机以及社会动荡等，银行破产的成本巨大。1991年1月4日，美国新英格兰银行宣布其4季度亏损4.5亿美元，超过了其2.55 亿美元的资本金。害怕该银行倒闭的恐慌席卷了存款人，48小时内存款人取走了10亿美元以上
3、的存款。1月6日，为了维持该银行的正常运行，联邦存款保险公司创立了一个新公司负责银行的运行，并立即注入资本金7.5亿美元。在整个救助过程中，联邦存款保险公司共花费23亿美元。2008年9月，当时的华尔街第四大投资银行雷曼兄弟公司申请破产引发金融危机后，美国政府推出高达7000亿美元的救助计划，高盛、花旗、美国银行等数百家金融机构获得了政府救助。,此次危机中银行部门损失,此次危机中损失最严重的前十家金融机构,银行破产的新特点,次贷危机爆发之前，商业银行持有的次级抵押贷款支持证券总额在所有金融机构中具有较大比例商业银行在危机爆发之前持有大量金融衍生产品认识此次银行破产的新特点，对具有显著作用的因素
4、加强关注，有助于提高银行破产预警能力、改善银行监管,银行破产影响因素研究评述,自银行破产受到关注以来，银行破产中哪些因素具有显著特征？安全银行和破产银行之间的区别如何？这些问题一直是监管机构和学术界重点研究的问题。现有文献主要从银行财务指标、金融市场因素、政策因素和宏观经济指标因素四方面进行了研究。,本研究视角,宏观经济面的恶化以及监管的不足会导致银行的破产，但是在相同的不利宏观经济环境中还是有很多的安全银行得以持续经营。本文主要着眼于财务因素及其解释程度，对2008-2009年期间美国破产商业银行影响因素进行实证分析。由于金融衍生产品过度投资是此次金融危机的一个重要特征，本文首次将金融衍生产
5、品的占比和变化率包括到影响因素的指标中。,数据及数据处理,在样本的选择上，本文选择美国联邦存款保险公司（FDIC）公布的2008-2009年所有破产银行共158家。为了能够与非破产银行进行有效的对比，本文为每一家破产银行选择了一家相近的非破产银行。选取的准则-地域相同-类型相同-资产规模相近这样的目的是保证对银行的监管强度的一致性，以及市场竞争地位的一致性。,数据及数据处理,破产银行资产规模描述统计 单位:十亿美元,N：商业银行，由联邦政府颁发营业许可证，是FDIC成员，受货币监理署（OCC）监管，FRS成员。NM：商业银行，由各州颁发营业许可证，FDIC成员，受联邦储备保险公司（FDIC）监
6、管，非FRS成员。SA：储蓄协会，由各州或联邦政府颁发营业许可证，受储蓄监督办公室（OTS）监管。SM：商业银行，由各州颁发营业许可证，是FDIC成员，受联邦储备银行（FRB）监管，FRS成员。,数据及数据处理,从银行类型看，破产银行不仅有地方性银行，还包括全国性商业银行，破产银行的范围比较广泛。从规模上看，破产银行的资产规模相对比较小，多数属于中小规模商业银行机构，仅有1家银行的资产规模达到千亿美元。这一现象的原因，一方面是大型银行本来数目就比较少，而且抵抗风险能力较好，不容易倒闭。另一方面，可能是由于“大而不倒”导致大型银行破产较少。,研究方法,Logit模型是一种典型的对数线性模型，可以
7、拟合解释变量与事件发生概率之间的非线性关系，并且该模型可以得到各个解释变量的影响程度，我们的研究以Logit模型为基础方法；考虑到变量个数比较多可能具有共线性，采用了逐步回归(stepwise selection)的方法对变量进行筛选；与最小二乘回归模型类似，Logit模型的稳健性也会受到数据样本的影响。为增强模型的稳健性，采用了十折交叉验证与组合预测相结合的思想。在获得10个模型的结果后，采用一定的权重将10个模型进行加权求和，获得最终的模型。计算权重的公式如下，其中Ei为第 i个模型的样本外均方误差：,研究方法,此外，本文根据样本标准差和系数构建模型贡献度指标，用以衡量各个变量对模型的贡献
8、程度。模型中各个解释变量在模型中的贡献度（RW）由下式计算而得：其中,为第i个解释变量的系数估计值，为第i个变量的样本标准差，n为解释变量的个数。,选取变量列表,变化率指标的构造方式如下：以银行破产前一年的财务数据向量分别为XQ1，XQ2，XQ3，XQ4，其中XQ1是破产前第4个季度的财务指标向量，则破产前第3个季度相对于第4个季度的变化率为故4个季度的财务数据可以得到3个变化率，此时破产前一年的财务指标变化率均值为,描述统计分析,在资本因素方面，破产银行的资本充足率均值明显偏低而且一年内的指标变化主要是负向变化，变化幅度较大。在银行盈利能力方面，破产银行的ROA和ROE水平指标主要都是负值，
9、均值明显低于非破产银行指标。在变化率上，破产银行的ROA和ROE变化幅度大于非破产银行。在贷款质量、管理成本和流动性方面，各个指标基本具有较好的的判别作用。,同分布和一致性检验,采用spss13.0对各个指标数据进行检验。在同分布检验分析中，除（非存款债务/总债务）和（净贷款/总资产）两个变量外，同分布检验均拒绝破产银行和非破产银行两组样本具有相同分布在一致性检验中，28个变量中在10%的显著水平下有17个变量的均值有显著差异，而且所有变量的方差都具有显著差异。,十折Logit回归模型分析,各个变量代表权益资产比、金融衍生产品资产比、非存款债务比重、资产回报率、结构流动性、经营支出和净贷款资产
10、比。（模型2）和模型（1）中类似，说明这7个指标的变化值仍然是影响银行是否破产的主要因素。,十折Logit回归模型分析,通过前面模型可知，由于不仅财务指标的水平值有影响作用，变化率指标同样具有影响作用，因此本文将上面的7个财务指标的14个变量再一次进行逐步回归筛选，得到一个包含水平值和变化率的综合模型。得到模型如下：,十折Logit回归模型分析,下表为三个模型的拟合结果，三个指标都说明模型（3）比较稳定而且模拟效果较好，该模型的指标对银行破产具有较好的解释力,十折Logit回归模型分析,进一步对模型（3）中的变量进行相关性分析，可知六个变量之间并不具有明显的相关性，各变量的解释系数可靠性较强。
11、,模型（3）结果,影响因素分析,金融衍生产品投资占比指标的系数显著为负，说明该指标对银行的稳定具有正向作用。根据FDIC的定义，银行持有证券主要包括普通债券（包含国库券，地方政府和机构发行的证券，股票，外国证券）以及衍生产品（包括私人发行住房抵押贷款支持证券、商业抵押贷款支持证券、资产支持证券以及结构性金融产品）。,影响因素分析,普通证券、衍生产品在破产银行、非破产银行和整个样本中占银行总资产比例,影响因素分析,基于以上分析，本文将普通证券占比替换衍生产品占比进入模型（3）进行回归该指标的10%的置信水平下仍然显著，而且指标的系数为-4.3904，绝对值大于金融衍生产品的系数绝对值，由此，普通
12、证券起到稳定性作用要更大一些,影响因素分析,收益指标ROA的系数为负，在10%水平下显著，这说明银行的资产收益率越高，银行越安全。同时，ROA的模型贡献度最大，而且数值上远远大于其他指标。资本充足率系数为负，而且在10%水平下显著，说明该指标对银行的稳定具有正向作用。资本充足率的模型贡献度仅次于ROA，说明该指标在影响银行的经营状况时同样具有很重要的作用。净贷款占总资产比例的系数显著为正，说明净贷款占比越高，银行破产的概率越大。净贷款占比的变化率指标的作用显著为负，根据样本可知净贷款占总资产比例多数呈现负向变化，而且破产银行样本的净贷款占比负向变化幅度明显更大一些。这一现象说明破产银行在破产前
13、一年已经意识到自身的经营存在困难，因此通过减少贷款的发放来减少风险、增加银行的流动性。,影响因素分析,净贷款占比的水平指标和变化率两个变量的模型贡献率相比较小，但是两者相加为0.0937，高于金融衍生产品资产比的0.0637，说明商业银行破产的影响因素中，净贷款占比具有重要的作用，该指标衡量的同样是银行的资产流动性。综合前面的结果来说，对银行破产具有重要影响的财务指标包括盈利能力、资本充足率和资产流动性，另外，银行经营上的agreesive（净贷款资产比反映）是一把双刃剑，既可能带来收益，也蕴含着风险。,结 论,对商业银行破产具有明显影响作用的财务指标包括资本充足率、资产回报率、金融衍生产品投
14、资占比、净贷款占比4个指标，而且资产回报率和净贷款占比两个指标的变化率也具有显著的影响作用。因此商业银行和监管机构在监督银行的运营状况时不仅要关注以上4个财务指标静态水平，还需要关注过去一年资产回报率和净贷款占比的变化率水平。,结 论,在对银行破产的影响程度大小方面，资产回报率的影响程度最大，资本充足率其次，净贷款占比的影响程度大于金融衍生产品占比。虽然资产回报率的影响程度最大，但是相比资本充足率而言，该因素水平的确定和监管并不具有可操作性。所以本研究从实证的角度支持了巴塞尔协议中资本充足率要求的必要性。本研究发现，购买金融衍生产品有利于商业银行的稳定，主要的原因可能是这些证券为银行提供了流动
15、性缓冲的作用。可能少量的金融衍生产品投资的主要作用是提供流动性，而非投机套利。但是，由于金融衍生产品的投资收益波动较大，因此金融衍生产品的流动性缓冲的作用要小于普通证券的作用。,研究局限和展望,由于美国此次金融危机中破产的商业银行多为中小商业银行，因此本文所得结论可能只适用于中小商业银行，并不能适合所有规模的商业银行。此外，本研究只是采取公众可获得财务指标进行分析，其他因素的影响（例如：宏观经济因素、金融市场和银行信用评级）将是进一步的研究工作。,银行危机影响因素探究：区别国家类型及时期特点的实证,研究动机,银行危机（banking crisis）是指由实际或者潜在的银行破产造成大量银行面临困
16、境，致使整个银行系统不良贷款率上升、银行部门大规模国有化、政府干预等事件发生（sundararajan等,1991等）。银行危机是一种系统性危机，其影响范围广、影响程度深。从70年代末到2009年，已经有114个国家发生超过144次的银行危机(Laeven和Valencia，2010)。在已有的银行危机研究中，银行危机的成本可以达到国内经济产出的8%-10%，是货币危机成本的近两倍（Hutchison等，2005）。,研究动机,2007-2009年发生银行危机国家列表及国内经济产出损失,数据来源：Laeven和Valencia(2010),研究动机,2007-2009年发生银行危机国家直接财政
17、支出,数据来源：Laeven和Valencia(2010),研究动机,2007和2008年就有23个国家发生银行危机，发生频率高于以往危机；银行危机主要在发达国家范围爆发，是异于历史银行危机的特征；直觉上，银行危机的特征在发生着变化。,研究目的及框架,深化和拓展对银行危机产生原因的认识，以利于更有效地预测和预警银行危机。主要探讨不同时间阶段、不同发展程度国家银行危机爆发的主要宏观因素及其作用是否存在变化。采用随机系数模型检验影响因素在国家层面的异质性特征；以时间阶段为标准划分样本，研究不同样本之间银行危机中的主要宏观影响因素是否发生变化及其特殊性；以国家差异为标准划分样本，从另一角度进行分析。
18、,银行危机发生机理及此次危机新特征,早期研究主要集中于经济发展周期波动的影响 Fisher（1933）针对银行脆弱性提出了“债务-通缩”的银行危机发生理论。20世纪90年代，伴随着金融自由化和银行危机的频繁爆发，金融发展与金融自由化对银行危机的影响开始受到关注。2007年后，一国参与国际金融体系的国际化特征对银行危机的影响开始受到关注。国家外部债务，尤其是短期债务占比增加会提高银行危机爆发概率。国际资本流动会容易对新兴国家尚不完善的金融体系造成冲击，从而导致新兴国家银行危机的爆发。,银行危机影响因素总结,传统影响因素微观因素：银行机构的资产负债表数据。其中，资本充足率、流动性、资产质量等指标对
19、银行危机具有较强的影响作用。宏观因素：外部环境对银行部门的冲击，例如，GDP增长率、实际利率、通货膨胀率、金融自由化等因素具有较重要的作用。此次危机中的新特征：银行资本的跨国流动(Milesi-Ferretti和Tille，2010)国家债务结构（Reinhart 和 Rogoff，2008）,研究方法与数据说明,研究方法：随机系数Logit模型数据说明：因变量：Laeven和Valencia（2010）的事件定义法样本解释变量：宏观经济、对外贸易、金融发展、外部债务结构和国际资本流动等5方面的变量共15个样本：108个国家（94个发展中国家和14个发达国家）1980-2009年之间的年度数据
20、,研究方法与数据说明,在数据处理过程中，将异常值进行再赋值处理。具体做法是：在宏观经济、金融发展和银行外部风险暴露等数据量比较大的解释变量中，本文将超过数据总样本0.5%上下界的异常值修正为此上下界，对于数据量比较小的解释变量则将超过数据总样本1%上下界的异常值修正为此上下界。此外，删除一些数据长度比较短的国家。即对于宏观和金融发展指标、银行跨境资本流动指标等数据比较多的样本，删除数据长度小于10年的国家；对于债务结构样本，删除数据长度小于8年的国家；由于银行流动性和资本充足率的样本较少，因此删除数据长度小于5年的国家。,研究方法与数据说明,变量描述,研究方法与数据说明,代理变量数据情况,20
21、23/2/8,实证结果分析（一）,采用宏观数据和金融数据的模型结果,48,实证结果分析（一）,债务结构、国际资本流动指标对银行危机的影响,2023/2/8,49,实证结果分析（一）,实证结果表明,部分因素对银行危机的影响作用在多数模型（至少占包含该变量模型数目的3/4方可认为是多数模型）中比较显著，部分因素则是时而显著、时而不显著，而部分因素则是一直不显著。因此，进一步将按照显著程度将影响因素分别定义为同质性变量、异质性变量和缺乏影响的变量，本研究所关心的则是同质性和异质性变量。由此：同质性变量包括：GDP增长率、贸易开放度、国内私人信贷/GDP、M2/储备、总外债/GDP、银行跨境资本流动；
22、异质性变量包括：log(人均GDP)、净贸易条件、真实利率、汇率贬值率。,实证结果分析（一）,金融发展指标均是同质性变量，说明金融发展水平指标对银行危机的影响作用显著而且稳定。经济发展速度虽然是同质性变量、但真实利率是异质性变量，说明经济发展周期对银行危机的作用并不稳定。对外贸易方面则既包括同质性变量（贸易开放度）也包括异质性变量（净贸易条件和汇率贬值率），说明对外贸易对银行危机的影响作用同样存在一定的变化。由于债务结构指标和国际流动性指标只有一个模型显著，结论的稳定性较差，需进一步研究后再作结论。,实证结果分析（二）,不同时期下的模型结果,不同时期下新加变量的特征银行跨境资本流动指标：实证结
23、果表明，该指标系数在1980-1999期间并不显著，而使用2000-2009年样本时在10%的水平上显著，说明该指标在近期对银行危机具有重要的影响作用。如果该指标比例过高，银行部门则对外部环境的风险敏感性显著增加，增加了自身的脆弱性。,实证结果分析（二）,不同时期下新加变量的特征 短期债务占外债比重在2000年之前并没有明显变化，而在2000年以后该指标出现显著升高，因此本文利用2000-2009年的样本重新建模发现短期债务占外债比重在5%的置信水平下显著为正，因此在近十年间短期债务开始对银行危机的爆发起到显著的正向作用。,实证结果分析（二）,实证结果分析（二）,进一步地，通过比较两个时间段的
24、样本和发生危机年份前一时间段的时间跨度比较长（20年），而且发生危机年份较多（148年次），如果整体考量则不利于分析影响因素的时序变化趋势，因此本文将该时间段平均划分为两段，即1980-1989和1990-1999，再进行实证研究。,实证结果分析（二）,1980-1999期间的模型结果,实证结果分析（二）,与（一）中结果进行对比分析本部分不同时期银行危机的主要影响因素均包含在（一）中的同质性变量和异质性变量中；同时，金融发展指标在三个时期均具有显著效果，进一步验证了金融发展指标是同质性变量的结论；而且经济发展和对外贸易在21世纪和90年代不具有显著作用，也说明这两方面指标对银行危机的影响存在一
25、定的异质性。,实证结果分析（二）,结论：银行危机主要是由资产质量和流动性风险暴露两个原因造成，而且随着经济金融全球化，流动性风险暴露的作用越来越大。,实证结果分析（二）,80年代，国际经济一体化程度方兴未艾，国际金融的一体化程度尚在萌芽之中，影响银行资产质量的主要是经济发展水平和国际竞争力，体现在经济发展速度和净贸易条件上；而进一步影响银行流动性风险暴露的主要是国际贸易渠道和国际支付能力，分别表现为贸易开放度和M2/储备。90年代，关贸协议谈判进展缓慢，国际经济一体化较为平稳，但国际金融一体化有较快发展。因此，影响资产质量的经济发展速度和人均GDP起着显著作用，同时影响流动性暴露的外部因素（体
26、现为银行跨境资本流动）和内部因素（体现为信贷占比）也起着显著作用。2000以后，关贸协议谈判取得重大进展，国际经济一体化高度发展，国际金融一体化大幅提高，涉外经济的净贸易条件、汇率贬值率成为影响资产质量的显著因素，同时M2/储备、银行跨境资本流动成为影响流动性风险暴露的显著因素。而且从发展趋势上通过影响流动性风险暴露而影响银行危机的涉外因素作用日益重要。,实证结果分析（三）,表8 不同发展水平下的模型结果,实证结果分析（三）,与（一）中结果进行对比分析不同发展水平银行危机的主要影响因素均包含在（一）中的同质性变量和异质性变量中；同时，金融发展指标在两种发展水平国家均具有显著效果，同样验证了金融
27、发展指标是同质性变量的结论；而经济发展和对外贸易同样在两组国家样本中具有显著作用，说明经济发展和对外贸易指标在不同发展水平国家具有同质性。不过，具有显著的变量：真实利率、汇率贬值率，在（一）均属于异质性变量，说明经济发展和对外贸易指标对不同发展水平国家银行危机爆发的作用仍存在差异。,主要原因可能有首先，商业银行体制不同。发达国家的商业银行主要是股份制组织形式、多数属于私人部门，有助于商业银行内部治理的完善，提高经营效率；而发展中国家的商业银行主要以国有银行为主、政策性经营色彩浓厚，盈利能力较弱（白钦先，2002）。其次，监管体系发展程度不同。发达国家具有多层次、规范化的银行监管体系，保证商业银
28、行有序、稳定运行；同时，发达国家的商业银行相比发展中国家商业银行有较高的风险管理水平。最后，金融市场的基础设施、发育程度和结构等诸多方面的差异均会造成发达国家与发展中国家商业银行的发展水平出现差异。,实证结果分析（三）,实证结果分析（四）,稳健性检验：选择整体拟合程度次最好（即极大似然估计值次最优）的模型作为最终随机系数模型，以检验本文结论的稳健性。结论：本文的实证结果具有较好的稳健性：不同时期下银行危机的主要影响因素存在异质性特征，金融发展过快一直是银行危机发生的主要影响因素，验证了金融发展指标是同质性变量的结论。经济发展增速和贸易开放度的影响作用同样不容小觑，但是这两部分变量属于异质性变量
29、，对银行危机的影响作用会根据时代背景的变化而变化。随着金融全球化的发展，银行跨境资本流动和短期负债占比对银行危机的影响作用开始显著增加。从不同发展水平国家来看，金融发展指标、经济发展和对外贸易均属于同质性变量范畴，但后两者对两组国家银行危机爆发的作用仍存在一定差异。,银行危机主要取决于银行体系的资产质量和流动性风险暴露两大原因。前者是银行危机的基本面因素，而后者是银行危机的触发性因素。金融发展和经济金融国际化，对一国经济，特别是发展中国家的经济有着很强的正向推动作用（McKinnon和Shaw，1973；King和Levine，1993等）。天下没有免费的午餐，金融发展和经济金融国际化也使得银
30、行危机概率的增加。随着金融自由化和国际化的发展，银行危机的发生原因逐渐发生变化。这一特征在发展中国家尤其显著。因此，一些有效的、符合时代发展特征的监管措施，例如限制银行信贷增速、监控银行跨境资本流动的变化，控制短期外债增速，将有助于降低银行危机的发生概率。,结论与启示,银行危机预警研究,基于货币市场压力指数的银行危机预警研究,银行危机预警研究,研究背景,银行危机（banking crisis）是指由实际或者潜在的银行破产造成大量银行面临困境，致使整个银行系统不良贷款率上升、银行部门大规模国有化、政府干预等事件发生（sundararajan等,1991等）。银行危机是一种系统性危机，其影响范围广
31、、影响程度深。从70年代末到2009年，已经有114个国家发生超过144次的银行危机(Laeven和Valencia，2010)。在已有的银行危机研究中，银行危机的成本可以达到国内经济产出的8%-10%，是货币危机成本的近两倍（Hutchison等，2005）。,银行危机预警研究,研究背景,2007-2009年发生银行危机国家列表及国内经济产出损失,数据来源：Laeven和Valencia(2010),银行危机预警研究,研究背景,2007-2009年发生银行危机国家直接财政支出,数据来源：Laeven和Valencia(2010),银行危机预警研究,银行危机预警难点,银行危机的预警始于银行危机
32、的定义或者识别，而银行危机爆发形式具有多样化和复杂性的特点：大规模的银行挤兑银行系统贷款质量下降或者存款规模不足伴随着银行系统发生危机，常常出现政府的救助、银行部门国有化及并购等一系列应对措施，使得银行危机的表现更加多样化。此外，银行危机是系统性危机，并不是每一次多个银行的破产都是银行危机的发生，银行自身管理失误也可能导致部分银行破产，而这类数个银行的破产就不属于系统性银行危机（Frydl，1999）。,银行危机预警研究,银行危机预警难点,Demirguc-Kunt和Detragiache（1998）在前人研究的基础上提出四条规则：（1）银行系统中不良资产占总资产的10%以上；（2）救助措施的
33、成本超过GDP的2%；（3）银行部门出现大规模银行国有化；（4）发生严重银行挤兑、或者政府为应对银行困难提出存款冻结、延长银行假期或者做出存款保证等措施。作者认为，只要一国银行系统发生了符合其中一条原则的事件，则被认定为发生银行危机。该定义虽然有一定的主观性，但对银行危机表现的总结比较全面，因此被广泛采用。,银行危机预警研究,银行危机预警难点,以Demirguc-Kunt和Detragiache（1998）为代表的银行危机定义主要是以观察银行危机事件的发生为基础，因此可以被称为事件定义法。这种方法的数据收集、处理比较困难，特别是很多数据只有年度数据，不具备预警的时效性。如果采用构建指数的方法进
34、行危机定义，则存在：多个指标综合的困难。如何权衡各个指标对于预警的贡献，给出它们的权重，合成为一个综合指数，是一件非常困难的事情对于众多的指标，如何给出预警的阈值，更是难以确定。因此，构造简单的、时效性强的银行危机预警指数对于银行危机预警是一件有重大意义的工作。,银行危机预警研究,已有银行危机定义指数介绍,Von Hagen和Ho（2007）在研究银行危机的决定因素时，首次提出了货币市场压力指数（Index of Money Market Pressure，IMP）的概念。其思想是在一定的观察窗口中综合考虑中央银行贷款与银行存款之比、货币市场利率两个指标构建一个指数，并使用该指标来寻找历史上发
35、生过的银行危机。如果IMP满足:(1)如果超过一国样本规模98.5%的分位数，(2)相比上一期而言该期指数上升5%以上，则视为发生银行危机。,银行危机预警研究,已有银行危机定义指数介绍,该指数如下：（1）这里，代表央行对银行的再贷款在银行部门存款的比重，代表短期利率，（）代表波动性(过去一段时间的波动)，代表差分。为了后面研究的方便，本文将该指数定义为IMP1。实证研究发现，IMP1得到的银行危机样本与Demirguc-Kunt和Detragiache（1998）采用事件法定义的银行危机样本具有较好的一致性。,银行危机预警研究,指数评价,首先，该指数的构建没有考虑指标波动率过小的问题。在一部分
36、国家样本中，中央银行对银行的再贷款占比变化幅度很小，甚至在一段时期内基本不变化，将会出现波动率为零的现象，从而无法得出IMP1值；即使波动率不为零，当其数值很小时也会使得相应指标的权重过大，使得指数数值变化过于剧烈，降低危机预警的稳定性。解决方案：将这些月份的波动率修正为该国样本中该指标的次最小波动率进行代替。,银行危机预警研究,指数评价与改进（1）,针对这一不足，本文借鉴Sachs,Tornel 和Valasco（1996）构建外汇市场压力指数的方法，对Von Hagen和Ho（2007）指数进行修正，修正后的货币市场压力指数(记为IMP2)如下：（2）其中，,指数评价与改进（2）,Von
37、Hagen和Ho（2007）指出，货币政策制度的改变可能会造成两个指标之间的相对波动性发生改变，此时采用滚动窗口的标准差比较合适。不足：对于数据长度有限的样本该方法会降低样本量、甚至是指数的预测能力。我们认为：在数据可获得的这一段时间，如果货币政策制度没有发生显著改变，采用滚动窗口降低样本量会降低指数的预测力，因而，本文采用一国整体样本标准差确定权重构建指数（记为IMP3），以比较两种指数的优劣。,银行危机预警研究,指数评价与改进（3）,Von Hagen和Ho（2007）认为银行危机的确定需要符合两个条件：（1）、指数值在98.5%的分位数之上；（2）、相比前一期，指数的增长率至少为5%。这
38、一阈值准则只是根据他们的主观经验，并没有讨论指数和阈值的识别精度和稳定性。因此，本文将采用不同的阈值分别探究该指数的识别效果。此外，我们通过观察样本研究发现，很多银行危机期间货币市场压力指数可能会超过98.5%，并具有较长的持续期，但并没有出现相比前一期有5%的增长现象。因此我们认为Von Hagen和Ho的第二个条件存在着不足，因此本文在分析不同阈值的判别精度时不考虑第二个条件。,银行危机预警研究,指数评价与改进（4）,指数的构建过程中，各指标波动率需要以一定长度的历史观察数据进行计算，实际上不同长度的时间窗口有可能造成不同的识别效果。Von Hagen和Ho（2007）只是列出从12个月到
39、48个月、以6个月为跨度的7个观察窗口下IMP1对银行危机的识别效果，并没有明确指出哪一长度的时间窗口可以具有较高的银行危机识别精度。针对这一不足，本文对按照不同长度时间窗口构造的指数进行比较，以期获得比较准确而稳定的货币市场压力指数。,银行危机预警研究,数据来源及处理,在指数的构建方面以存款银行的储蓄存款、定期存款和外债作为总存款、以货币当局对银行的信贷作为中央银行提供的资金。以CPI作为通货膨胀率指标。对于短期利率的确定，论文首先采用货币市场利率作为代理变量，如果该数据出现缺失，则依次采用短期国库券利率、国债利率、存款利率、贷款利率或者贴现率进行代替。数据区间为从1980年1月到2011年
40、3月，数据频度为月度数据，数据库为国际货币基金组织的IFS数据库。,银行危机预警研究,数据来源及处理,在对照样本的选择方面Laeven和 Valencia（2010）根据事件法定义列出了从1970年到2009年全球114个国家总共144次银行危机，并列出了银行危机的起始点和结束点，为本文采用指数法识别银行危机提供了样本数据。样本中一部分国家在此次金融危机中发生银行危机，而且并没有结束。考虑到近几年国际金融市场的动荡发展，本文认为此次银行危机的结束年是2010年。,银行危机预警研究,数据来源及处理,由于一部分国家构造指数的数据出现较为严重的缺失，这部分国家被剔除出对照样本。经过整理，本文的最终对
41、照样本包括66个国家共74次银行危机。包括发达国家18次银行危机，发展中国家56次银行危机。,银行危机预警研究,实证结果分析,货币市场压力指数的银行危机识别效果比较,表1 包含全样本时的危机识别效果,银行危机预警研究,表2 指数在不同发展水平国家中的银行危机识别效果,银行危机预警研究,实证结果分析,三个指数在不同参数下银行危机识别效果比较本文将进一步综合考虑不同时间长度窗口计算的波动率和不同的阈值构建三个指数，以考察指数对银行危机识别的效果差异。在时间窗口方面，本文选取的时间长度为以6个月为跨度，从12个月到36个月共5个不同时间窗口；在阈值方面，本文选取以0.01为步长，从0.90到0.99
42、共10个数值作为判断银行危机的分位数阈值。,银行危机预警研究,实证结果分析,三个指数在不同参数下银行危机识别效果比较见后表,银行危机预警研究,表3 不同参数下的稳定性检验错误发生率,银行危机预警研究,实证结果分析,IMP3对发生多次银行危机国家的识别效果分析在前面的研究中，该指数只能识别阿根廷历史上4次银行危机中的2次，正确率为50%。同时在发生多次银行危机的国家样本中，该指数只能识别出30次银行危机中的21次，准确度为70%；而在全样本中，该指数可以识别出74次银行危机中的56次，准确度为75.68%。由此可见，在发生多次银行危机的国家样本中，银行危机能够被识别出的准确度要小于全样本中银行危
43、机的识别准确度。,银行危机预警研究,实证结果分析,IMP3对发生多次银行危机国家的识别效果分析,表4 发生多次银行危机国家的识别效果,银行危机预警研究,实证结果分析,IMP3对发生多次银行危机国家的识别效果分析进一步分析，本文发现如果删除已经识别出的银行危机发生月份或者稍微降低分位数水平，在没有识别出的银行危机样本中，阿根廷（1995，2001）、玻利维亚（1996）、巴西（1990）、肯尼亚（1985）、墨西哥（1981）和泰国（1983）等7次银行危机都可以识别出来，只有瑞典（1990）和巴西（1994）两次危机无法识别。这一结果说明，在发生数次银行危机的国家中，程度比较严重的银行危机可以
44、很好的识别，但是程度较轻的银行危机可能被排除在分位数之下。,银行危机预警研究,结 论,本文在Von Hagen和Ho（2003，2007）的基础上，构建了修正的货币市场压力指数，以期能提供一个计算简单、时效性强、预警效果好而且稳定的银行危机预警指数。结果表明：修正后的指数能够更好的识别出银行危机，而且修正后的指数在不同区域的识别效果都比较理想，说明以国家样本标准差构建权重的指数适用于全球样本或者发展中国家的应用，而Hagon 和Ho（2007）年的指数更适合在研究发达国家时使用，因此，在以后的研究中可以选择合适的指数来描述不同国家的银行危机。,银行危机预警研究,结 论,进一步地，本文通过综合考
45、虑危机识别比例和正确信号发出比例，进一步分析了本文所修正的货币市场压力指数下各种参数值。结果发现采用一国整体样本标准差构建权重，以阈值T=97%构建的指数具有较好的综合效果，而且具有较好的稳定性。同时，修正的货币市场压力指数在发生多次银行危机的国家可以识别程度比较严重的银行危机，但是受到阈值大小的限制可能会忽略危机程度相对较小的银行危机。,银行危机预警研究,研究展望,银行危机预警研究是极具挑战性的工作，特别是如何进一步探索和构建可操作性强、预警准确率更高、错误预警更少的预警指数，是一个非常有价值和有空间的研究领域。如何客观的根据数据长度的不同选择滚动标准差或者整体样本标准差构建适合的银行危机压力指数也是一个值得探讨的问题。,银行危机预警研究,谢谢请提出宝贵意见,
