逆全球化视角下我国跨境资本流动监测预警指标体系构建研究

发布时间：2020-11-16 07:29

　　 在逆全球化背景下,我国跨境资本双向波动愈加频繁。笔者基于2008—2017年我国跨境资本月度波动情况,识别风险点,挖掘出表征流动危机的四大类23个备选指标,运用格兰杰因果检验法和主成分分析法筛选出影响跨境资本流动的先行指标和同步指标,构建跨境资本流动监测预警指数。结果显示,宏观经济运行状况指标在预警指数中占比最大,预警能力较强,表明我国跨境资本流动具有明显的顺周期性,与国内经济运行高度吻合。进一步对预警指数进行有效性检验,其中格兰杰因果检验结果显示样本内预警指数对跨境资本流动具有显著的引领作用;利用2017年实际跨境资本流动数据与预警指数的GARCH模型外推结果进行比较,发现跨境资本流动预测值与实际走势基本相符,说明预警指数对中国跨境资本流动具有较好的预警效力。基于此,笔者认为:我国政府在宏观层面应当建立逆周期跨境资本流动管理机制,使用适当的逆周期调节工具,合理引导市场预期,减少跨境资本流动的顺周期性特征。
【部分图文】：

2019年第6期·国际经济·化，债务美元化”顺周期财务运作模式为主的企业债务负担。企业加速偿还以美元计价的短期债务融资导致跨境资本大规模外流，这将进一步加剧我国跨境收支失衡和外债风险累积。笔者分别从外债增长规模、外债期限结构、外债清偿能力三个层次，依次选取外债余额增长率、短期债务率、外债清偿率指标来衡量外债风险。外债余额增长率测度我国外债的整体规模和增长趋势;短期债务率代表外债风险的主要来源;外债清偿率衡量突发性短期债务的偿还能力。4.金融市场指标。一国金融市场的发展程度是驱动跨境资本流入或流出的重要因素。近年来我国资本账户开放步伐明显加快，为境外投资者提供了QFII、ＲQDII、沪港通和深港通等渠道，使跨境资本的流入更加便利。相对于过去外商直接投资流入较多，我国出现金融资本流入占比相对上升的新局面。但跨境资本大进大出频繁波动的概率也随之显著上升，加大了市场投机风险的判定难度。笔者从银行、证券、债券、房地产、大宗商品等多个市场出发，分别考察各个市场中资金的安全性、流动性和收益性，选取的指标包括商业银行不良贷款率，反映大型商业银行信贷资产安全状况;上证指数月收益率、中债综合指数月收益率和全国房地产开发景气指数测度资本市场对跨境资本流动的影响力;全球黄金指数月收益率和全球原油指数月收益率反映国际经济总体走势与跨境资本流动之间的关系;VIX恐慌指数反映投资者避险情绪变化趋势。(二)基准序列测算和先行指标提取1.基准序列测算。考虑到经常项目和直接投资项目短期内不会发生剧烈波动，风险较低，本文选用波动性较高的短期资本流动比例，即月?

2019年第6期·国际经济·对跨境资本流动保持领先关系。即可以通过滞后一期(t－1期)的预警指数对下一期(t期)的跨境资本流动进行趋势预测，且预警效果较好。图4中国跨境资本流动真实值与预警指数的走势图表5跨境资本流动真实值与预警指数的格兰杰检验结果原假设F值P值结论预警指数不是跨境资本流动的格兰杰原因9.539010.0025跨境资本流动不是预警指数的格兰杰原因0.02740.8688领先2.GAＲCH模型外推预测检验。采用GAＲCH系列模型进行外推检验，首先应对预警指数变动率进行ADF检验，以满足时间序列平稳的前提。检验结果显示，2017年1—12月的预警指数变动率为平稳序列，适用于GAＲCH系列模型。根据模型的约束条件，本文依次设定了GAＲCH(1，1)、TGAＲCH(1，1)、EGAＲCH(1，1)模型。通过对比发现，EGAＲCH(1，1)模型的AIC及SC最小，所以本文最终选用EGAＲCH(1，1)模型进行外推预测检验，结果见图5。图52017年1—12月预警指数变动率预测结果图5结果表明，预警指数变动率在2017年1—3月出现急剧下降，之后4—12月逐渐趋于平稳。从实际情况来看，2017年3月基准序列为－1.62%，较1月上升51个百分点，之后的9个月平均变化幅度只有13.98个百分点，与2017年跨境资本流动基准序列走势相符，具有一定预警作用。五、研究结论与展望(一)研究结论本文运用主成分分析法构建的跨境资本流动监测预警指标体系，对中国2008—2017年跨境资本流动的风险情况进行测度，并进一步解构了未来中国跨境资本流动风险的演变

2019年第6期·国际经济·对跨境资本流动保持领先关系。即可以通过滞后一期(t－1期)的预警指数对下一期(t期)的跨境资本流动进行趋势预测，且预警效果较好。图4中国跨境资本流动真实值与预警指数的走势图表5跨境资本流动真实值与预警指数的格兰杰检验结果原假设F值P值结论预警指数不是跨境资本流动的格兰杰原因9.539010.0025跨境资本流动不是预警指数的格兰杰原因0.02740.8688领先2.GAＲCH模型外推预测检验。采用GAＲCH系列模型进行外推检验，首先应对预警指数变动率进行ADF检验，以满足时间序列平稳的前提。检验结果显示，2017年1—12月的预警指数变动率为平稳序列，适用于GAＲCH系列模型。根据模型的约束条件，本文依次设定了GAＲCH(1，1)、TGAＲCH(1，1)、EGAＲCH(1，1)模型。通过对比发现，EGAＲCH(1，1)模型的AIC及SC最小，所以本文最终选用EGAＲCH(1，1)模型进行外推预测检验，结果见图5。图52017年1—12月预警指数变动率预测结果图5结果表明，预警指数变动率在2017年1—3月出现急剧下降，之后4—12月逐渐趋于平稳。从实际情况来看，2017年3月基准序列为－1.62%，较1月上升51个百分点，之后的9个月平均变化幅度只有13.98个百分点，与2017年跨境资本流动基准序列走势相符，具有一定预警作用。五、研究结论与展望(一)研究结论本文运用主成分分析法构建的跨境资本流动监测预警指标体系，对中国2008—2017年跨境资本流动的风险情况进行测度，并进一步解构了未来中国跨境资本流动风险的演变
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本文编号：2885799