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Logit模型

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出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

目錄

[隱藏]

Logit模型概述

  基於滯後巨集觀經濟和金融數據的Logit模型由KumarMoorthyPerraudin在2003年提出,該模型基於利率調整引起的匯率貶值構建了兩個投機衝擊預測模型:未預期到的貶值衝擊模型和總貶值衝擊模型。如果令et為在直接標價法下本幣對外幣的匯率;rt為本幣的利率;r_t^*為外幣的利率,γ1為未預期到的貨幣的貶值程度(5%或 10%)。則當:

  100\left[ \frac{e_t+\delta-e_t}{e_t} \right]\left[ \frac{1+r_t^*}{1+r_t} \right]\phi \gamma_1時,

  即投資外國貨幣或資產收益大於本幣的貶值率時,投資者會拋售本幣,引發貨幣危機。公式左邊表示投資者減少國內貨幣的持有,投資於外幣直到到期日時所獲得的報酬。當

  100\left[ \frac{e_t+\delta-e_t}{e_t} \right]\phi \gamma_2,\left[ \frac{e_t+\delta-e_t}{e_t} \right]\phi (1+\gamma_3)\left[ \frac{e_t+-e_{t-0}}{e_{t-0}} \right]時,

  投機性衝擊也會發生,以至引發貨幣危機。其中:γ2指本幣的匯率的貶值幅度,值為5%或10%,γ3 = 100%

Logit模型的預警效果

  Kumar等在2003年用該模型對32個發展中國家 1985年1月至1999年10月的危機進行驗證,在較高的貶值水平上,兩個衝擊模型發生的概率均在1994年一月份以後;在解釋20世紀90年代早期的阿根廷危機和中期的墨西哥危機、1997年爆發的亞洲貨幣危機以及1998年俄羅斯、1999年巴西貨幣危機時,結果是令人滿意的,並且樣本內預測更為穩定。實證結果也表明,樣本外預測對貨幣危機的發生同樣具有較強的解釋力,而且它也進一步證實了早期理論研究中提出的導致貨幣危機發生的主要因素。模型結果顯示,外匯儲備和出口的下降以及真實經濟的虛弱是導致危機發生的最重要解釋變數。此外,貨幣危機的傳染性在貨幣危機中也起了重要作用。

Logit模型的優缺點

  Logit模型的優點是:

  (1)模型考察了對兩種貨幣危機定義情況下發生貨幣危機的可能性,即利率調整引起的匯率大幅度貶值和貨幣的貶值幅度超過了以往的水平的情形,而以往的模型只考慮一種情況。

  (2)該模型不僅可以在樣本內進行預測,還可以對樣本外的數據進行預測

  (3)模型可以對預測的結果進行比較和檢驗,剋服了以往模型只能解釋貨幣危機的局限。

  雖然Logit模型能夠在一定程度上剋服以往模型事後預測事前事件的缺陷,綜合了FR模型FR概率分析法KLR模型信號分析法的優點,但是,它只是在利率、匯率等幾個主要金融資產經濟指標的基礎上預警投機衝擊性貨幣危機,與我們所要求的一般貨幣危機預警還有所差異。所以僅用幾個指標來定義貨幣危機從而判斷發生貨幣危機的概率就會存在一定問題,外債、進出口、外匯儲備、不良貸款等因素對貨幣危機的影響同樣非常重要。

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