基于非線性相互依賴性的金融危機(jī)傳染機(jī)制研究.pdf

1、20世紀(jì)末21世紀(jì)初是金融危機(jī)爆發(fā)的高峰期，金融危機(jī)日漸頻繁且危害日益嚴(yán)重。隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化程度的提高，金融危機(jī)的傳染效應(yīng)也逐步顯現(xiàn)出來。最明顯的例子就是2007年爆發(fā)的美國(guó)次貸危機(jī)傳染至全球，導(dǎo)致了2009年全球金融風(fēng)暴。針對(duì)金融危機(jī)傳染的研究越來越多，促使金融危機(jī)傳染研究逐漸從整個(gè)金融危機(jī)理論中分化出來，向著一個(gè)獨(dú)立的國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)方向發(fā)展。因此，研究金融危機(jī)的傳染機(jī)制具有較大的理論意義。全球金融風(fēng)暴對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)也造成了很大的影響，因此

2、，為了能夠從各個(gè)角度應(yīng)對(duì)金融危機(jī)傳染，研究金融危機(jī)的傳染機(jī)制具有較大的現(xiàn)實(shí)意義。
　　金融危機(jī)傳染的現(xiàn)有研究在理論方面未能解析金融危機(jī)傳染的非線性特性。金融危機(jī)傳染研究的實(shí)證方面主要是通過方差——協(xié)方差矩陣或線性相關(guān)系數(shù)法來分析市場(chǎng)相關(guān)程度，或者使用VAR等方法，對(duì)金融危機(jī)傳染的非線性特征解釋不足；對(duì)金融危機(jī)期間金融危機(jī)傳染研究的實(shí)時(shí)性不足。因此探索使用非線性相互依賴性來刻畫多重金融時(shí)間序列間的非線性動(dòng)力學(xué)特性，以期能更好地研究金

3、融危機(jī)傳染的非線性機(jī)制。
　　本文研究了基于非線性動(dòng)力學(xué)模型的金融危機(jī)傳染模型。該模型的基礎(chǔ)是將各國(guó)的金融市場(chǎng)看作是具有不同程度的波動(dòng)的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，各個(gè)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)之間相互耦合，這些市場(chǎng)間的耦合或是由于貿(mào)易聯(lián)系，或是由于新聞、資金以及金融資產(chǎn)的跨國(guó)界自由流動(dòng)。使用非線性相互依賴性來描述動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)之間的耦合關(guān)系，從而金融沖擊的跨國(guó)傳輸和金融危機(jī)傳染，就可以通過動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)之間非線性相互依賴性的波動(dòng)來反映。因此，可以采用非線性相互依賴性來

4、刻畫金融危機(jī)傳染的非線性特征。
　　非線性相互預(yù)測(cè)算法是具體衡量動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)之間的非線性相互依賴性的一種方法。為了檢驗(yàn)序列的非線性特征，在進(jìn)行非線性相互預(yù)測(cè)之前，需要檢驗(yàn)系統(tǒng)是否存在非線性特征，其后求取非線性算法中兩個(gè)重要參數(shù)——最優(yōu)時(shí)間延遲τ和最佳嵌入維數(shù)d。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行非線性相互預(yù)測(cè)，并使用得到的非線性相互預(yù)測(cè)測(cè)度來度量動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)間的非線性相互依賴性。針對(duì)非線性相互預(yù)測(cè)原始算法預(yù)測(cè)精度不高的不足，以及金融危機(jī)期間樣本量小的特點(diǎn)

5、，本文采用支持向量機(jī)方法來改進(jìn)原始算法。
　　將非線性相互預(yù)測(cè)原始算法與SVM結(jié)合后的算法應(yīng)用到了東南亞金融危機(jī)中，對(duì)金融危機(jī)期間各國(guó)（或地區(qū)）的金融市場(chǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了非線性相互預(yù)測(cè)，計(jì)算得到每?jī)蓷l序列之間的非線性相互預(yù)測(cè)測(cè)度，以此衡量各國(guó)各市場(chǎng)間非線性相互依賴性，并分析其波動(dòng)以研究金融危機(jī)傳染的方向和強(qiáng)度。針對(duì)原始算法預(yù)測(cè)結(jié)果隨機(jī)性強(qiáng)的問題，本文分別從選擇非隨機(jī)的對(duì)比精度、替換對(duì)比精度以及滾動(dòng)預(yù)測(cè)三個(gè)方面改進(jìn)了非線性相互預(yù)測(cè)

6、測(cè)度，使其更加適合金融危機(jī)傳染的分析要求。
　　將改進(jìn)的非線性相互預(yù)測(cè)測(cè)度應(yīng)用到2007-2009全球金融風(fēng)暴中，通過分析得出以下結(jié)論：首先，本文使用的支持向量機(jī)改進(jìn)非線性相互預(yù)測(cè)算法確實(shí)提高了非線性相互預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)精度；其次，各國(guó)（或地區(qū)）的金融市場(chǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)之間非線性相互預(yù)測(cè)測(cè)度在金融危機(jī)期間確實(shí)發(fā)生了強(qiáng)烈的波動(dòng)，這種波動(dòng)表明，在金融危機(jī)期間，各國(guó)（或地區(qū)）之間非線性相互依賴性發(fā)生劇烈震蕩，也即各國(guó)所在的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)之間耦

7、合度發(fā)生劇烈波動(dòng)。而在金融危機(jī)期間，各國(guó)（或地區(qū)）之間通過各種渠道發(fā)生了傳染，由于傳染造成的后果不同，所以耦合度是劇烈震蕩的。該研究表明，金融危機(jī)傳染的非線性特征可由非線性相互依賴性刻畫出來。其后，本文從非線性動(dòng)力學(xué)角度比較了東南亞金融危機(jī)和2007-2009全球金融風(fēng)暴在金融危機(jī)傳染。鑒于以上研究成果，計(jì)算了我國(guó)金融市場(chǎng)受主要貿(mào)易伙伴金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)影響的非線性相互預(yù)測(cè)測(cè)度，將該測(cè)度作為金融危機(jī)傳染的一個(gè)預(yù)警指標(biāo)，從而為我國(guó)對(duì)金融危機(jī)傳染