2018年-IMF国际货币组织全球_Predicting_Fiscal_Crises_42页_1mb

报告摘要

总结：IMF Working Paper - Predicting Fiscal Crises

核心内容

本论文旨在通过分析1970年至2015年间188个国家（包括发达经济体、新兴市场和低收入国家）的财政危机案例，构建一个更有效的早期预警系统（EWS），以预测未来可能发生的财政危机。论文提出了一种基于大量数据的分析方法，并结合了信号法和逻辑回归模型两种主流预测方法，以提高预测的准确性和稳健性。

主要观点

财政危机的定义
财政危机是指国家在面临严重预算失衡时采取非常措施的时期，可能由外部债务违约、国内支付拖欠、高通胀或寻求国际援助等触发。
财政危机的频率与影响
- 低收入国家（LICs）比发达经济体（AMs）和新兴市场（EMs）更容易发生财政危机，平均每个LIC国家发生3.2次危机，而AMs平均仅0.7次。
- 财政危机对经济稳定和公共部门服务有显著负面影响，还可能长期抑制人均GDP增长。
预测方法
- 本文采用两种方法构建早期预警系统：信号法 和 逻辑回归模型。
- 信号法通过设定变量的阈值（如百分位数）来识别潜在危机信号，而逻辑回归模型则用于评估不同变量对危机发生的统计显著性。
关键变量
- 非财政变量：包括外部失衡（如经常账户赤字）、国内失衡（如产出缺口、信贷缺口）、外部援助变化、食品价格波动、国际价格和全球经济增长。
- 财政变量：包括财政赤字（总体和基本）、支出增长、融资需求、债务结构和规模。
模型表现
- 信号法在预测财政危机方面表现出较强的稳健性，特别是在样本外预测中。
- 逻辑回归模型能有效识别危机的统计显著性，并考虑到变量之间的相关性。
- 两种方法在样本外预测中表现良好，尤其是对2007-2015年全球金融危机期间的财政压力有较强预测能力。
危机驱动因素的差异
- 发达经济体和新兴市场中，财政危机通常由国内失衡（如支出增长、债务水平）和外部失衡（如经常账户赤字）共同驱动。
- 低收入国家则更依赖外部援助和食品价格波动，因此外部因素在预测中具有更高权重。

关键信息

数据来源：使用了Gerling等人（2017）构建的财政危机数据库，涵盖188个国家，时间跨度为1970-2015年。
财政危机数量：总共识别出439次财政危机，平均每个国家经历约2.3次。
危机预警指标：构建了一个综合早期预警指标，即对多个变量进行加权平均，权重由其信号强度（1 - TME）决定。
预测准确性：模型能够准确预测约75%的财政危机，特别是在发达和新兴市场中表现良好。
样本外测试：通过分析2007-2015年的财政危机，验证了模型的预测能力。

方法论与数据

信号法：通过设定变量的阈值（如百分位数）来判断是否发出危机信号。例如，10%分位数用于设定某些变量的临界值。
逻辑回归模型：使用面板数据，对危机发生概率进行建模，并通过最大似然估计方法进行参数估计。
变量分类：
- 财政与公共债务：财政赤字、支出增长、融资需求、债务结构。
- 经济活动与金融：经济增长、产出缺口、失业率、信贷增长、利率。
- 外部变量：经常账户、援助流量、汇率、贸易条件、关键商品价格（如食品、石油）、全球增长和汇款。