亞洲金融風暴之成因研究

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行政院國家科學委員會專題研究計畫成果報告

計畫編號：NSC 89-2415-H002-007

計畫名稱：亞洲金融風暴之成因研究

執行期限：民國 88 年 8 月 1 日至 89 年 7 月 31 日

主持人：杜震華 國立台灣大學國家發展研究所

一、中文摘要 1997 年的亞洲金融危機造成亞洲 經濟的蕭條。但是各種關於金融危機的 研究多半以全球為研究對象，並且以年 資料來進行分析，其政策上的實用性有 限 。 本 研 究 針 對 東 亞 九 個 國 家 十 年 （ 1990-1999 ） 的 季 資 料 進 行 Multivariate Logit 模型和類神經網路 系統 (Neural Networks System) 的研 究，發現通貨膨脹率、M1B 貨幣供給 量、國內生產毛額成長率、匯率變動 率、存款保險制度和外匯存底五種變數 依序是影響金融危機發生的最重要因 素。本模型的預測正確率達到七成以 上，具有政策上的重要價值。 關鍵詞：東亞金融危機、預警系統、 多元邏輯模型、類神經網路 系統 Abstract:

The 1997 Asian Financial Crisis led to a serious recession in East Asia. Various studies on financial crisis have focused on the whole world by using yearly data. That approach has limited policy relevance for Asian countries. This research project aims to find a useful model to “predict” Asian financial

crisis, using seasonal data from 9 Asian countries for 1990-1999 in a Multivariate Logit and a Neural Networks System Model. The most significant variables to induce Asian financial crisis are found to be inflation rate, M1b, GDP growth rate, exchange rate change rate, deposit insurance system and foreign exchange reserve. The “prediction” accuracy of this model exceeds 70%, thus making it a useful model for policy-making.

Keywords: Asian financial crisis, alert system, Multivariate Logit Model, Neural Networks System Model

二、緣由與目的 1997 年夏季所發生的亞洲金融風 暴震驚了全球。泰國、馬來西亞、印尼、 南韓等國的幣值大貶，股市崩盤，經濟 嚴重蕭條。連一向表現良好的新加坡和 香港也受到波及，經濟成長完全停滯。 幾 乎 無 人 預 料 到 快 速 成 長 的 亞 洲 經 濟，會面臨如此嚴重的金融災難。其 後，各種研討亞洲金融危機成因的研究 紛紛出籠。如 Mathieson, Richards and Sharma（1998）、Radelet and Sachs (1998) 等人都做過分析。而 Frankel and Rose (1995)、Gonzalez-Hermosillo, Pazarba-sioglu and Billings (1997)、Hardy (1998)

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和 Demirguc-Kunt and Detragiache (1998) 等人也先後分別提出了金融危 機預警系統。 但是迄今為止，探討東亞金融危 機成因的研究，尚未建立出一套金融預 警系統；而現有的金融危機預警系統， 或者是蒐集期間未包括 1997 年東亞金 融危機之後的時間，或者就是研究對象 是以歐美先進的國家、部份的開發中國 家、拉丁美洲國家和東南亞少數國家為 樣本，並沒有特別針對東亞國家發展出 一套預警模型。因此，現有的金融危機 預警系統是否適用於東亞不無疑問。此 外，其採用的資料皆為年資料，由於金 融危機可能發生在一年中的年初、年中 或年末，更具政策性意義的分析單位應 該為季資料。 因 此 ， 本 研 究 針 對 上 述 兩 項 疑 問，提出了完全針對東亞國家為研究對 象的模型，並且以「季」為分析樣本的 時間單位。研究中採用了傳統計量經濟 領域的 Multivariate Logit 模型，並引進 在財務危機預警領域卓有績效的類神 經網路系統(Neural Networks System) 中 的 倒 傳 遞 網 路 (Back-Propagation Network, BPN) 。 三、結果與討論 本研究選取了 27 個與金融危機相 關的變數：匯率、匯率變動率、利率、 利率變動率、扣除黃金的總儲備、扣除 黃金的總儲備成長率、M1B 貨幣供給、 M1B 貨幣供給變動率、M2 貨幣供給、M2 貨幣供給變動率、外匯、外匯變動率、 M2/儲備、（M2/儲備）變動率、國內生 產毛額、國內生產毛額成長率、消費者 物價、通貨膨脹率、躉售物價、躉受物 價指數、股價、股價變動率、出口、出 口成長率、進口、進口成長率、存款保 險體系。先進行「離位者分析」，也就 是用 ANOVA 分析，篩選出 16 個存在 著 明 顯 差 異 的 變 數 。 再 以 因 素 分 析 （factor analysis），篩選出五個因素負 荷量最大者：（1）扣除黃金的總外匯 儲備、（2）M1B 貨幣供給、（3）外 匯變動率、（4）國內生產毛額成長率、 （5）通貨膨脹率。以此五種變數，再 加上（6）「存款保險體系」一項變數 進行 Logit 模型迴歸，發現（2）、（3）、 （4）、（5） 四個變數都相當顯著， 亦即它們對於金融危機的發生具有顯 著的影響。而且這個推估模型 對於訓 練樣本的預測正確率達到 84%，對於測 試樣本預測的正確率也達到 76%。以上 述六個變數使用倒傳遞類神經網路模 型推估，其對於訓練樣本的預測正確率 為 88%，而對於測試樣本的預測正確性 則為 79%，高於 Multivariate Logit 模 型。 本研究發現，以季資料來進行東 亞金融危機模型的推估預測，其正確率 相當高，高於過去常見的年資料預測狀 況，因此具有政策上的重要性。而使用 倒傳遞類神經網路系統的預測能力更 高 於 傳 統 計 量 經 濟 學 的 Multivariate Logit 模型，值得吾人加以重視。而我 們發現通貨膨脹率、M1B 貨幣供給量、 國內生產毛額成長率、匯率變動率、存 款保險制度和外匯存底五種變數依序 是影響金融危機發生的最重要因素。 四、計畫結果自評 本研究的結果基本上相當令人滿 意。然而，各個顯著的變數都是當期樣 本，解釋為具有「預測」能力仍然不夠

3 完美。因此本研究仍在繼續進一步的研 究，以落遲的樣本來看其解釋能力，完 成之後將嘗試於學術期刊發表。 五、參考文獻

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