浅析对《企业法规宏观资产负债表指标在危机预测和预防中的作用》一文的解读与评述

本文主要是对《企业、法规、宏观资产负债表指标在危机预测和防范中的作用》一文的解读和评述。国际货币基金组织政策发展评论部门的Mulder、Perrelli和Rocha在2002年3月发表的一篇以亚洲金融危机为现实背景，运用一系列独特的评价指标对外部危机进行有效地评价，提出了企业部门的资产负债表对外部危机发生的可能性和深度均有着非常明确的指示作用，而且还建议政策的制定者需要努力去构建一个健全的企业部门的金融结构，并从法律法规层面对股东权利的健全进行支持，以此可以在危机过程中减少冲击和危机的联动性。这些论述，对我们在研究国内危机预测奔口防范方面有一定的借鉴意义，但需要进一步补充和完善，宏观经济资产负债表分析方法也有待继续深化和扩展，加入市场价值元素以有效地动态监控和评价宏观风险状态，为危机预测提供依据。

　　一、危机预测的方法和指标

　　《企业、法规、宏观资产负债表指标在危机预测和防范中的作用》一文的研究是以亚洲金融危机为现实背景，以往关于金融危机的解释主要有两类模型：由于不连续的宏观政策，导致外汇储备的流失和对汇率的影响，从而造成金融危机；或者是薄弱的经济基础和游移不定的宏观政策共同造成危机。但在亚洲金融危机的发生国家里，却基本不存在宏观政策不稳定和经济基础薄弱这两个问题，他们的现实情况是通胀率不高、财政收支状况基本平衡。但这些国家具有一个明显的共同特征，他们的银行和企业状况较差：不完备的金融市场，导致企业过分依赖国内银行贷款和国外融资，一旦遇到融资限制和外部冲击，企业将必然大幅度地在短时间内减少投资，从而需求也急速下降，由此引发大范围的金融危机。

　　这篇文章首先通过研究企业的资产负债表的情况，间接地来了解外部危机对银行部门的资产负债表的影响。使用的方法是检验是否银行部门对企业部门的风险敞口越大，越容易导致金融危机。此外，通过实证研究了宏观的资产负债表的影响、宏观部门的指示指标和法律领域的指示指标。其中研究宏观的资产负债表是由于许多重要的指示指标在企业一级的层面上难以得到反映。而对宏观部门的指示指标和法律领域的指示指标的研究是基于宏观管理部门和其他领导部门的决策对金融危机能够发生很大的影响作用。通过检验企业管理法规的重要性，包括法律法规、债权人和股东权利等规范状况。这些法规因素决定了哪些企业能够更好地进行管理，并且决定着企业在外部金融动荡过程中维持运营的能力。另一方面也能够表明在维持企业运营独立性方面的意愿。

　　(一)关于劳森指标的阐述

　　金融结构、法律制度和宏观部门这三个因素，能够提供一个健康和正确的环境以便为企业提供正确的决策。劳森(1992)强调要创造一个开放的环境，但更为重要的是对于企业来讲，应该依靠自己的力量解决遇到的困难和问题，而不应由出面干预和给予经济补助。企业的问题应该通过破产来解决。尽管企业种类无数，但对于不同的企业，大致可以用四个比率来进行刻画：(1)金融杠杆比率：公司的杠杆比率越高，公司股票的价值对于资产负债表的影响越大。(2)负债到期结构：这个比率导致现金流问题。(3)资产的流动性状况：资产的流动性越高，风险性越低。(4)公司的盈利能力和现金流状况。
(二)宏观的资产负债表和部门指标

　　许多人认为，国内企业的大量外币形式的借款，使整个国家暴露在很大的外汇风险中，因此，构建一个宏观统计指标：企业x~#l-负债和对外出口之比，这个比率越高，这个国家越容易遭受金融危机。通过测量债务到期I3的长短是否会加剧危机；测量银行的债务率是否会加剧危机；公共部门在对外负债中的比率，检测公共部门负债占总负债的比率越低是否越能降低危机的发生率。

　　(三)法律指标

　　在分析金融危机产生原因和寻找解决办法的过程中，很强调债权人和股东权利的重要性。债权人和股东权力增强，不仅可以改善企业的融资结构，还能够使债权人有更强的信心去解决和战胜潜在的金融危机。因此，构建了五个指标来对企业所处的法律环境进行刻画：债权人的权利、股东权利、强制实施合同的能力、会计标准和起始的法律制度。以上指标按照所打的分越高，说明企业的治理环境越好。

　　(四)劳森指标对危机发生可能性的影响

　　为了检验以上几个系列指标和危机发生可能性之间的关系，运用了BergandPattilloModel(1999)，BP模型是建立在Kaminsky，Lizondo，Reinhart(J998)模型基础之上的，KLR模型是一个概率模型，来估算每个独立指标的临界值。BP模型用变参数概率模型，估算出各个独立指标对金融危机的影响。但只用BP模型，上述26个变量中，只有5个变量可以用来解释危机发生的概率。

　　BP模型假设未来24个月内会发生金融危机，1标示期间发生了危机，0标示没有发生。

　　其中Pr(CC=lIt-T)表示在t时刻，未来24个月内发生金融危机的可能性；X是5个可以解释金融危机发生的宏观经济变量；Y是企业指标，包括宏观的资产负债表，宏观部门指标；Z不随时间变化，如法律指标；而Y和Z一起被称为劳森指标。

　　二、危机预测的效果评述

　　利用企业资产负债表指标、宏观资产负债表和公共部门指标，可以很好地解释金融危机发生的可能性和程度，如果加上法律指标，~Jxt,金融危机发生的预测会更加显著和有效。文中详细列出了3类指标的具体细节指标，并且给出了一系列的统计数据，而且实用4种方法来衡量相关模型的有效性。本文使用了计量经济学的方法：一种基于统计相关性的方法，所以文章没有解释各个因素是如何影响危机的发生。使用的计量模型是BP模型，是一个独立的变量。从BP模型的实证结果和预测指标情况来看，文中使用1991—1999年的数据验证时发现，在5个显著性较强的解释变量中，有两个变量——出口增长和储备变化的显著性已经不强。当模型使用更短期的数据时，这两个变化是随政策变化最少的两个量，而其他3个变量较为显著：短期负债对储备的比率；对外先进账户的逆差和真正有效的外汇增值。

　　劳森指标对危机的预测证明是有效的，以下变量在解释危机发生中作用较为著：企业融资结构；综合企业和银行因素；宏观资产负债表变量；宏观部门的指标；法律指标。这些变量在99％置信水平下显著，其中股东权利、企业和银行的负债对于出口的比率是最重要的两个变量。
 

文中有三个值得我们关注并能够在国内宏观风险评价和管理中予以借鉴的结论：第一，企业的盈利能力对结果影响不显著。说明企业资产负债表项目比企业现金流的变化更能影响危机的发生，因此当我们在预测危机发生的过程中，应该更多地把资产负债表项目作为重点研究对象。第二，负债对出口比率的显著性，说明现金流的不匹配是增加危机发生可能性的一个重要原因。第三，股东权利十分显著，说明股东权利在提升公司治理、防范危机发生中有很大作用。

　　三、危机预测方法的评价及理论扩展和运用

　　(一)创新点

　　1．本文是基于资产负债表的研究，并且开创性地将法律因素考虑到危机产生的影响因素中去，并且作出了对法律因素的实证分析。实证分析发现：加入法律因素后，整个预测系统的显著性提高了，因此，法律因素应当被考虑到风险预测模型中。2．本文提出了对一个预测系统的检验方法：如何评价一个预测系统的预测能力和预测效率问题。文章通过4个指标的比较，对预测能力和预测效率进行了衡量。

　　(二)不足之处

　　文章的核心思想是验证各个解释变量和金融危机之问的相关关系，没有涉及各个解释变量是如何影响金融危机的，只是体现了各个解释变量和金融危机之间的相关性，而不能证明因果性。也没有明确指出各个变量之间到底是怎么彼此影响的，因此总体上说，文章的经济学解释似乎不够完备。另外本文的资产负债表结构分析方法并不十分完善，而且停留在对基础资产负债表的研究，对资产负债表要素的分析仅仅以存量的账面价值为依据，而没有加入动态的市场价值等因素，因此具有一定的局限性。

　　(三)对我国危机防范的借鉴意义

　　通过对亚洲金融危机发生过程中企业内部各方面因素对危机产生的相关性研究和敏感性分析，可以看出，企业部门的资产负债结构状况、外贸依存度以及企业治理结构的规范性对危机的发生具有显著性的影响。

　　亚洲金融危机以来国际上逐渐发展起来的第三代货币危机模型就是以资产负债表分析为重要特征，注重对各个部门的资产负债表存量信息和资产负债头寸的分析，其中反映出的到期日不匹配和货币不匹配以及资本结构和清偿能力问题往往是金融风险的重要来源。因此，编制国内的部门资产负债表并对其结构指标进行动态检测和评价将能够对宏观金融风险的预测提供重要的参考要素，值得宏观管理部门借鉴。国内学者目前也开始研究通过编制国家资产负债表的方法来分析国家资本结构中的货币错配、期限错配、潜在国家债务和潜在资产损失等等。一个国家资本结构的失衡或者不稳定性构成国家资本结构陷阱，期限错配会导致信用风险和流动性风险，货币错配会导致国家经济对汇率变动的过分敏感，这些因素都将给整个经济的稳定性带来负面影响，也是进行危机预测和分析的重要依据。

　　另一方面，传统的资产负债分析方法是基于企业的历史财务信息来静态反映国家当前面临的风险状态，无法提供预测未来风险的信息，不利于对国家风险进行提前的防范。因此，在编制并分析部门基础资产负债表的基础上，应该进一步加入动态的市场价格因素，来实时监控国家整体或部门整体的资产负债结构状况。通过编制部门或国家或有权益资产负债表的方法可以实现上述目的。或有权益资产负债表运用期权定价理论将企业部门的股权看作基于企业资产的看涨期权，债权可以看作是一个无风险债券减去一个基于企业资产的看跌期权，由此利用权益的动态市场价值用B—S模型来推算出一个动态的企业部门资产的市场价值。或有权益资产负债表方法考虑了企业资产价值的波动性，在进行资产负债结构分析的同时，能够提供一系列的信用风险指标包括违约概率、违约距离和风险外债的市场价值等等，能够更好地评价金融的稳定性，进行具有前瞻性的危机预测和分析。
 

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