一、經典預警模型研究及構建思路總結
1．經典預警模型研究
在金融危機預警模型中，經典模型有三種：FR模型、KLR模型和STV模型。FR模型在預測準確性方麵存在一些缺陷，而Probit/Logit模型經過逐步改進後效果較好，因此，下麵分別從模型對危機的定義、對危機的預警過程和模型的局限來詳細分析KLR模型、Probit/Logit模型和STV模型。
（1）KLR模型
美國學者Kaminsky、Lizondo和Reinhart（1997）開發出的預警方法，稱為KLR模型。此方法以Diebold和Rudebusch（1989）以及Stock和Watson（1989）的工作為基礎，用於貨幣危機預警，被Berg和Pattillo（1999）稱為1997年以前最有效的預測貨幣危機的方法。
危機定義：KLR模型將彙率月度百分比變化和國際儲備月度百分比變化加權平均構成彙率市場壓力指標，其權數選取的原則是保證指標的兩個組成部分具有相同的條件方差。貨幣危機定義為彙率市場壓力指標偏離其均值超過三個標準差。
危機預警：KLR模型用單個指標預測金融危機需要確定指標的臨界閾值。他們以1970—1995年發生的76起金融危機為研究對象，利用危機發生時的月度數據，統計發生危機時指標發出錯誤預報的概率和未發出預報的概率，根據指標發出預警的情況建立危機預警係統，當發出預警的指標達到特定的數量，可以判斷危機將在24個月內發生。
單個指標不能反映綜合情況，因此KLR模型在單個指標的基礎上提出了4個複合指標。假設共有n個預警指標（n=1，2，3，…，n），第i個指標在第t期發出信號與否用Sit表示，則簡單加總合成的第一個指標I1t在［0，n］的取值可用公式表示為：I1t=∑ni＝1Sit（2.3）
其中，Sit=1，發生危機
0，未發生危機
若用Pm（Xit）表示弱臨界值，Pe（Xit）表示強臨界值，則弱勢信號Smit和強勢信號Seit滿足下列條件，這時強勢信號被賦予弱勢信號兩倍的權重，合成指標I2t在［0，2n］的取值可用公式表示為：I2t=∑ni＝1Smit+2Seit（2.4）
其中，Smit=1，PmXitπP（Xit）πPe（Xit）
0，其他
Seit=1，P（Xit）Pe（Xit）
0，其他
合成指標I3t反映經濟金融運行的漸進過程：I3t=∑ni＝1Sit-s，t（2.5）
其中，Sit-s，t=1，發出危機信號
0，未發出危機信號
該式表示第i個預警指標在第t-s期至第t期任何一期隻要發出一次危機信號，Sit-s，t就被賦值一次，為1，否則等於0。由於上述三個指標沒有考慮指標的預警能力，因而合成指標I4t用噪聲—信號比率的倒數作為權重預測金融危機，反映預警能力。預警能力越高的指標，其預警貢獻率越大。I4t=∑ni＝1（Sit÷ωi）（2.6）
其中，ωi表示噪聲—信號比率
Sit=1，發出危機信號
0，未發出危機信號
模型局限：在危機延續時期指標也會有異常，為了區別指標延續時期與危機發生時期，KLR模型設置了“排斥窗口”（exclusion window），在“排斥窗口”所在時期的信息不被認為是危機預警。但“排斥窗口”寬度是人為設定的，這可能導致在“排斥窗口”時期的有用信息被忽略，如果一次新的危機發生在此時間段內，將不會被預警，同時也會引起人為序列相關性。
（2）Probit/Logit模型
不同於KLR方法的從單個指標中提取危機信息，Probit/Logit模型通過直接估計預警指標的條件概率來預測危機，最早由美國學者Frankel和Rose（1996）運用Probit模型預測105個發展中國家的貨幣危機。在金融危機的預警指標中，指標變量不都是連續的，常常出現選擇問題。當變量有兩種狀態可供選擇時，就稱之為二元離散選擇模型；當變量有多種狀態可供選擇時，就稱之為多元選擇模型。
危機定義：Frankel和Rose定義的貨幣危機是：名義彙率至少貶值25%並且貶值率相對於上一年至少上升10%。
危機預警：以二元Logit模型為例，假定存在一個不可觀測的變量T，該變量決定了Yt的取值且與預測變量X存在某一函數關係，即：T=f（X），通常假設為線性關係，則：T=f（X）=Xβ+ε。在第t期，假設當T＞T0時（T0指臨界值），發出危機信號，則Yt=1；同理，當T≤T0時，未發出危機信號，則Yt=0。那麼：