等人的信号法（简称方法）

该方法常被用于预测商业周期的转折点，Kaminsky等人将其用于分析金融危机。一个指标偏离均值的程度超过阀值时，被称为发出了一个信号。一个时期内指标预期危机的能力被称为信号水平时期。在Kaminsky等人的研究中，时期定为24个月。一个信号发出后24个月内发生了金融危机，称为一个好信号；一个信号发出后24个月内未发生危机，称为一个坏信号或噪音。噪音—信号比率是实际发出的坏信号的份额（噪音）除以实际发出的好信号的份额。

如何筛选出对金融危机有预测力的指标呢？因为没有预测力的指标将随机地发出信号，在样本充分大时，其噪音—信号比可能等于或大于1。因此，那些噪音—信号比等于或大于1的指标因噪音过多，对预测危机没有帮助。依此准则，有预测力的指标有实际汇率、出口增长率、股价、M2／国际储备、产出增长率、“过度”的M1余额、国际储备增长率、M2乘数增长率、国内信贷／GDP增长率、实际利息率、贸易条件增长率和实际利息率差异。

发出信号与危机发生的时间间隔的长短至关重要，二者差异甚大。Kaminsky等人还讨论了指标的先导时间（leading time），即研究指标先于危机第一次发出信号的平均月数。前述指标都在危机发生的一年或一年半之前发出第一个信号，其中实际汇率和实际利息率先导时间最长，其他指标可作为先导指标而不是同步指标。

Kaminsky等人在1998年把经过噪音—信号比检验辨别出的那些单个指标进行加权，综合成一个单一的危机指标，指标的权数是其噪音—信号比的倒数（Andrew Bery and Catherine Pattillo，1998）。用此指数既可进行样本内模拟，又可进行样本外预测。

进行样本内模拟，对样本国家i在时间t时发出信号的指标进行加权，在其后｛t，（t＋24）个月｝内发生危机的条件概率为：

这里，K是发出信号的指标的加权和，C表示发生危机，j是某个数字。

为检验模拟程度的好坏，需要一个相应的切割概率（cut-off probability）。当估计的危机发生概率大于切割概率，一个预危机（pre-crisis）期（即在观察月份的24个月内发生了金融危机的时期）被正确呼叫，或当估计的危机概率小于切割概率，一个平静期（即在观察月份的24个月内未发生危机的时期）被正确呼叫，可认为模拟程度较好；当估计的危机概率高于切割概率并发出了一个警报，而在24个月内未发生危机时，或当估计的危机概率小于切割概率，模型发出一个平静期呼叫，而在观察月份的24个月内未发生危机时，被认为是发出了错误警报。

当把1997年发生的亚洲金融危机纳入样本中进行模拟时，得到如下结果：在切割概率为50%时，模型几乎完全呼叫了平静期，但同时几乎所有的危机月份（91%）未被呼叫，44%的信号是错误信号。Andrew Bery和Catherine Pattillo（1998）把“经常项目／GDP”和“M2／储备”这两个指标加入综合指数后，对Kaminsky等人原先设定的拟合度稍微有所改进（KLR只有“M2／储备”的增长率这个指标，没有采用“经常项目／GDP”，实际上，“M2／储备”和“经常项目／GDP”的噪音—信号比远小于1，具有较好的预警作用）。假如对危机月份的预测更为关注，不担心呼叫了过多的危机，则可把切割概率降为25%，这时，40%以上的危机月份被正确呼叫了，但同时发出错误警报的概率也大为增加。

我们研究金融危机预警模型的目的在于预测金融危机发生的可能性，而并不只为了进行样本内模拟。1997年发生的东南亚金融危机是一块很好的“试金石”。我们应用1995年4月以前的数据做模型，而后应用所做的模型进行样本外预测，结果表明：用信号法预测1997年东南亚金融危机，在切割概率为50%时，被正确呼叫的预危机期至多为4%，在切割概率降为25%时，这个比例才提高到25%或32%。但用25%的切割率，在发出信号的条件下，发生危机概率为40%，大于无条件概率27%，并且显著性水平为1%。

上述对信号法的模拟能力或预测能力的检验都包含了对发生危机时间的预测。上述结果说明，要准确地预测危机发生的时间是很困难的。我们也可退而求其次，仅仅预测在全球金融动荡时期（如1997年）哪些国家更为脆弱，即研究信号法是否对实际发生金融危机的国家赋予高的预测概率。为此，将样本国家按发生金融危机的概率大小和实际危机指数大小分别排序，对1997年的有关数据研究结果表明：按实际危机指数排序与按预测排序显著地相关，用原先的设定，R2为28%，加入“经常项目／GDP”和“M2／储备”后，R2上升到36%，综合解释能力仍然相当低。