![zoޛ)j馝M4MuM4M<M=MuM;_iv
tM獴ם7N_in7m5]wӞu5iiXzwkhj}u5Ou^چ](http://img.qikan.com.cn/qkimages/sjgl/sjgl201503/sjgl20150307-1-L.jpg)
主持建立“经济调查委员会”监测美国景气状态，编制“美国一般商情指数”（即哈佛指数，包括投资指数、生产量及物价指数、金融指数），两年后在《经济统计评论》中开始定期发布。哈佛指数的运用取得了良好的监测效果，掀起了一股经济指数预警热潮，英国、瑞典、德国、法国、意大利、奥地利等国家相继借鉴哈佛指数开展经济预警监测研究，编制本国经济商情指数。但是哈佛指数因未能监测经济危机现象以失败告终，经济景气指数开始衰落，这种以景气监测法对经济波动现象的原因进行分析的早期经济预警监测阶段宣告结束[2]。二战后，经济预警研究步人宏观经济监测预警研究阶段。1965年法国制定了“景气政策信号制度”，对宏观经济状态做出简明、直观的评价，70年代美国开始将预警调查纳入监测预警系统，标志着宏观经济景气监测预警系统进入官方实际运用阶段，不仅形成以合成指数（CI）为研究方法、以预警信号为评价指标的经济景气监测预警系统，而且研究范围趋向于国际化，从发达国家逐渐向发展中国家扩展。20世纪90年代以后，经济预警研究逐渐与新古典均衡理论、货币主义、非均衡理论等现代经济学理论，以及计量经济学模型、系统动力学模型、统计学方法、计算机技术等相结合，提高了经济周期波动预警监测和预测效果。Hull和White（1998）运用广义自回归条件异方差（GARCH）方法以利用历史数据为依托，构建了经济预警模拟系统，能够对经济危机现象做出快速反映并进行预报预警[3]。Laitinen和Chong（1999）探讨中小企业失败的原因，积极构建中小企业预警系统以预防经济风险[4]。Bao-anYang（2001）等构建贷款风险预警模型并提出财务风险预警管理对策[5]。Kimetal（2004）运用人工神经元网络（ANN）方法构建模型识别分类系统，对韩国股票市场的经济波动现象进行仿真模拟，并预测未来所存在的经济危机[6]。Koyuncugil和Ozgulbas（2012）利用卡方互助检测树（CHAID）算法对该模型进行优化，以7853个中小企业为研究样本，形成由31个风险景气、15个风险指标和2个预警信号组成的金融预警模型，并提出四个降低企业金融风险的发展路径[7]。可见，经济预警研究领域逐渐从国家宏观经济层面向产业经济和企业中微观层面扩展，其中产业经济研究主要集中在银行业，对于旅游业相关经济预警研究相对缺乏。总体而言，经济预警研究方法主要分为指数预警、统计预警和模型预警三大类，但尚未形成完整的经济预警研究体系，各类人工网络神经.模糊预警、自回归条件异方差等预警方法是以大量数据为依托、专业性较强的研究方法，相对传统方法更具客观性和科学性，但是研究方法在实际运用中难度较大，探寻中微观层面实用性较强的经济预警研究方法显得尤为重要。
