横截面回归模型简述
横截面回归模型由Sachs，Tornell和Velasco研究建立所以又称为STV横截面回归模型。他们觉得，事实汇率贬值，国内私人贷款上涨率、国际储备/M2是分析一个国家发生金融危机与否的重要指标。
他们选择了20个新兴市场国家的截面报告，分析了1994年底的墨西哥货币危机在 1995年对其余新兴市场国家的影响，考察了货币危机发生的决定原因；将货币危机指数IND定义为1994年11月～1995年4月加权的储备下滑百分比和汇率贬值百分比的总和。他们觉得：事实汇率、贷款上涨率、国际储备与广义货币提供量的比率对一个国家能否发生货币危机举足轻重。另外，他们还确定了两个虚拟变量：当事实汇率贬值程度处在低四分位或国内私人信贷上涨率高四分位时，第一个虚拟变量取值为1，其余情形则为0；当国际储备与广义货币量的比率处在低四分位时，第二个虚拟变量取值为1，其余情形为0。结果发现，假使一国的银行体制比较脆弱(LB，用1990—1994年对私人部门信贷的上涨率来衡量)，汇率高估(RER，用从1986—1989年和1990～1994年事实汇率的贬值率来衡量)，同期，外汇储备水平(DLR，用外汇储备／M2来衡量)较低，经济基本分析脆弱(DWF)就会遭到更严重的攻击。
IND = β1 + β2RER + β3LB + β4RER.DLR + β5LB.DWF + β6RER.DWF + β7LB.DEF
其中：β为7个指标各自回归的有关系数。在预期方程中，如果：
(1)事实汇率贬值的国家遭受的危机较轻，但是这只与较低的外汇储备和脆弱的经济基本分析原因相关，所以有：β2 = 0,β2 + β4 = 0,β2 + β4 + β6 < 0。
(2)贷款膨胀致使危机的严重性增长，但也导致与较低的储备和脆弱的基本分析原因相关，所以有：β3 = 0,β3 + β5 = 0,β3 + β5 + β7 < 0。
对横截面回归模型的评价
Sachs等人在1998年又一次选用20个新兴市场国家的截面报告，对模型执行了实证检验，实证结果显示，模型对马来西亚和泰国在1997年的猜测与事实情形相相符，对巴西和阿根廷的猜测与事实情形也较为统一，但是对印度尼西亚和韩国的猜测精准度较差。
该模型除具有FR模型在指标选取和方便运用等方面的相同优点外，还运用了横截面报告，克服了FR几率模型没有考虑国别差异的不足；同期，该模型的指导思想是谋求哪些国家最有机会发生货币危机，并非是分析何时会发生货币危机。
诚然，在实证检验中也发现了预警的很多偏差，首要在于：
第一，STV模型要求寻到一连串类似的样本国家，这在现实中相当问题，由于国与国之间的差异一般很大。
第二，STV横截面回归模型考虑原因规模过于狭窄，只考虑汇率、国内私人贷款、国际储备与广义货币供给量的比率等指标。
第三，STV模型的预期方程是线性回归模型，过于简单，而现实情形往往是非线性的。
第四，STV模型对危机指数的定义有失偏颇。
第五，尽管Sachs等人的回归分析法对货币危机发生的决定原因执行了有益的分析，但是民众关心的不仅仅是决定危机发生与否的原因，而是期望能够猜测危机发生的时间。
有关条目
FR几率模型 KLR信号分析法