我國利率期限結構實證研究——模型比較及基于copula的期限結構分析.pdf

1、我國債券市場正處在迅速發(fā)展的時期，研究我國利率期限結構具有重要的現(xiàn)實意義和理論意義。短期貨幣市場利率和國債利率是利率期限結構兩個不可或缺的重要組成部分。
　　 對于短期利率模型來說，潘冠中(2004)提出實證研究的數(shù)據(jù)選擇要遵循相關性、交易頻繁以及交易量大的原則，并論證了，在我國最佳的選擇是七日回購利率(R007)。此后，學者們對我國短期利率模型進行實證研究時，數(shù)據(jù)選擇在很大程度上受到潘冠中(2004)觀點的影響，大多數(shù)選擇了七

2、日回購利率。但是，隨著我國貨幣市場的迅猛發(fā)展，貨幣市場結構也發(fā)生翻天覆地的變化，依然恪守2004年的觀點，值得商榷。在上述兩原則的基礎上本文增加無風險程度高、無異常數(shù)據(jù)損失的原則，分別使用兩個時期、兩種利率數(shù)據(jù)進行模型估計并比較，得出結論認為，2005年前后我國貨幣市場結構所發(fā)生的明顯變化和數(shù)據(jù)選擇的區(qū)別，2005年之后隔夜回購利率(R001)數(shù)據(jù)是研究利率模型的最佳選擇。
　　 GARCH類模型和擴散類模型是常用于研究利率的兩

3、類模型。雖然分別對兩類模型進行研究的學者眾多，但將兩類模型在預測能力進行比較研究卻較少，本文運用這兩類模型對我國銀行間國債隔夜回購利率進行實證研究，結果表明短期利率波動存在明顯的非對稱性。在預測均值時兩類模型表現(xiàn)較差，而在預測波動率水平時，GARCH類模型具有較好的預測效果，其中GARCH-M和TGARCH表現(xiàn)最好。雖然擴散類模型在預測方面表現(xiàn)不好，但由于其具有馬爾科夫性，因此在衍生產(chǎn)品定價上具有明顯優(yōu)勢。
　　 就單因子擴散模

4、型來說，不同的模型對均值回復效應和波動效應設定并不相同，CKLS模型將大多數(shù)單因子利率模型統(tǒng)一在一起。本文引入更一般的模型，將更多單因子模型統(tǒng)一起來。采用極大似然的方法對常用的單因素利率模型進行參數(shù)估計。發(fā)現(xiàn)，我國銀行間國債隔夜回購利率長期均衡利率為1.8％左右，并且利率表現(xiàn)出強烈的均值回復效應，當隔夜回購利率小于1.8％時，利率有回升的趨勢，當利率大于1.8％時，利率有回落的趨勢。同時波動率對利率水平的敏感性較高。利率越高，波動率越大

5、，反之，則越小。
　　 對于多因子利率期限結構模型來說，在沒有觀察誤差的情況下，K因子只能估計K個期限的利率。使用較少因子估計較多期限的利率必須假設利率存在觀察誤差。觀測誤差存在的主要原因是交易中可能存在買賣價差、觀察數(shù)據(jù)可能是不同步的及數(shù)據(jù)可能存在觀察誤差等。不同期限的利率受這些因素的影響方式和影響程度不盡相同，武斷地假設其相互獨立或者存在簡單的線性相關關系欠妥，進一步使用Copula分析該誤差對準確利用模型進行風險管理至關重

6、要。盡管Copula方法在國內研究較多，使用該方法對我國國債利率期限結構進行建模還尚屬首次。
　　 應用兩因子Vasicek模型在狀態(tài)空間框架下使用卡爾曼濾波技術研究我國上海證券交易所國債利率期限結構。提取1年期和20年期利率的觀測誤差，在不假設觀測誤差具體概率分布的條件下，使用非參數(shù)方法估計其邊際分布，并使用極大似然方法對常用的阿基米德類Copula和混合Copula進行參數(shù)估計，從而確定其相依結構，結果發(fā)現(xiàn)Gumbel Co