基于无损卡尔曼滤波的HJM模型及实证研究

在多因子HJM框架下,将一类具有特定波动率结构设定的非马尔可夫远期利率模型转化为马尔可夫模型,并将其表示成状态空间模型形式.进一步,引入基于无损卡尔曼滤波的极大似然估计法对HJM模型进行估计,解决了模型非线性和潜在状态变量的问题.实证研究中,基于上海银行间同业拆放利率(SHIBOR)期限结构的实际动态特性,对HJM模型的波动率结构进行相应的设定,并引入随机市场风险价格,构建了SHIBOR期限结构的三因子HJM模型.结果表明,三因子HJM模型可以很好的刻画SHIBOR期限结构的动态特性和波动率结构,水平因子和斜率因子是驱动SHIBOR利率系统的主要因素.     

利率期限结构模型研究

利率期限结构在保险中发挥着重要作用。在依据上海银行间三个月期同业拆借利率对静态的利率期限结构的进行实证分析后,得出利用静态利率期限结构模型的拟合中存在明显的异方差现象。引入CIR模型进行利率期限结构的动态分析。以GARCH、TGARCH和PARCH模型族假设处理异方差,对N分布、t分布、GED分布假设进行了比较分析。实证分析结果显示:综合N分布、T分布、GED分布的衡量,GED分布明显优于另外两种分布。在每种分布假设下GARCH族中经过检验效果最好的为PARCH模型。通过实证分析得到利率的以下特点:上海银行间三个月期同业拆借利率具有均值回复特征;利率波动性与利率水平有关。     

浅谈SHIBOR运行及对货币市场的影响

作为中国的"LIBOR",上海银行间同业拆放利率SHIBOR的推出对于利率市场化进程有重要意义。自推出以来不到两年的时间里,其基准性地位基本得到确立。本文根据近半年SHIBO数据对目前SHIBOR的运行情况进行分析,并结合前人已有的研究成果,对SHIBOR货币市场的影响提出自己的看法。     

上海银行间同业拆放市场杠杆效应——基于GARCH族模型的比较研究

构建ARMA-GARCH族模型,对SHIBOR杠杆效应进行实证研究,并基于损失函数对模型拟合效果进行评价。结果表明:同业拆放利差波动具有正的杠杆效应,GED分布较T分布更好拟合拆放利差序列"尖峰厚尾"特征;当赋予偏低预测和偏高预测等权重时,TGARCH、EGARCH、PARCH模型预测效果无显著区别,当赋予偏低预测较大权重时,TGARCH模型预测效果最好。     

利率期限结构的三因子高斯动态模型及应用

国内文献主要集中于仿射模型在我国利率期限结构中的应用,对高斯动态期限结构模型(Gaussian Dynamic Term Structure Model, 简称GDTSM)的研究几乎是空白。基于JSZ规范化形式,本文首次构建了三因子高斯动态期限结构模型,并基于极大似然估计法给出了模型参数的估计过程。利用该模型对2008年1月4日至2012年4月28日上海银行间同业拆放利率(Shanghai Inter Bank Offered Rate, 简称SHIBOR)的期限结构展开实证研究,同时对模型估计误差项进行多层次分解,重点探讨了利率期限结构的内在结构特征。研究结果显示:(1)三因子GDTSM模型能够很好地拟合和预测SHIBOR市场利率;(2)水平因子和斜率因子是短期利率期限结构的主要影响因素,曲度因子是长期利率期限结构的主要影响因素。作为利率期限结构实证研究的技术基础,三因子高斯动态期限结构模型为国债及其衍生品定价和风险管理提供一种新的技术支持。     

混合泊松违约强度下信用资产组合风险度量

基于共同风险因子的相依关系转换为不同资产的违约示性函数的相依关系来刻画的思想,利用参数为Gamma分布线性组合的Poisson分布来描述不同资产的违约示性函数的相依关系,建立基于混合泊松分布的信用资产组合多因子的风险度量模型,并引入重要抽样技术到模型进行有效数值模拟计算,拓宽和丰富信用资产组合风险度量模型.进一步地,结合中国金融市场四个产业的数据把混合泊松分布应用到实证研究中.在模型的构建过程中,首先运用经典的结构模型和期权定价公式估计单个债务人的动态违约概率;再利用单资产动态违约概率得到混合泊松模型下每个资产的动态泊松强度;接着结合共同风险因子的值求得资产不同的因子载荷系数,该因子载荷系数反映了不同资产间的相依结构程度;最后,把重要抽样技术发展到混合泊松模型中,对由不同产业组成的信用资产组合的损失分布进行有效Monte Carlo模拟.模拟结果表明该算法比普通Monte Carlo模拟法的计算效率更有效,且能很大程度上减少所要估计的损失概率的方差.     

短期利率跳跃-扩散模型的非参数门限估计

跳跃行为是短期利率动态过程的一个重要特征,跳跃-扩散模型能更好的描述短期利率行为。本文应用非参数门限估计对短期利率的跳跃-扩散模型进行了仿真实验和实证分析。仿真实验表明,门限估计能有效消除传统非参数估计对跳跃-扩散模型的估计偏差,估计参数具有无偏性。对上海银行间同业拆借利率(Shibor)的实证分析发现,门限估计有效探测到了短期Shibor的跳跃行为,且这种跳跃行为和宏微观的经济金融现象相一致。最后和扩散模型的实证比较得到,基于门限估计的跳跃-扩散模型对短期利率分布的偏度和峰度的拟合能力更优。     

中国商品期货市场风险度量的动态分析

近些年,中国商品期货市场高成长性和高波动性并存,甚至与国际大宗商品市场同步出现“过山车”式市场行情,市场风险问题引起广泛的关注。对商品期货市场风险的识别和测量已经成为值得深入探讨的研究问题。本文选取了基于得分函数的观察驱动模型,采用动态半参数模型架构对期望损失和在险价值进行估计,从而实现对中国商品期货市场风险的度量和预测。本文研究表明:基于学生-t分布、偏斜学生-t分布以及非对称学生-t分布下的广义自回归得分模型具有较好的应用性。单因素广义自回归得分模型相比于所构造的双因素模型,在应用于风险度量时平均损失更小,能够动态性地观测出中国商品期货市场的风险变化。特别地,化工期货的平均期望损失相对突出,但是波动范围较小;相比之下,能源期货的期望损失极端值较多,期望损失值达到-13.03%;农副产品类商品期货市场的风险程度较低。自2021年1月起,中国商品期货市场各自呈现出不同程度的风险聚集。能源、化工、谷物、软商品以及油脂油料期货集中于2021年3月22日—4月14日之间出现较大的期望损失,贵金属和有色金属期货的期望损失风险则集中于2021年1月12日—1月15日之间。在全球经济复苏具备有利因...     

Shibor作为中国基准利率的可行性研究

本文以上海银行间同业拆放利率(Shibor)为基准利率,建立了一个含家庭、企业家、零售商、商业银行和中央银行的动态随机一般均衡(DSGE)模型,并对该模型的经济预测能力和经济分析能力进行了检验。研究结果显示本文构建的DSGE模型相较于VAR模型对于产出和通胀有着更好的预测能力,且通过DSGE模型和FAVAR模型得到的基准利率对于主要经济变量的影响具有较强的一致性。这说明本文构建的利率传导机制是有效的,央行能够通过Shibor的微调进行货币政策调控。论文从理论和实证两方面为政府在"十二五"期间推进金融市场基准利率体系建设,进一步发挥Shibor的基准作用提供了支持。     

考虑收益率自相关特征的存货质押动态质押率设定

异于收益率弱相关的有效金融市场假说,以现货交易为主的质物市场收益率往往存在显著的自相关.从金融时间序列一般规律出发,分析质物市场收益率序列统计特征,以场外现货交易为主的螺纹钢日数据为例,模型化收益率序列自相关性和异方差性特性,建立尖峰厚尾分布下的AR(1)-GARCH(1,1)-GED模型；提出置于多风险窗口下度量未来质押期内钢材价格风险水平,给出同时考虑收益率自相关性和波动率时变性的长期风险VaR计算解析式,得出与银行风险承受能力相一致的质押率；基于失效率法则建立长期风险的碰撞序列函数,回测多风险窗口下长期VaR值.实证分析和回测显示,与现有其他模型相比,引进系数K值后的模型能显著提高银行风险覆盖率,且能显著降低银行效率损失,为银行提供一种动态质押率风险管理框架,模型确定的多风险窗口质押率与朱来螺纹钢最低价值呈显著正相关.     

基于Expectile回归的均值-ES组合投资决策

为解决均值-ES（Expected Shortfall）组合投资决策中的计算困难，通过理论证明将其转化为一个Expectile回归问题，进而给出其Expectile回归求解新方法。该方法具有两个方面的优势：第一，Expectile回归的目标函数为二次损失函数，具有连续、光滑等特性，其优化与计算过程简单易行，且具有很好的可扩展性；第二，优化Expectile回归目标函数得到Expectile，利用Expectile与ES之间对应关系，能够准确地得到最优组合投资的ES风险值。选取沪深300指数中具有行业代表性的5支股票进行实证研究，将基于Expectile回归的均值-ES模型与均值-VaR模型、均值-方差模型进行对比，发现前者能够很好地分散组合投资尾部风险大小，显著提高组合投资绩效。     

基于非参数与L-Moment估计的股市动态极值ES风险测度研究

通过运用带宽非参数方法、AR-GARCH模型对时间序列的条件均值、条件波动性进行建模估计出标准残差序列,再运用L-Moment与MLE(maximum Likelihood estimation)估计标准残差的尾部的GPD参数,进而运用实验方法测度出风险VaR(value at Risk)及ES(ExpectedShortfall),最后运用Back-Testing方法检验测度准确性。结果表明,基于带宽的非参数估计模型比GARCH簇模型在测度ES上具有更高的可靠性;基于非参数模型与L-Moment的风险测度模型能够有效测度沪深股市的动态VaR与ES。     

基于VaR控制预留缺口的资产负债管理优化模型

以利率变化后的VaR风险限额约束条件,以资产组合的利息收入最大为目标函数,建立资产负债组合优化模型。本文的创新与特色一是通过预设持续期缺口使银行的资产组合在利率变动的有利条件下增加银行净值。这弥补了现有的零缺口免疫条件的资产组合不能使银行股东权益在利率变化中增加的缺陷。二是利用VaR技术建立约束条件控制预设的持续期缺口。在利率变动的不利条件下,通过在一定置信水平下的最大损失限额控制资本损失,把银行可能面临的利率风险限定在银行的净利息收入范围内。这种优化配给控制了资本损失,保护了股东权益,开辟了资产优化配置研究的新思路。三是利用银行间市场7天回购利率(R07D)的历史数据,估计了未来的市场利率波动量的概率分布,解决了由于影响因素多而难以刻画市场利率变动情况的问题。     

可违约零息债券风险综合度量Monte Carlo方法

可违约零息债券同时面临着违约风险和市场风险(利率风险)这两类主要风险.相对于传统的不同类风险独立度量方法,也不同于割裂两类风险再进行加总或通过Copula函数关联,本文在信用风险强度定价模型的基础上,同时考虑信用风险、市场风险和两类风险之间的相关关系,建立了计算可违约零息债券综合风险VaR的Monte Carlo方法,得出同一个风险计算期下反映两类风险的损失分布和同一个某置信度的损失分布的分位点,进而能求得风险综合VaR值,这样可在同一个框架下同时捕捉可违约零息债券的两类风险,这里,给出了MonteCarlo模拟方法具体技术细节,包括违约时间和基础状态向量过程的模拟.最后运用本文的风险综合度量模型对短期融资券的综合风险进行计算,得出风险综合VaR值,并与利率风险独立度量VaR值和信用风险独立度量VaR值进行比较分析.     

条件自回归expectile模型及其在基金业绩评价中的应用

本文研究了日收益率之下开放式基金的业绩评价和检验问题,提出了改进的条件自回归expectile（CARE）模型并应用到基金业绩评价的问题研究中。首先运用非对称最小二乘法（ALS）对动态的CARE模型进行半参数估计,得到样本基金收益率序列的VaR值和ES值。其次,使用计算结果对样本基金的日收益率进行风险调整,得到基于VaR和ES修正的Sharpe比率。最后,在实证研究中,本文使用传统的Sharpe比率、基于VaR和ES的Sharpe比率对我国56只开放式基金在2005-2011年间的业绩进行了实证分析,结论显著证明了CARE模型在极端风险度量上更精确,在基金评价和检验中的应用中是可行的。     

基于网络视角的银行业系统性风险度量方法

网络模型已经成为研究银行系统性风险的重要方法。然而现有研究忽视了银行系统性风险的小概率特点,同时也缺少度量银行系统性风险的统一标准。为此,本文提出了基于网络模型的银行系统性风险度量方法:银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。首先,本文采用蒙特卡洛模拟方法,模拟银行外部冲击造成银行间网络损失的大样本。在银行间网络损失大样本中,估计银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。这两个测度能够捕捉到银行间网络损失的尾部特征,解决了对比随机冲击结果无法反映银行系统性风险的问题。其次,在模拟实验中,本文利用真实银行间网络结构参数,对模拟的三种银行间网络进行校准,保证了研究结论真实性和可靠性。最后,在模拟实验中发现:(1)外部冲击会引发违约传染的连锁反应,并导致银行间网络损失分布从近似正态分布转变成尖峰厚尾分布,最后变成双峰分布。(2)网络集中度越高发生违约传染连锁反应的概率越小,但是传染的破坏力会更大。(3)银行间网络的潜在传染作用会极大的放大银行系统的风险,而且违约传染效应是呈指数增长的。     

基于GARCH模型和SV模型的VaR 比较

简单介绍了VaR的含义及计算方法,指出推测市场因子的波动情况是计算VaR的关键.通过对比GARCH和SV模型,得出SV模型更能刻画金融市场的实际特征.将随机波动SV模型应用于VaR的计算,最后作实证研究.通过与GARCH模型下的结果对比,说明基于SV模型计算的VaR更具有动态性和准确性,VaR更贴切地反映了金融市场的风险水平.     

基于GARCH模型和SV模型的VaR 比较

简单介绍了VaR 的含义及计算方法,指出推测市场因子的波动情况是计算VaR 的关 键. 通过对比GARCH 和SV 模型,得出SV 模型更能刻画金融市场的实际特征. 将随机波动SV 模型应用于VaR 的计算,最后作实证研究. 通过与GARCH 模型下的结果对比,说明基于SV 模 型计算的VaR 更具有动态性和准确性,VaR 更贴切地反映了金融市场的风险水平     

低碳港口存货质押贷款利率定价理论和模型

在港口低碳转型大趋势下,港口存货类质押贷款业务在实践中得到高速发展,如何在港口物流存货质押贷款理论决策中融入低碳港口约束因素、间接推动港口转型升级显得十分迫切。本研究深入探讨低碳转型下的港口质押贷款利率决策理论,提出了无风险套利原理、期权调整利差原理、低碳控制原理和质押风险控制原理。在此基础上,借助看跌期权反映客户违约风险调整价差、构建质押货物的碳排风险调整价差、采用VaR方法界定港口存货类质押率,建立了低碳港口流动性较强存货类物流质押贷款利率决策模型。重要参数敏感性分析表明:质押贷款利率与质押率呈现初始平稳、后上升、最后显著下滑,与回收率、质押物初始价格和质押物价格增长率三参数呈现初始显著下滑,最后平稳,与碳排治理成本率、融资成本率、经营成本率、无风险利率四参数呈现同方向类线性增长变化,与质押物价格波动率、质押物价值变动率两参数呈现反方向变化。最后,采用某港口实际数据,验证了模型可行性、可用性。