中国银行间同业拆借市场利率波动模型研究

利用中国银行间同业拆借市场1996年12月29日至2008年5月30日全部拆借品种每周加权平均利率，对正态分布、t分布和GED分布下的GARCH模型族进行对比分析，构建出衡量利率波动的ARMA—GARCH模型。结果显示中国银行间同业拆借利率（CHIBOR）序列杠杆效应不明确；拆借利率分布对模型拟和结果影响较大。t分布不适合描述中国银行间利率序列的分布状况。GED分布能更好刻画同业拆借利率序列的分布状况，并且在GED分布下，EGARCH模型较GARCH和TARCH模型更适合描述中国银行间同业拆借利率序列。     

我国短期债券回购利率与同业拆借利率的协整分析

本文利用协整检验的相关理论，对我国银行间短期债券回购利率和同业拆借利率的关系进行了探讨。结果显示，我国银行间短期国债回购利率和同业拆借市场利率之间存在长期均衡关系。此外，文章还利用误差修正模型，分析了国债回购利率和同业拆借利率之间的短期波动。     

BMM模型在商业银行操作风险度量中的应用

文章利用极值理论中的BMM模型对商业银行操作风险损失极端值分布进行估计,采用广义极值分布构建VaR模型,组建极值数据组,运用极大似然估计法估计两个参数,进而计算操作风险损失VaR。最后结合我国商业银行1994~2008年的220个操作风险损失数据进行实证研究,结果显示BMM模型具有超越样本的估计能力,在数据较少条件下能得到较准确结果,用其度量商业银行的操作风险损失VaR是合理的,这为我国商业银行操作风险度量和管理提供一定的量化依据。     

基于ARFIMA-FIGARCH模型的利率市场风险度量

随着中国利率市场化改革的加速,利率市场的风险管理问题引发了广泛的关注,作为筹集短期流动性资金的主要工具,同业拆借利率(Shibor)逐渐成为各金融机构决策参考的基准利率。在传统的ARMA-GARCH模型的基础上,引入Hurst指数捕捉Shibor的分形特征,使用扩展后的ARFIMA-FIGARCH模型对Shibor的隔夜和7日利率收益率的VaR进行度量和回测检验。结果显示:隔夜和7日利率收益率都具有反持续性,即收益率过去是上升趋势,则未来倾向于下降;考虑分形特征的ARFIMA-FIGARCH模型,比原模型对Shibor的度量更准确;在同业拆借市场中,Ged分布是解释多头VaR的理想选择,而正态分布是解释空头VaR的理想选择。     

基于GARCH族模型的信息冲击对香港同业拆借市场的影响

香港同业拆借市场为香港商业银行和金融机构提供了短期资金借贷的平台。该市场形成的同业拆借利率HIBOR为存贷款利率的走向提供了重要参考。基于GARCH族模型研究了信息对香港同业拆借市场的冲击并绘制了相应的信息冲击曲线,发现PARCH-t(1,1)模型对数据的拟合度最高,发现信息对该市场的冲击具有明显的非对称性,好消息比坏消息给该市场带来的冲击更大。     

我国银行间同业拆借利率的时间序列预测模型

利率是货币资金的价格,它从根本上决定着金融资产的价格变化.在我国目前的利率体系中,同业市场拆借利率能够十分灵敏地反映市场上货币资金的供求状况,因而可成为货币市场的基准利率.我国在从计划经济向市场经济转型的进程中,利率市场化是核心的步骤之一.1996年我国建立了全国统一的银行间同业拆借市场,1996年1月3日,全国统一同业拆借交易网络系统投入了试运行,1月4日对外公布了第一个全国统一的加权平均利率CHIBOR,同年6月取消其浮动上限,拆借利率真正实现市场化.进一步研究CHIBOR内在的变化规律,不仅可以帮助金融机构对自己的金融产品合理定价、适时调整资产负债结构、防范风险,更可以帮助央行及早采取措施引导市场利率走向,达到既定货币政策目标.本文视CHIBOR为随机时间序列,且具有延续影响,引入了ARMA、ARIMA模型时间序列分析方法,建立了动态预测模型,并给出了短期预测结果.     

基于Markov区制转换模型的极值风险度量研究

将马尔科夫区制转换模型与极值理论相结合研究金融风险度量问题.首先用SWARCH-t模型捕捉收益率序列的剧烈波动和结构变换特征,然后将收益序列转化为标准残差序列,在此基础上通过SWARCH-t模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,进而构建基于SWARCH- t- EVT的动态VaR模型,最后对模型的有效性进行检验.研究表明,SWARCH-t-EVT模型能够有效识别上证综指的波动区制特征,且能有效合理地测度上证综指收益风险,尤其在高的置信水平下表现更好.     

我国银行间同业拆借利率的R/S分析

本文将H.E.Hurst提出的R/S分析法应用于我国银行间同业拆借利率分析,测定了我国银行间同业拆借利率收益率的Hurst指数,得到了不同拆借期限利率序列的Hurst指数,从而说明了我国银行间同业拆借利率序列是具有反持续性的序列.我国银行间同业拆借利率变化不是一个随机游走的过程,而是一个有偏的随机过程,利率之间不是相互独立的,而是具有状态反持续性.     

我国银行间同业拆借利率的混沌特性

本文运用混沌理论对我国银行间同业拆借利率进行了实证研究,通过关联维数和Kolmogorov熵这两个指数来研究我国银行间同业拆借利率的混沌特征.     

我国同业拆借市场利率的波动性

本文建立GARCH模型分析我国各种期限的同业拆借市场利率的波动性行为,结果发现GARCH模型能够较好地解释同业拆借市场的利率波动,其自身的波动与滞后期的波动呈平滑递减的趋势,不过波动性不强,主要在于我国对同业拆借市场实行较严格的管理,利率形成缺乏市场化的机制.应加快同业拆借利率的市场化步伐,建立完善的同业拆借市场体系.     

基于贝叶斯模型平均方法的影响SHIBOR定价因素的实证

上海银行间同业拆放利率(SHIBOR)作为我国货币市场基准利率,研究影响SHIBOR定价因素有重要意义。文章提出利用贝叶斯模型平均方法来选择影响SHIBOR定价因素,使用随机搜索变量选择方法来有效的对模型集合中模型进行抽签。研究结果表明:一年期人民币银行贷款利率、回购利率、上一日SHIBOR报价和资金成本对上海同业拆借市场利率存在长期的正的影响,是影响SHIBOR定价的决定因素。     

基于广义双曲线SV模型的极值风险度量研究

在金融风险的度量中,拟合分布的选取直接影响到风险度量的精度问题。针对金融收益序列的动态变化,在SV模型中引入广义双曲线学生偏t分布(SV-GHSKt)拟合金融收益序列的尖峰厚尾、不对称以及杠杆效应等特征,通过马尔科夫蒙特卡洛模拟的方法将收益率序列转化为标准残差序列,然后用极值理论的POT模型拟合标准残差序列尾部分布,进而建立一种新的金融风险度量模型———基于SV-GHSKt-POT的动态VaR模型。用该模型对上证综合指数做实证研究,结果表明,SV-GHSKt-POT的动态VaR模型能很好地模拟金融收益序列的尖峰厚尾性、波动集聚性及杠杆效应,并且能够合理有效地提高风险测度的精度,尤其在高的置信水平下表现更好。     

非线性协整检验与“费雪效应”机制分析

本文分别在线性Engle-Granger协整模型和非线性指数平滑迁移自回归误差修正模型 (ESTAR-ECM) 的框架下,对我国名义利率与通货膨胀率序列进行了长期均衡关系的检验。发现线性协整模型不能捕捉到我国名义利率与通货膨胀率的长期均衡关系,而对于ESTAR-ECM模型,无论利用商业银行1年期贷款利率还是7天期银行间同业拆借利率作为名义利率的代理变量,均证实名义利率与通货膨胀率具有长期稳定的均衡关系,表明“费雪效应”在我国是成立的。但由于“费雪效应”系数小于1,表明名义利率与通货膨胀率之间仅存在弱的“费雪效应”。其意义在于,我国利率政策对稳定通胀预期、抑制通货膨胀具有一定的正面效应,但由于利率对通货膨胀反应不足,导致完全依靠利率政策控制目前较高的通货膨胀有一定的困难。     

股票价格和利率相关关系的实证分析

文章应用Engle-Granger协整理论和误差校正模型等计量经济方法对我国股票价格与同业拆借利率的关系进行了实证研究,在此基础上结合我国的具体情况进一步分析了各个结论的原因,得出一些启示。     

基于极值理论的静态和动态风险度量模型的比较

文章运用极值理论建立了静态和动态的和风险度量模型.静态模型运用广义帕累托分布拟合收益率序列的尾部分布.动态模型首先运用AR(1)-GARCH(1,1)模型对收益率序列进行拟合,然后用广义帕累托分布对新息分布的尾部建模.采用上证综指和标准普尔500指数的对数收益率为样本,对静态和动态模型进行了比较研究.研究结果表明:对于VaR的度量,在置信水平较低时(如小于99%),静态风险度量模型更准确,在置信水平较高时,动态模型更好;对于ES的度量,动态模型具有通用性和优越性.     

基于EVT-POT-SV模型的极值风险度量

金融市场常受各种因素的影响造成剧烈波动,资产收益也会因此产生异常变化。针对金融资产收益的厚尾性、波动的异方差性等特征,采用基于Markov链的Monte Carlo模拟积分方法,对随机波动模型进行参数估计并取得标准残差序列,应用极值理论与随机波动模型相结合,建立了基于EVT-POT-SV的动态VaR模型。通过对上证综指收益做实证分析,结果表明：该模型能很好地刻画收益序列的波动性及尾部分布特征,在度量上证综指收益的风险方面更加合理而有效。     

金融市场风险的极值模型及实证分析

风险值(VaR)是金融市场风险的度量指标,选择好的计算方法十分重要。文章主要应用极值理论中的门限模型来研究风险值,并对2000年以来深圳综指和上证指数的日对数收益率计算风险值和期望亏损,最后对两市的风险进行了比较。     

基于g-h分布的极值风险度量研究

依据ARMA-GJR模型构造标准残差序列,利用EVT模型拟合标准残差序列的尾部特征,进而确定样本阀值,最后结合g-h分布建立一种新的金融风险度量模型———基于ARMA-GJR-EVT-g-h的动态VaR模型。用该模型对上证综指进行实证分析,结果表明,该模型能够更合理有效地管理上证综指收益的风险,并且在高的置信水平上表现更好。     

Elman神经网络在银行间同业拆借利率分析中的应用

利用Elman网络建立了同业拆借利率的神经网络模型,根据msereg性能函数确定了神经网络的输入层个数,采用不同的算法训练网络,从中选出L-M算法是最为快速和准确的。经所提算法训练过的网络在处理复杂时间序列方面具有很好的学习能力和泛化能力。     

中国B股市场波动与外汇市场波动关系研究

研究外汇市场和股票市场的关系是我国制定金融货币政策的理论基础.文章以1998年1月1日至2005年12月31日中国外汇市场汇率、全国银行问外汇市场交易价格、伦敦同业拆借利率及中国B股指数的日数据为基础,研究中国B股市场与外汇市场波动率的关系.