浮动利率债券的定价机制

浮动利率债券是以某种基准利率为基础设计的一种衍生证券,其价值随着基准利率的变动而变动.人们一般认为,如果证券的现金流量不确定的话,其定价过程应该比较复杂.     

SVJD-LIBOR随机动态模型的市场校准估计与实证模拟

针对跳跃扩散LIBOR市场模型（JD-LIBOR）与随机波动率LIBOR市场模型（SVJD-LMM）各自应用局限,首先将正态跳跃扩散与Heston随机波动率同时引入标准化LIBOR市场模型中,建立一类新型双重驱动非标准化LIBOR市场模型（SVJD-LMM）。其次,运用Cap、Swaption等利率衍生产品市场数据和Black逆推校准方法,对模型的局部波动参数与瞬间相关性参数进行有效市场校准;并运用自适应马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法（此后简称A-MCMC）对模型的随机波动率、跳跃扩散等其他主要参数进行有效理论估计与实证模拟。最后,针对六月期美元Libor远期利率实际数据,对上述三类市场模型进行了模拟比较分析。研究结论认为,若在单因子Libor利率市场模型基础上引入跳跃扩散过程,并且联立波动率的随机微分方程,则可极大地提高利率模型的解释力;加入随机波动率和跳跃扩散过程的模拟计算结果与实际利率的误差更小,从而更接近现实情况。     

人民币汇率的混频分析与预测——基于半参数误差修正模型

汇率能够对国家外贸与全球资本流动产生重要的直接影响,也能够通过价格传递、货币供给量等渠道间接影响一国经济。基于半参数误差修正(SEMI-ECM)模型,选取美元兑人民币的月度平均汇率,对中国市场汇率做进一步的预测研究。研究发现:所采用的半参数误差修正模型,在进行误差修正时能够保持显著的反向修正作用。为消除实验数据选取误差,在进行连续预测时,采用递归、滚动和固定三种样本数据,SEMI-ECM预测效果均为最佳水平。实证结果表明:美元兑人民币汇率同时受贸易条件、非贸易品与贸易品的价格比、美联储基准利率和高频金融变量显著影响,中国宏观经济指标的上行有利于化解目前汇率走势低迷的困境。     

对季节变动趋势剔除法的思考

季节变动是指某些社会经济现象受到自然条件和社会条件的影响,而形成每年重复出现的有规律的周期性变动.测定季节变动的趋势剔除法(以下简称趋势剔除法)是测定时间数列季节变动的一种传统方法.这种方法认为,时间数列是由下列影响因素组成的:长期趋势(T)、循环变动(C)、季节变动(S)和不规则变动(I).并且假定原数列(Y)与上述四个因素存在如下关系:Y=T·C·S·I,即所谓乘法模型或比例模型.根据时间数列分析的基本要求,测定某一因素时,应将其它因素剔除.因此,测定季节变动时,须将非季节变动因素剔除.趋势剔除法的基本要求就是在原数列(Y)的基础上,分离出季节变动(S),并且,由于存在季节变动的时间数列在一定的周期按照一定的规律循环往复,因此,该时间数列又属于周期时间数列.在此基础上分离出的季节变动又必须是典型化的、可以说明不同周期的.这时,测定季节变动的基本过程可以表述为:S=Y/T·C·I,若不考虑循环变动时,可表述为:S=Y/T·I.     

趋势季节模型预测方法的改进

时间数列的变动是受多种因素共同影响的结果.其影响因素分为长期趋势T、季节变动S、循环变动C和不规则变动I,其中,长期趋势T和季节变动S是影响时间数列变动的两大主要因素.对存在明显的长期趋势和季节变动的时间数列,应构建趋势季节模型:(y)s=(y)·s,(y)s为考虑季节变动的预测值,y为长期趋势预测值,s为季节比率.     

中国市场国债利率期限结构的动态特征研究

本文在分析中国市场国债收益率的统计特征,并采用Vasicek模型对其进行动态检验的基础上,将状态变量的变动过程分别设定为AR(1)、AR(2)、ARMA(1,1)以及随机游走四种方式,比较上述四种变动方式的拟合效果与Vasicek模型的拟合效果.实证结果表明,将消费者信心指数变化率、M2增长率的自然对数、生产者价格指数变化率(PPI)以及城镇居民失业率等4个状态变量的变动方式设定为AR(1)过程的修正Vasicek模型,无论是对国债收益率数据的拟合还是预测效果都显著优于Vasicek模型,说明基于AR(1)过程的修正Vasicek模型能够更加准确地刻画中国市场国债利率期限结构的动态特征.     

基于VAR方法和期限结构动态模型的利率风险度量

文章用Vasicek模型和CIR模型描述利率的波动,并用GARCH模型估计其波动率,进而使用VAR方法度量利率风险.银行间国债回购利率的实证结果显示:Vasicek模型和CIR模型均能合理的描述短期利率的随机波动性,且分别以这两种模型做均值方程,GARCH(1,1)模型为方差方程计算的VAR与实际利率的变动趋势基本吻合,并用失败率检验了VAR度量利率波动风险的效果.     

基于MTV模型的物流业运行景气波动研究

文章在经济景气分析方法的基础上,遴选出40个对物流业运行景气变动有显著影响的指标,基于多变量时间序列方差分量分析模型(MTV)构建了物流业运行景气变动指数,并根据景气、指数满足的模型预测了物流业在2010～2014年的景气状况.分析结果表明,模型化的物流业景气变动状况同宏观经济大势是吻合的,显示出MTV模型对错综复杂的物流业的景气变动分析具有很高的应用价值.这对推动建立能够科学、系统、综合、及时监测反映物流发展运行的指标体系及物流水平的提升和发展具有不可替代的基础性作用.     

重庆市城镇居民收入变动对消费支出结构影响的实证分析

首先从收入变动趋势、消费支出变动趋势、消费支出比例变动趋势的角度,展示了重庆市城镇居民收入及消费结构的变动实况;然后基于扩展线性支出系统(ELES)理论,建立双对数模型,研究1993～2008年重庆市城镇居民收入与消费结构的内在联系,得出城镇居民各消费的需求收入弹性大小排序为医疗保健、交通与通讯、衣着、文教娱乐、家庭设备、食品、居住.最后,分析重庆市城镇居民未来的消费趋势,为进一步优化消费结构、扩大内需,提出合理建议.     

中国可变价格型货币政策研究

当前主流的货币政策理论分析框架(DSGE模型)只考虑不变的政策规则,而大量的实证研究表明央行普遍采取可变的政策规则.本文首次将马尔科夫区制转换货币政策规则纳入理性预期研究框架,在灵活价格设定下,构建马尔科夫区制转换理性预期(MSRE)模型,用待定系数法求得MSV解析解,在三种“平稳”定义下讨论均衡确定性条件,利用马尔科夫区制转换状态空间模型对相关结构参数进行极大似然估计,最后对我国可变价格型货币政策调控通货膨胀率的效果进行定量分析,并剥离出经济主体预期未来政策变动的经济效果.     

分形市场假说在上海股票市场中的实证研究

一、有效市场假说及其缺陷 1.有效市场假说.有效市场假说是数量化资本理论的核心,同时也是现代金融经济学的理论基石之一.资本资产定价模型(CAPM)、套利定价理论(APT)、期权定价模型(OPT)都是建立在该假说之上的.有效市场假说认为,股票市场的价格能及时、准确和充分反映所有有关的信息,价格只有在收到新信息后才会变动,故价格只能由新的信息决定.     

货币政策、通货膨胀与股票资产价格波动研究

文章以2006年1月至2011年12月为样本区间,以上证指数的收盘价为因变量、狭义货币供给(M1)增长率、汇率、消费价格指数及滞后一期上证指数为自变量建立回归方程,结果显示,模型拟合良好,平均而言上证指数89.7％的变动能被自变量的变动所解释,且残差不存在自相关和异方差.其中,消费价格指数与上证指数成负相关,而狭义货币供给(M1)增长率、汇率和滞后一期的上证指数与上证指数成正相关,结论符合预期且有现实意义.     

FIGARCH模型的参数检验与估计

FIGARCH模型是Baillie、Boller-slve、Mikklson在Engle的ARCH模型(1982年)的基础上于1996年提出来的.该模型擅长于反映金融资产的异方差特性以及长记忆的变动特性,它的主要应用领域是金融资产,包括证券、期权、利率等方面.从提出至今,它已被许多人成功地应用到证券市场及汇率市场.     

燃料油期货价格波动对我国经济增长的影响

文章运用Johansen协整检验、向量误差修正模型(VEC)、Granger因果检验、基于SVAR模型的脉冲响应和方差分解等计量研究方法对燃料油期货价格与经济增长之间的关系进行了分析,研究结果表明,燃料油期货价格与经济增长之间存在长期均衡关系,但是燃料油期货价格与经济增长之间只存在单向的引导关系,即燃料油期货价格的变动是经济增长率变化的Granger原因,而经济增长率的变动不会引起燃料油期货价格的变化.燃料油期货价格对经济增长有一定的影响,并且存在滞后效应.     

基于滑动平均和粒子群优化的GM(1,1)日前电价预测方法

在对美国PIM电力市场日前电价的变动规律综合分析的基础上,提出了一种基于粒子群优化(PSO)和灰色GM(1,1)模型的日前电价预测方法.该方法首先采用滑动平均法对原始电价序列进行处理,然后对处理后的电价序列建立等维新息GM(1,1)模型,并利用PSO最小化加权平均绝对百分比误差(MAPE),进一步优化GM(1,1)模型的灰色背景值.对PJM电力市场2007年7月到9月的历史数据的算例研究表明,相对于传统GM(1,1)模型,该方法能够更加准确地反映电价的变化规律,具有较高的预测精度,可满足电力市场参与者制订竞价策略的需要.     

基于数据挖掘的上市公司信用评级变动预测

文章研究如何利用机器学习算法来预测中国上市公司的信用评级变动.选取了中国2003-2015年可得信用评级的记录,得到330条信用评级变动的记录.随后利用包含传统的线性分类器和最近提出的AdaBoost及随机森林分类模型等五类模型进行了实证.实证结果显示,随机森林分类模型对信用评级变动的预测能力最强.     

趋势变动点与异常点的关系探讨

一、概念综述 具体来讲趋势变动点也称为结构变动点，是指以该点为分界点将一组时间序列数据分为两部分，分别用这两组数据来拟合事先建立好的模型，再用原整组时间序列数据去拟合该模型，模型中的参数值在整个期间内不能保持相同的数据点。     

中国货币政策利率传导机制及其效应的实证

文章基于最新统计数据,运用较新的研究方法向量自回归模型(VAR)和向量误差修正模型(VEC),对中国货币政策实际基准利率传导机制进行了实证研究。结果发现:(1)中国利率中介前向传导具有一定的刚性,但弱具后向传导作用。(2)投资和消费对利率的弹性低,对收入的长期反应大,但短期内主要受自身前3季的影响。(3)货币政策利率传导机制有效性低且存在3-5个季度时滞效应。由此表明适应市场经济运行的货币政策利率传导机制尚未真正形成,现行利率传导机制效应并不显著。     

中国物价波动的非线性特征分析

正2011年诺贝尔经济学奖获得者Sargent和Sims(1977)提出了动态因子模型。他们指出"工业产出增长率、失业率、就业率以及批发价格指数等美国的季节宏观经济变量变动的80%以上可以用两个动态因子来解释"。利用动态因子模型不仅可以解决模型的不可识别问题,而且可以使模型在包含更多信息的同时不出现参数过多的问题。景气指数法是各国政府和企业     

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。