银行间同业拆借利率的复杂性研究

本文运用复杂性理论对我国银行间同业拆借利率进行了实证研究.通过银行间同业拆借利率的关联积分关于相空间维数的数值计算发现,当相空间维数大于9以后,关联维数趋于平稳,从而确定银行间同业拆借利率的嵌入维数约为9,这时对应的关联维数约为3.64.通过对Kolmogorov熵的计算得出,我国7天银行间同业拆借利率的可预测时间尺度约为7天.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.测定了我国银行问同业拆借利率收益率的Hurst指数.运用消除趋势波动分析方法,计算了我国银行问同业拆借利率收益率的标度指数.结果表明:银行间同业拆借利率显示为状态反持续性.     

同业拆借利率影响因素的研究

本文利用ARIMA模型研究了我国银行间同业拆借利率的长期影响因素，在考虑中国特殊情况的基础上，对可能的影响因素样本进行了筛选，最终采用时间序列金融的研究方法，从统计上找出了影响我国同业拆借市场利率的主要因素。结果发现，一年期人民币银行贷款利率和回购利率对我国的同业拆借市场利率存在长期的正的影响。这个结果还可以从Granger因果检验和他们的理论关系中得到验证。最后，本文还给出了一些相关的政策启示。     

我国银行间同业拆借利率的动态研究——基于跳跃-扩散-机制转换模型的实证分析

针对我国短期利率易受政策影响,波动较大并存在结构变化等特点,构建了跳跃-扩散-机制转换模型,同时考察了银行间7天同业拆借利率的波动、跳跃和结构变化三种效应,发现我国同业拆借利率不仅具有均值回归特性而且还存在明显的跳跃与机制转换,并且该模型比其嵌套的受限模型表现更佳.在高波动状态下利率波动的水平效应和ARCH效应可以忽略...     

拆入资金严禁用于固定资产贷款

<正> 中国人民银行决定,从6月1日起取消对同业拆借利率的上限管理,由拆借双方自行确定同业拆借利率,以进一步发展同业拆借市场,加快利率改革。中国人民银行在解释新的管理办法出台的原因时称,自今年1月3日全国银行间拆借市场开始试运行以来,市场运行保持平稳、健康的发展态势。中央银行决定从6月1日起对同业拆借利率不再实行上限管理的直接控制方法,而由拆借双方根据市场资金供求情况,自行确定同业拆借利率,进     

银行同业拆借市场利率期限结构实证研究

对我国银行同业拆借市场利率期限结构进行了实证研究,实证结果表明:中国银行间同业拆借利率在亚洲金融危机后发生了结构性变化,金融危机发生之前我国银行同业拆借利率支持利率期限结构中的预期理论,但金融危机发生之后却不能给予预期理论以充分的支持.     

SHIBOR何时能真正成为我国基础利率

2006年,中国人民银行推出了上海银行间同业拆借利率(SHIBOR),并于2006年12月1日起在全国银行间市场开始大面积试运行。SHI-BOR是一套新的货币市场基准利率指标体系。以拆借利率为基础,根据多家大银行每日对各期限资金拆借品种的报价进行加权平均处理,公布各个期限的平均拆借利率即为SHIBOR利率,在形成机制上,更接近国际货币市场普遍被作为基准利率的伦敦同业拆借利率(LIBOR)。SHIBOR的诞生就被认为是中国利率市场化改革的最重要的一步,SHIBOR也被认为最有可能成为中国金融市场的基础利率。经过几年的发展,根据笔者收集的数据和情况来看,SHIBOR的发展有喜有忧,但要担负起作为中     

中国银行间市场拆借利率与回购利率的相关性研究

货币市场利率在利率衍生品定价和中央银行实施货币政策中具有重要作用。本文将银行间市场拆借利率与回购利率结合起来进行研究,找出了拆借市场与回购市场的主导利率品种,通过实证检验得出其相关性,并揭示了银行间市场的发展趋势。     

我国银行间同业拆借利率的动态研究———基于跳跃 扩散 机制转换模型的实证分析

针对我国短期利率易受政策影响,波动较大并存在结构变化等特点,构建了跳跃 扩散 机制转换模型,同时考察了银行间 7 天同业拆借利率的波动、跳跃和结构变化三种效应,发现我国同业拆借利率不仅具有均值回归特性而且还存在明显的跳跃与机制转换,并且该模型 比其嵌套的受限模型表现更佳． 在高波动状态下利率波动的水平效应和 ARCH 效应可以忽略; 低波动状态下,水平效应可以忽略． 另外,跳跃具有聚类效应,高( 低) 的跳跃概率和高( 低)状态概率对应着高( 低) 利率和较高( 低) 的波动率,跳跃主要发生在高状态机制下,低状态机 制下发生跳跃的可能性很小．     

中国银行间同业拆借市场利率结构转换研究

利用Gray提出的一般利率结构转换模型对中国银行间 30 天同业拆借利率进行实证研究,发现中国银行间 30 天同业拆借市场确实存在结构转换现象.同时,在利率波动较小时其存在均值回复现象,而当利率波动较大时带有制度转换的 GARCH(1,1) 模型则显示不存在均值回复现象.     

基于机制转换与随机波动的我国短期利率研究

本文针对我国短期利率具有非线性,易受政策影响,波动较大并存在结构变化等特点,在Smith(2002)机制转换随机波动模型基础上,引入了非线性漂移项,并同时考虑了随机波动方程中常数项、滞后一阶项及方差的机制转换。该模型应用于我国银行间7天同业拆月度利率的研究发现,银行7天同业拆借利率存在明显的非线性、机制转换和波动的水平效应,而且引入机制转换后波动的持久性显著下降。另外,研究还发现高位概率对应着高的波动率和高的通货膨胀率,而低位概率对应着低的波动率和低的通货膨胀率。     

上海银行间同业拆放利率的风险测度

随着中国利率市场化进程的深化,利率风险将越来越大,同时上海银行间同业拆放利率将逐步成为中国的基准利率体系.在构建上海银行间同业拆放利率期限结构动态模型的基础上,首先利用风险值模型度量上海银行间同业拆放利率的风险值,然后进行后验检验,再利用期望损失模型度量上海银行间同业拆放利率的风险值,并时上海银行间同业拆放利率风险度量的风险值方法和期望损失方法进行比较分析.研究结果表明,无论从动态拟合效果,还是从风险度量的后验检验看,GED分布都优于正态分布和t分布,适合用于刻画上海银行间同业拆放利率序列的分布;上海银行间同业拆放利率序列具有均值回复特征和反杠杆效应;当风险值模型不能有效测度上海银行间同业拆放利率风险时,期望损失模型能部分克服风险值模型的不足,能有效测度实际损失风险.总的说来,APARCH-GED-VaR-ES模型可以较为准确地测度上海银行间同业拆放利率风险.     

中国利率期限结构的非线性动态研究

以1996年1月至2010年3月中国银行间同业拆借市场月度加权平均利率作为研究对象,应用协整检验方法和线性向量误差修正模型对利率期限结构的预期理论进行实证检验,应用马尔科夫区制转移向量误差修正模型研究预期理论调整作用下的利率期限结构非线性动态过程。研究结果表明,预期理论在中国利率期限结构中是成立的;利率期限结构具有两区制的非线性动态特征,可以按预期理论的调整强度将两种区制分别描述为强调整区制和弱调整区制;不同期限利率的平均变动幅度和平均风险溢价水平随区制状态变化而发生变化,具有区制相依性,区制间的转移具有非对称性。因此,应该进一步加强对利率期限结构中经济信息的识别和应用,进一步提高利率期限结构的政策参考价值。     

银行间回购利率的基准效应研究——我国短期利率“领先-滞后”效应的实证检验

本文以银行间和交易所1日、7日回购利率为研究对象,使用Granger因果检验和误差修正模型,检验了4种利率间的"领先-滞后"关系,发现交易所回购利率的变动显著领先于银行间相应期限的回购品种,银行间回购利率没有起到应有的基准作用。在银行间市场内部,7日回购利率则对1日回购利率存在一定程度的引领性。本文随后检验了两个市场的流动性,认为可以把上交所回购利率的领先关系归因于交易活跃,反映市场真实利率的信息会更快的得以体现。这就有可能领先于虽然交易金额巨大但交易仍不够频繁的银行间回购市场。     

基于贝叶斯方法的中国商业银行同业借贷网络中系统风险研究

本文针对银行双边风险敞口不可得的现实情况，利用贝叶斯方法，基于185家商业银行在2013年至2017年的资产负债表数据，在不同的网络结构设定下构建吉布斯抽样器，根据大量银行间同业资产及同业负债分布矩阵的样本，考察了每个商业银行在负面冲击后违约的概率及其分布。研究结果表明，银行同业借贷网络的结构能够显著影响银行的系统风险和违约概率。当网络连接概率处于中等水平时，冲击影响的范围最广；在完全网络结构下，风险分担的作用大于风险传染。总之，银行同业借贷既可以分担风险，也成为了风险传染的渠道，这种功能的转换取决于以下几类因素的相互作用：冲击的性质，例如冲击的规模，受冲击银行的数量以及冲击涉及的银行类型；清算时资产的贬值程度；银行自身资产负债表的特征。如果仅考虑银行同业借贷渠道，样本期内最稳健的银行系统是在2017年，而2014年的银行系统最脆弱。     

基于核心-边缘网络的中国银行风险传染

采用核心-边缘网络刻画我国银行间市场的网络结构,结合各银行同业往来资产和负债信息构建风险传染模型,对单个银行倒闭以及资产价格泡沫破灭两种情况下的传染过程进行模拟.研究发现,近年来我国银行系统的抗风险能力不断增强,但在所有银行中中国银行的风险传染程度最严重,应该加强对系统重要性银行的重视.同时,防范银行危机的关键在于控制资产价格泡沫,在合理的资产价格水平下,外界冲击难以对银行系统的安全性构成威胁.     

时间相依利率扩散模型的非参数估计

利率的变动模式会随着时间的推移、经济环境的变化和金融制度的改变而发生变化.时变的扩散模型能更好的描述短期利率的随机行为,文章采用基于核回归的非参数方法,估计中国银行间市场7天回购利率的时间相依CKLS模型.最后比较了时间相依CKLS模型与时齐CKLS模型在波动率预报上的表现,结果表明,时间相依CKLS模型更好的反映了利率实时的变化,提高了预测利率变化的精度.     

双渠道风险传染下银行系统稳定性分析

随着金融危机的频率和范围的不断扩大,银行系统性风险的研究越来越受到重视。针对银行业系统性风险,构建银行同业拆借（直接传染渠道）、银行共同持有资产（间接传染渠道）的双渠道风险传染网络模型。该模型引入了宏观经济波动带来的投资风险,并允许银行通过贬值出售资产来弥补流动性,这更真实地反映了银行系统的操作规则。研究结果表明,在各种经济因素波动情况下,平均储蓄量、储蓄的波动幅度、投资的收益率、存款准备金率以及储蓄利率等对银行系统稳定性的有较大影响,并进行了定量分析。该研究为定量研究宏观经济波动下银行系统性风险问题提供了方案,并为决策者和监管部门防范银行系统性风险提供了参考。     

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。