基于egarch模型的交易所国债市场波动性分析.doc

基于模型的交易所国债市场波动性分析一、问题的提出国债市场是经济运行中一个不可或缺的重要组成部分联结货币政策和财政政策沟通货币市场和资本市场目前我国国债市场结构分割银行间债券市场与交易所债券市场构成国债市场的主体框架银行间市场参与机构较少形成寡头垄断；交易所市场参与者众多形成竞争机制在交易所市场中通过买卖双方的竞争机制决定价格其交易过程透明形成的交易价格公正、公平1波动性(Volatility)是资产收益的不确定性的衡量测度资产的风险一般而言波动性越大风险越大Engle(1982)首先提出的自回归条件异方差模型即ARCH模型将方差和条件方差区分开来并让条件方差作为过去误差的函数而变化从而为解决异方差问题提供了新的途径Bollerslev(1986)提出了广义自回归条件异方差GARCH模型国外学者将这种方法应用到经济的诸多领域显示了ARCH模型族的适用性国内也有学者应用ARCH模型族对证券市场进行了实证研究黄后川、陈浪南(2003)对股票市场波动率评估和分析2王燕辉、王凯涛(2004)应用EGARCH分析了深圳股市的波动性3国债安全性并非浑然天成“327”国债风波仍然让人记忆犹新国债回购风险拖累了诸多证券公司和上市公司目前国债市场的供求失衡导致国债价格变异和利率的进一步失真从而会引发国债市场的系统性风险交易所国债的波动无论对于国家还是对机构投资者包括个人投资者都是一个值得关注的重要问题二、指标选择与数据分析(一)指标选择上海证券交易所的国债交易量占整个交易所市场的99%2006年3月上海证券交易所拥有国债现货43只国债质押式回购9只上证国债指数(LEB)是上证指数系列的第一只债券指数它使我国证券市场股票、债券、基金“三位一体”的指数体系基本形成上证国债指数是以上海证券交易所上市的所有固定利率国债为样本按照国债发行量加权而成每月最后一个交易日将剩余期限不到一年的国债剔除自2003年1月2日起对外发布基日为2002年12月31日基点为100点代码为000012上证国债指数的目的是反映我国债券市场整体变动状况是我国债券市场价格变动的“指示器”上证国债指数既为投资者提供了精确的投资尺度又为金融产品创新夯实了基础基于上面的分析本文选择上证国债指数为指标来对交易所国债市场的波动进行度量(二)数据分析上证国债指数的动态公布是从2003年2月24开始数据的时间区间是从2003年2月24日到2005年12月30日共696个数据国债指数收益率(DLEB)是通过式(1)得到的DLEB=InPt-InPt-1(1)上证国债指数历史走势如图1所示波谷是2004年4月30日99.1波峰是2005年12月10日109.73国债收益率的图形如图2所示可以看出在一定范围内存在剧烈波动数据来自大智慧软件运用Eviews分析处理图1国债指数历史走势图2国债指数收益率三、实证分析(一)平稳性检验采用ADF(DickeyandFuller1981)和PP(PhillipsandPerron1988)法进行单位根检验对上证国债指数和收益率序列进行检验发现国债指数序列(LEB)不是平稳序列而收益率序列(DLEB)则是平稳性序列(见表1)表1单位根检验(二)正态性检验国债收益的时间序列的特征是方差不仅随时间变化而且有时变化得很激烈对其进行正态性检验偏度是-1.80031峰度是17.5419偏离正态分布的水平按时间观察表现出“波动集群”(volatilityclustering)特征即方差在一定时段中比较小而在另一时段中比较大从取值的分布看表现的则是尖峰厚尾(leptokurtosisandfat-tail)特征即均值附近与尾区的概率值比正态分布大而其余区域的概率比正态分布小(三)ARCH效应检验对残差t是否存在ARCH或GARCH效应进行检验通常采用Engle(1982)提出的拉格朗日乘子检验法(LagrangeMultipliertest)简称LM检验一般是对t2进行AR(q)自回归估计得到拟合优度R2然后利用结论在不存在ARCH或GARCH的原假设下统计量TR2服从于自由度为q的x2分布在选定的显著性水平下当TR2值大于x2分布的临界值时则拒绝t不存在ARCH或GARCH的原假设即认为存在ARCH或GARCH效应经过拟合滞后1阶和滞后3阶构成的自回归时间序列比较显著DLEBt=1DLEBt-1+2DLEBt-3+t(2)(四)EGARCH模型若一个平稳随机变量可以表示为AR(p)形式其随机误差项的方差可用误差项平方的q阶分布滞后模型描述则称为ARCH模型为避免ARCH模型的滞后项过多可采用加入st2的滞后项的方法这就形成GARCH模型即广义自回归条件异方差模型EGARCH模型即指数(Exponential)模型由Nelson在1991年提出的其目的是为了刻画条件方差对市场中正、负干扰的反应的非对称性4模型中条件方差采用了自然对数形式意味着杠杆效应是指数型的此时条件方差ht为延迟扰动项t-i的反对称函数ARCH项与GARCH和ARCH相比这种模型的优点在于可以区别正信息和负信息的不同影响正信息表示“利好”负信息表示“利坏”虽然正信息和负信息的绝对值相同但EGARCH模型可以区别正、负信息对波动的不同影响因此EGARCH模型可以很好的描述了金融市场中的非对称性此外由于方差被表示成指数形式因而对模型中的参数没有任何约束这是EGARCH模型的一大优点因为等式右侧是st2的对数所以无论等式右侧是正是负作为其反对数st2总是正的上式右侧第2项是用条件标准差st除信息ut及其滞后项(ut/st)表示标准信息第3项是用均值u减标准信息的绝对值经过分析EGARCH(11)是拟合的较好的模型即对式(2)和式(4)进行回归分析结果如表2所示利坏的影响强于利好信息的影响四、结论与建议经过实证分析交易所国债指数序列不是平稳序列而收益率序列则是平稳性序列分布呈现尖峰厚尾特征收益率在一定的范围内存在波动性值得说明的是经拟合所得的EGARCH模型显示利坏信息的影响要远远大于利好信息的影响交易所国债市场的波动性原因可归结为三点首先是国债自身的波动性交易所国债并非一劳永逸的其风险依然存在；其次是国债市场的分割Granger因果关系检验发现银行间国债市场与交易所国债市场价格传递微观结构中传染机制起到举足轻重的作用；最后是投资者行为投资者厌恶损失非理性行为造成羊群效应等非理性现象增加了交易所国债市场的波动性2006年交易所国债市场一路飙开但交易量大幅萎缩股市与债市的跷跷板效应日趋明显勿庸置疑国债不仅为国民经济发展提供了大量建设资金也在一定程度上满足了社会各类投资者投资国债的需要不断扩大的国债发行规模为市场提供了更多的流动性有利于活跃和稳定金融市场保证财政政策和货币政策的有效实施国债关系国计民生财政部和人民银行等相关部门应实时监控、审时度势加强国债市场基础设施建设加强两大市场的联系机制采用公开市场等手段把国债的波动控制在“黄金输送点”的安全范围内国债是机构投资者资产组合的必然选择机构投资者应在团队研究凸性与久期等基础上采取科学的投资策略国债是个人投资者特别是风险厌恶者相对理想的投资工具切勿盲目跟庄以免遭遇巨大的风险国债价格是社会资金供求的反映国债收益率是基准利率的代表我国国债市场的改革发展依然迫切参考文献1唐旭.中国国