《中国国债收益率的影响因素分析》6600字

中国国债收益率的影响因素分析综述目录TOC\o"1-2"\h\u15500中国国债收益率的影响因素分析综述 1189551.1平稳性检验 1137091.2协整检验 247271.3滞后期数的选择 4192261.4格兰杰因果检验 4271341.5SVAR模型的识别与估计 6199945年期的矩阵分别为： 6199331.6脉冲响应分析 7161301.6.1波动市场环境下的脉冲响应分析 7317951.6.1牛市下的脉冲响应分析 9115021.7方差分解 11213181.7.1平稳市场环境下的方差分解分析 1187911.7.2牛市下的方差分解分析 12在债券市场研究领域，以债券收益率为被影响因素，影响因素包括多个方面，可分为系统性因素和非系统性因素，由于非系统性因素具有偶然性且不能很好的界定，因此研究中一般只分析系统性因素。系统性因素主要通过宏观因素来体现。本章的总体思路是将国债收益率作为因变量，宏观因素作为自变量，通过平稳性检验、协整检验和格兰杰因果检验确定影响关系，进而建立SVAR模型，最后利用脉冲响应函数和方差分解得出宏观因素对国债收益率的影响程度和影响效果。1.1平稳性检验宏观因素和国债收益率都是时间序列，首先要对所有变量进行单位根检验，本文采用的是ADF检验法则，将检验结果与临界值相比，若前者大于后者，则要拒绝原假设，说明原数列是非平稳的。反之，则说明原数列是平稳的。表5-1波动市场下的国债收益率及其宏观因素的ADF检验结果变量ADF检测值1%临界值5%临界值10%临界值Y1-2.3216-4.04-3.45-3.15d(Y1)-1.6418-3.51-2.89-2.58Y5-4.238-4.04-3.45-3.15Y10-3.4559-4.04-3.45-3.15d(Y10)-6.1465-3.51-2.89-2.58CPI-2.3083-4.04-3.45-3.15d(CPI)-6.3158-3.51-2.89-2.58M2-1.6192-4.04-3.45-3.15d(M2)-1.7374-3.51-2.89-2.58R007-3.6481-4.04-3.45-3.15d(R007)-6.9792-3.51-2.89-2.58由表5-1可以看出，在波动的市场环境下Y1、Y10、CPI、M2和R007这5个变量在1%置信水平下的ADF检测值都大于临界值，接受原假设，即都不是平稳数列，而这5个变量的一阶差分的ADF检测值都小于1%临界值，因此它们的一阶差分是平稳数列。对熊市下各个变量进行ADF检验的结果显示Y1、Y5、Y10、CPI、M2和R007这6个变量在1%、5%的置信水平下的ADF检测值都大于临界值，接受原假设，即都不是平稳数列，而这6个变量的一阶差分的ADF检测值都小于1%临界值，因此它们的一阶差分是平稳数列。对牛市下各个变量进行ADF检验的结果显示Y1、Y5、Y10、CPI、M2和R007这6个变量在1%的置信水平下的ADF检测值都大于临界值，接受原假设，即都不是平稳数列，而这6个变量的一阶差分的ADF检测值都小于1%临界值，因此它们的一阶差分是平稳数列。1.2协整检验协整检验的目的是检验各个变量间是否存在长期稳定的均衡关系，本文采用基于迹的Johansen检验方法。对波动市场环境下的各个变量间的检验结果如下表所示，由下表可以看出，在波动的市场环境下Y1、M2、CPI和R007可能有2个协整向量，Y5、M2、CPI和R007可能有2个协整向量，Y10、M2、CPI和R007可能有2个协整向量。综上，在5%的置信水平下，Y1、Y5和Y10与CPI、M2和R007都存在协整关系。表5-2Y1、M2、CPI和R007的Johansen迹检验结果HH检验统计量0.1临界值0.05临界值0.01临界值结论r≤3r>32.707.529.2412.970.05水平不显著r≤2r>217.4917.8519.9624.600.05水平不显著r≤1r>137.4832.0034.9141.070.05水平显著r=0r>066.5049.6553.1260.160.01水平显著表5-3Y5、M2、CPI和R007的Johansen迹检验结果HH检验统计量0.1临界值0.05临界值0.01临界值结论r≤3r>33.537.529.2412.970.05水平不显著r≤2r>217.5817.8519.9624.600.05水平不显著r≤1r>140.8032.0034.9141.070.05水平显著r=0r>073.0549.6553.1260.160.01水平显著表5-4Y10、M2、CPI和R007的Johansen迹检验结果HH检验统计量0.1临界值0.05临界值0.01临界值结论r≤3r>34.467.529.2412.970.05水平不显著r≤2r>220.7717.8519.9624.600.05水平不显著r≤1r>143.7232.0034.9141.070.01水平显著r=0r>081.9749.6553.1260.160.01水平显著对熊市下各个变量间进行协整检验的结果显示Y1、Y5和Y10与CPI、M2和R007不存在协整关系，即它们之间不存在长期稳定的关系。不适合建立SVAR模型。对牛市下各个变量间进行协整检验的结果显示Y1、CPI、M2和R007有2个协整向量，Y5、CPI、M2和R007有2个协整向量，Y10、CPI、M2和R007有1个协整向量。可见，在5%的置信水平下，Y1、Y5和Y10与CPI、M2和R007都存在协整关系。1.3滞后期数的选择如何选择模型中的滞后期是建立模型的基础。如果滞后期不足，会使得模型失真，从而模型的特征就不能够反映；如果滞后期过大，模型的自由度就会减少，模型的稳定性就会受到影响。本文采用的方法是结合AIC和SC准则，综合考虑后确定滞后阶数。结果显示在动荡的市场环境下，Y1、CPI、M2和R007在滞后1期时AIC和SC都达到最小；Y5、CPI、M2和R007在滞后1期时SC达到最小，在滞后2期时AIC达到最小；Y10、CPI、M2和R007在滞后1期时AIC和SC都达到最小，此时选择滞后1期是比较合理的。综合考虑，选择滞后1期较为合理。在熊市下，Y1、Y5和Y10与CPI、M2和R007在滞后7期时AIC和SC都达到最小，因此选择滞后期数为7比较合理。在牛市下，Y1、CPI、M2和R007在滞后1期时AIC和SC都达到最小；Y5、CPI、M2和R007在滞后1期时SC达到最小，在滞后2期时AIC达到最小；Y10、CPI、M2和R007在滞后1期时SC达到最小，在滞后2期时AIC达到最小，此时选择滞后1期是比较合理的。综合考虑，选择滞后1期较为合理。1.4格兰杰因果检验通过协整分析可以得出在不同的市场环境下，Y1、Y5和Y10是否分别与CPI、M2和R007存在长期的均衡关系，但是变量数值的变动是否存在一个变量的变动引起另一个变量变动的因果关系还需进一步验证，因此需要运用格兰杰因果检验来确定。在动荡的市场环境下进行格兰杰因果检验的结果如下表所示，根据检验法则可以看出，CPI和M2不是Y1的格兰杰原因，但是R007是Y1的格兰杰原因；CPI和M2不是Y5的格兰杰原因，但是R007是Y5的格兰杰原因；CPI和R007不是Y10的格兰杰原因，但是M2是Y10的格兰杰原因。表5-5格兰杰因果检验结果P值结论CPI→Y10.4261CPI不是Y1的格兰杰原因Y1→CPI0.7538Y1不是CPI的格兰杰原因M2→Y10.5332M2不是Y1的格兰杰原因Y1→M20.0000Y1是M2的格兰杰原因R007→Y10.0086R007是Y1的格兰杰原因Y1→R0070.5206Y1不是R007的格兰杰原因CPI→Y50.8492CPI不是Y5的格兰杰原因Y5→CPI0.1234Y5不是CPI的格兰杰原因M2→Y50.0710M2不是Y5的格兰杰原因Y5→M20.0001Y5是M2的格兰杰原因R007→Y50.0000R007是Y5的格兰杰原因Y5→R0070.0000Y5是R007的格兰杰原因CPI→Y100.5269CPI不是Y10的格兰杰原因Y10→CPI0.4369Y10不是CPI的格兰杰原因M2→Y100.0022M2是Y10的格兰杰原因Y10→M20.0180Y10不是M2的格兰杰原因R007→Y100.6732R007不是Y10的格兰杰原因Y10→R0070.9674Y10不是R007的格兰杰原因在熊市下，进行格兰杰因果检验的结果发现，在5%的显著性水平下，Y1、Y5和Y10与CPI、M2和R007之间不存在格兰杰因果的关系。经过协整检验和格兰杰因果检验发现，在熊市中，国债收益率和宏观因素之间不适合建立SVAR模型。可见宏观三因素和短期、中期和长期国债收益率之间不存在长期稳定的均衡关系。在牛市下，格兰杰因果检验的结果显示，Y1是M2的格兰杰原因、R007是Y1的格兰杰原因、Y5是M2的格兰杰原因、M2是Y10的格兰杰原因。1.5SVAR模型的识别与估计本文采用的是对AB型SVAR模型进行约束，其中A为下三角矩阵，B为对角矩阵。根据统计软件得出A、B矩阵如下所示：在波动的市场环境下，1年期国债收益率SVAR模型的矩阵分别为：5年期的矩阵分别为：10年期的矩阵分别为：在牛市下1年期的矩阵分别为：5年期的矩阵分别为：10年期的矩阵分别为：1.6脉冲响应分析脉冲响应函数描述的是模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。可以用来研究CPI、M2、和R007产生单位正冲击后，不同期限的国债收益率对冲击的反应程度和反应方向以及这种反应随时间变化的轨迹。1.6.1波动市场环境下的脉冲响应分析在波动的市场环境下，脉冲响应的结果如下所示：图5-11年期国债收益率的脉冲响应结果由图5-1可以看出，当在本期给CPI一个正冲击后，Y1在前60期呈现抛物线式的正向冲击，在10期左右达到最高点，约为0.05，从第70期之后这种冲击逐渐消失。这表明CPI受到外部条件的某一冲击后，传递给Y1，给Y1带来的同向的冲击，而且这一冲击具有较长的持续效应；同样M2受到外部条件的某一冲击后，传递给Y1，给Y1带来负向的冲击；R007受到外部条件的某一冲击后，传递给Y1，给Y1带来同向的冲击，这种冲击在第5期左右达到最高点，随后不断衰弱，在70期后消失，但是这一冲击相对较大，而且具有较长的持续效应。对于1年期国债收益率来说，影响程度排序是R007>CPI=M2。图5-25年期国债收益率脉冲响应结果由图5-2可以看出当CPI受到外部条件的某一冲击后，在前两期给Y5带来一个负向冲击，在2期至5期给Y5带来正向冲击，在第5期之后是负向冲击，且在第9期达到最大值，约为-0.05；M2受到外部条件的某一冲击后，传递给Y5，在前40期左右给Y5带来的正向的冲击，在40期之后这种冲击消失；R007受到外部条件的某一冲击后，传递给Y5，在前3期给Y5带来同向的冲击，在第2期左右达到最大值，约为0.2，在第7期之后给Y5带来的是负向冲击，随着时间的推移这种冲击逐渐减少。对于5年期国债收益率来说，影响程度排序是R007>M2>CPI。图5-310年期国债收益率脉冲响应结果由图5-3可以看出当CPI受到外部条件的某一冲击后，在前40期给Y10带来的是抛物线式的负向冲击，在第15期左右达到最大值，约为-0.15；M2受到外部条件的某一冲击后，在前40期给Y10带来的是抛物线式的正向冲击，在第8期左右达到最大值，约为0.15；R007受到外部条件的某一冲击后，在前10期给Y5带来同向的冲击，在第5期左右达到最大值，约为0.15，在第10期之后给Y5带来的是负向冲击，随着时间的推移这种冲击逐渐减少并在第60期消失。对于10年期国债收益率来说，影响程度排序是CPI=M2＞R007。在波动的市场环境下，当宏观因素受到外部的冲击后，R007对Y1和Y5的冲击最大，M2对Y10的冲击最大。可见，短期和中期国债收益率受到资金面的冲击影响最大，长期国债收益率受到政策面的冲击影响最大。1.6.1牛市下的脉冲响应分析在牛市下，脉冲响应的结果如下所示：图5-41年期国债收益率脉冲响应结果当在本期给CPI一个正冲击后，Y1在前15期呈现抛物线式的正向冲击，在8期左右达到最高点，约为0.3，从第30期之后这种冲击逐渐消失。这表明CPI受到外部条件的某一冲击后，传递给Y1，给Y1带来的同向的冲击，而且这一冲击具有较长的持续效应；同样M2受到外部条件的某一冲击后，给Y1带来的抛物线式的正向冲击，在第5期达到最大值，约为0.18，在第20期之后逐渐减弱；R007受到外部条件的某一冲击后，给Y1带来同向的冲击，这种冲击在第5期左右达到最高点，随后不断衰弱，在20期后逐渐消失。对于1年期国债收益率来说，影响程度排序：R007=M2＞CPI，CPI带来的冲击很微弱。图5-55年期国债收益率脉冲响应结果当CPI受到外部条件的某一冲击后，传递给Y5，在前5期给Y5带来的负向的冲击，在5-8期带来同向的冲击，之后一直都是负向的冲击，在第15期达到最大，约为-0.05；M2受到外部条件的某一冲击后，给Y5带来的一直是同向冲击，在第8期左右达到最大，约为0.1；R007受到外部条件的某一冲击后，在前8期带来的是同向冲击，这种冲击在第5期左右达到最高点，约为0.22，在第8期带来的是负向冲击，且不断衰弱，。对于5年期国债收益率来说，影响程度排序是R007>M2>CPI。图5-610年期国债收益率脉冲响应结果当CPI受到外部条件的某一冲击后，在前两期给Y10带来一个很弱的同向冲击，之后一直到20期都是负向冲击，最大值达到-0.05，可见冲击很小；M2受到外部条件的某一冲击后，在前10期给Y10带来抛物线式的同向冲击，最大达到0.17；R007受到外部条件的某一冲击后，在前10期给Y10带来同向冲击，最大达到0.14，在10到20期是很弱的负向冲击，之后的冲击很小。对于10年期国债收益率来说，影响程度排序是M2=R007>CPI。在牛市下，当宏观因素受到外部的冲击后，R007和M2对Y1的冲击最大，R007对Y5的冲击最大，M2和R007对Y10的冲击最大。可见，和动荡的市场环境下相比，短期国债收益率不仅受到资金面的冲击影响最大，还受到政策面较大的冲击。长期国债收益率不仅受到政策面的冲击影响最大，还受到资金面较大的冲击。1.7方差分解方差分解通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。1.7.1平稳市场环境下的方差分解分析在波动市场环境下进行方差分解得到的结果如下所示：图5-7波动市场环境下的国债收益率方差分解结果Y1的波动有大约78%归因于自身的冲击因素，另外三个因素的冲击中，R007对Y1波动的贡献率最大，在第5期之后达到最大，约为20%，之后一直保持平稳不变，而CPI和M2对Y1的波动几乎没有做出贡献。Y5的波动有大约70%归因于自身的冲击因素，另外三个因素的冲击中，R007对Y5波动的贡献率最大，在第5期之后达到最大，约为15%，之后一直保持平稳不变，CPI对Y5波动的贡献率约为10%左右，M2的贡献率最小，约为5%。Y10的波动有大约57%归因于自身的冲击因素，另外三个因素的冲击中，M2和CPI对Y10波动的贡献率在第40期以后的贡献率相同，约为20%，之后一直保持平稳不变，R007对Y10波动的贡献率最小，约为3%。综上所述，对Y1的波动影响程度最大的是R007；对Y5的波动影响程度最大的也是R007；对Y10的波动影响程度最大的是CPI和M2。1.7.2牛市下的方差分解分析在牛市下进行方差分解得到的结果如下所示：图5-8牛市下国债收益率方差分解结果Y1的波动有大约78%归因于自身的冲击因素，另外三个因素的冲击中，M2对Y1波动的贡献率最大，在第5期之后达到最大，约为13%，之后一直保持平稳不变，R007对Y1波动的贡献率也在第5期达到最大，约为9%，而CPI对Y1的波动几乎没有做出贡献。Y5的波动有大约80%归因于自身的冲击因素，另外三个因素的冲击中，M2对Y5波动的贡献率最大，在第8期之后达到最大，约为18%，之后一直保持平稳不变，R007对Y5波动的贡献率也在第6期达到最大，约为2%，而CPI对Y5的波动几乎没有做出贡献。Y10的波动有大约78%归因于自身的冲击因素，另外三个因素的冲击中，M2对Y10波动的贡献率最大，在第5期之后达到最大，约为13%，之后一直保持平稳不变，R007对Y10波动的贡献率也在第5期达到最大，约为8%，而CPI对Y5的波动几乎没有做出贡献。综上所述，在牛市中，对Y1的波动影响程度最大的是CPI；对Y5的波动影响程度最大的是R007；对Y10的波动影响程度最大的是R007和M2。1.8小结在将2002-2017年国债收益率聚为3类的基础上，将国债收益率(短期、中期和长期)作为因变量，宏观因素(CPI、M2和R007表示)作为自变量，通过协整检验和格兰杰因果检验确定影响关系，进而建立SVAR模型，然后利用脉冲响应函数和方差分解得出宏观因素对国债收益率的影响程度和影响效果。利用脉冲响应分析和方差分解得到的结果如下表：表5-6不同市场环境下的脉冲响应结果脉冲响应结果1年波动市场CPI→Y1，较小；M2→Y1，较小；R007→Y1，同向冲击，较大。影响程度排序：R007>CPI=M2牛市CPI→Y1，很小；M2→Y1，同向冲击，较大；R007→Y1，同向冲击，较大，影响程度排序：R007=M2＞CPI5年波动市场CPI→Y5，较小；M2→Y5，正向冲击，较小；R007→Y5，前3期同向冲击，之后是负向冲击，较大。影响程度排序是R007>M2>CPI牛市CPI→Y5，很小；M2→Y5，较小；R007→Y5前8期是同向冲击，之后是负向冲击，较大。影响程度排序是R007>M2>CPI10年波动市场CPI→Y10，负向冲击，较大；M2→Y10，正向冲击，较大；R007→Y10，较小。影响程度排序是M2=CPI＞R007牛市CPI→Y10，很小；M2→Y10，同向冲击，较大；R007→Y10，正向冲击，较大。影响程度排序是M2=R007>CPI表5-7不同市场环境下的方差分解结果方差分解结果1年波动市场约78%归因于自身，贡献度排序：R007>CPI=M2牛市约78%归因于自身贡献度排序：M2>R007>CPI5年波动市场约70%归因于自身，贡献度排序：R007>CPI>M2牛市约80%归因于自身，贡献度排序：M2>R00