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文档简介

1、1,利率交換之利差期間結構模型吻合殖利率曲 線與分析解 Term Structure of Interest Rate Swap Spreads Consistent with the Market Yield Curve and Analytical Solution,2,報告架構,研究動機與目的 文獻回顧 IRS利差之評價模型 實證研究 結論與建議,3,研究動機 龐大的契約規模 重要的避險工具 以AIC評價利率衍生性商品 1998年LTCM倒閉,與2000年美國宣布減少30年期公債的發行量等市場因素,使得IRS利差擴大並且波動加大。,4,五年期美元IRS利差走勢圖,5,研究目的,探討影響I

2、RS利差之因子 研究評價IRS利差模型 指出Grinblatt模型之缺點矛盾處 利率期限結構無法吻合現今市場殖利率曲線 理論模型與實證方法不一致 未進行模型預測分析 修正Grinblatt模型,使之吻合現今市場殖利率曲線,且推導一理論與實證方法一致之數學分析解,Grinblatt(2001)模型,6,本文與Grinblatt(2001)比較,7,文獻回顧,IRS利差決定因子之文獻回顧,信用風險,歐洲美元 市場,交易對手,Sundaresan (1991) Duffie-Singleton (1997),Longstaff -Schwartz (1995),流動性,Grinblatt (2001

3、),8,IRS利差決定因子之文獻回顧,流動性 Grinblatt(2001) 由於公債流動性高,使其成為利率避險的重要工具,因此市場 上有借券的需求。 投資人持有公債,可到REPO市場養券,相當於以一個很低的 利率借款。 因此相較於持有IRS,投資人持有公債則多了流動性利益 (liquidity based convenienced yield)。 IRS利差即為投資人持有IRS時,缺乏流動性利益之補償。 Grinblatt以此流動性利益來建構IRS利差評價模型。,9,模型假設,假設瞬間流動性利益(instantaneous liquidity based convenience yield)

4、,y(t),是外生且隨機。 假設瞬間流動性利益(y)為短率(r)與另一個狀態變數(x)之線性 函數,即 。 交易是連續的。 市場沒有交易成本。 沒有交易對手的信用風險。(資料使用mid rate) 沒有套利機會。 x, 代表的是流動性因子,它可能受到 (1)公債在外流通數,財政政策的改變,或發公債的時間的影響。 (2)即使公債流通數相同,也可能會因為投資人的偏好不同而不同。,10,IRS利差之公平市價,T年期IRS利差之現值=T年期流動性利益之現值 假設每T/N年付息一次,其中流動性利益之現值為:,其中期望值與共變數皆由風險中立下之機率結構所導出,11,Grinblatt模型 假設短率(r)與

5、狀態變數(x)皆為Vasicek(1977)設定下之O-U過程 b,e,為長期平均水準,a,c為均數回復的速度 為短率與瞬間流動性因子之波動程度。dZ,dW為標準Wiener 過程。,12,Grinblatt模型 透過機率測度轉換後可得風險中立下之IRS利差之分析解為: 其中,,為Vasicek(1977)所導出之時間t時支付一元 ,在時間0之零息債券之價值。,13,Vasiceks 零息債券價值 Vasicek為一一般均衡模型,其所推導之利率期間結構與市場上之利率期間結構未必吻合。,其中,14,Grinblatt實證研究與參數估計,估計市場上之利率期間結構與零息債券價格 以市場上觀察到之半年

6、期、一年期之LIBOR與二、三、四、五、七年 期之AIC為基礎,利用三次樣條擬合(cubic spine)之方法內插出每半年 一次之AIC。 再以拔靴法(Bootstrapping)之方法求出零息債券之價格 最小平方法估計參數,15,Grinblatt理論模型與實證方法不一致 根據Grinblatt之理論 零息債券價格應是由Vasicek模型內生產出的理論值;也就是說,若要尋找殖利率曲線,應該是用Vasicek之零息債券價格封閉解與市場的資料校準,從中找尋封閉解的參數值,再把估計所得到的參數值代入封閉解,以便得到與理論模型一致之殖利率曲線來進行實證研究。 Grinblatt的實證 利用cubl

7、ic spline與bootstrapping之方法求出市場上之零息債券價值來進行實證研究,導致理論與實證方法不一致之問題。,16,本文,修正Grinblatt模型 假設短率服從Hull-White(1990b)模型所設定的過程,故所 得到之利率期間結構可吻合現今市場殖利率曲線。因此, 在Hull-White模型下,所得到之IRS利差模型可吻合現今 市場之殖利率曲線。 實證方法與理論模型一致,17,吻合現今市場之殖利率曲線模型 假設短率(r)與瞬間狀態變數(x)皆為Hull-White(1990b)設定下之隨機過程,此模型假設均數回復速度與波動程度均可隨著時間而改 變。 並且加上另一隨時間而改

8、變之漂浮項 ,d(t) 。 吻合現今市場之利率期間結構 ,18,吻合現今市場之殖利率曲線模型,經過機率測度之轉換,可得一風險中立下之IRS利差評價模 型,其中,,為Hull-White(1990b)所導出之零息債券價值。,19,Hull-White(1990b) 之零息債券價值,其中,Hull-White(1990b)為一無套利模型,其所推導之利率期間結構吻合市場上之利率期間結構。,20,模型一 假設短率(r)與瞬間狀態變數(x)皆為Hull-White(1994)設定下之隨機過程,將 設為常數,即短率(r)與流動性狀態變數(x)之隨機過程如下:,21,模型一 透過機率測度轉換後可得IRS利差

9、之解為: 其中, 為Hull-White(1994)所導出之零息債券價值。,22,Hull-White(1994) 之零息債券價值,Hull-White(1994)為一無套利模型,其所推導之利率期間結構吻合市場上之利率期間結構。,23,模型二 假設短率(r)為Hull-White(1994)設定之隨機過程,瞬間狀態變數(x)服從Vasicek設定下之O-U 過程:,24,模型二 假設短率(r)為Hull-White(1994)設定之隨機過程,瞬間狀態變數(x)服從Vasicek設定下之O-U 過程:,25,模型二 透過機率測度轉換後可得IRS利差之解為: 其中, 為Hull-White(199

10、4)所導出之零息債券之價值,26,模型三 假設短率(r)與瞬間狀態變數(x)皆為Vasicek(1977)設定下之隨機過程,27,模型三 透過機率測度轉換後可得IRS利差之解為: 其中,,為Vasicek(1977)所導出之時間t時支付一元 ,在時間0之零息債券之價值。,28,小結 本文推導出較一般之三個利差期間結構模型,皆吻合市場上之殖利率曲線 Grinbaltt (2001)模型是本文一般化IRS利差期間結構模型的一個特例,在特定的參數設定下,本文可回到Grinblatt中以Vasicek為利率期間結構模型的利差模型 模型二優於模型三(Grinblatt) (1) 比較模型二與模型三可知,

11、兩個模型所推導出之IRS利差期間結 構模型,除了零息債券價格之函數型態不同外,其餘IRS利差期 間結構封閉解的型式相同,顯示兩模型最大差別在於是否與現今 市場殖利率曲線吻合。 (2) 模型二吻合現今市場之殖利率曲線,而模型三之零息債券價格是 一理論均衡值,未必吻合現今市場之殖利率曲線,29,實證研究 資料 來源:Datastream 利用半年期及一年期之LIBOR與二、三、四、五、七年期之IRS固定端報價(AIC),及二、三、四、五、七年期之IRS利差進行參數估計。 期間:1993/6/12003/5/30之週資料 利用1993/6/12002/12/31之週資料進行參數估計(每週二) 針對樣

12、本外的預測,本文做兩種驗證:一是選取1993/6/1至2002/12/31之間,每半年取一次樣本外資料點(取每半年的第一個週五)進行預測能力的檢驗,本文稱這些時點為內插預測點;另一是選取2003/1/12003/5/30之間,每週取一次樣本外資料點(取每週五)進行預測能力的檢驗,本文稱之為外插預測點。 利用橫斷面與時間序列的資料混合,一併估計參數,30,進行參數1993/6/12002/12/31之週資料(每週二) 期間:1993/6/12003/5/30之週資料 1993/6/1 (每週二) 2002/12/31 對樣本外的預測 -內插預測:選取1993/6/1至2002/12/31之間,每

13、半年取一次樣本外資料點(取每半年的第一個週五)進行預測能力的檢驗 -外插預測:選取2003/1/12003/5/30之間,每週取一次樣本外資料點(取每週五)進行預測能力的檢驗 1993/6/1 (每半年的第一個週五) 2002/12/31 2003/1/1 (每週五) 2003/5/30,31,實證模型 以模型二說明:假設短率與流動性因子無關下,且以數值積分逼近後: :瞬間流動性利益受短率影響的係數。 :風險中立下,流動性因子均數回復的速度。 :風險中立下,流動性因子之長期平均水準。 :風險中立下,流動性因子之起始值,32,參數估計方法 估計市場上之利率期間結構與零息債券價格 利用三次樣條擬合

14、(cubic spine)之方法內插出每半年一次之AIC 以拔靴法(Bootstrapping)之方法求出零息債券之價格 以數值積分方式逼近積分 最小平方法估計參數,33,研究結果分析 模型一之參數估計結果,34,研究結果分析 模型二之參數估計結果,35,模型解釋能力,估計值與實際值之相關係數 模型一之IRS利差估計值與實際值之相關係數 模型二之IRS利差估計值與實際值之相關係數,36,模型解釋能力,37,預測結果,模型一之IRS利差預測值與實際值之相關係數 模型二之IRS利差預測值與實際值之相關係數,38,模型一之IRS利差預測誤差表 模型二之IRS利差預測誤差表,39,結論與建議 改進Grinblatt模型之缺點與矛盾處 假設短率服從Hull-White(1990b)模型所假設的過程,推導一吻合現今市場殖利率曲線之IRS利差之一般化模型。 在特定參數下可回到Grinblatt中之模型 實證方法與理論模型一致。 最後進行參數估計與預測,發現,本文以流動性作為影響IRS利差之因子,對配適樣本內的市場上實際之IRS利差資料非常好 對預測樣本外的IRS利差之趨勢,具備不錯的預測能力;雖 然在預測IRS利差的趨勢上是具備不錯的預測能力,但是對 於預測IRS利差的準確度上是不足的。,40,結論與建議 後續研究建議 -將利率模型推廣至其它無套利機會利率模型,如: Hea

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