利率期限结构研究

利率期限结构研究（精选8篇）

利率期限结构研究 第1篇

关键词：利率期限结构,主成分分析,国债

一、研究背景

国债收益率曲线反映了国债收益率与到期期限间的关系。国债收益率曲线对金融市场及整个市场经济的作用非常大, 它是无风险证券的买卖, 体现了真实市场利率。随着市场化的进行, 我国将大力发展和完善国债市场, 丰富产品结构, 充分发挥其基准利率的指示作用, 因此对利率期限结构的研究迫在眉睫。

二、文献综述

大量的研究表明国债利率期限结构可以由三因素来解释, 且这三个参数中蕴藏着丰富的政策信息, 可以对未来宏观经济形势进行预测。Litterman and Scheinkman (1991) 运用主成分分析法将美国收益率曲线的主要变动因素进行提取, 发现前三个主成分可以解释利率曲线的绝大部分的变动, 他将这三个因素分别称为水平因素、斜度因素和曲率因素;于鑫 (2009) 运用脉冲响应函数发现, 与成熟市场相似, 我国90%以上的利率曲线变化可以由水平、斜率和曲率三个因素进行解释, 价格水平对水平因素的影响最大, 而货币政策是斜率与曲率因素变化的最重要原因。

三、数据选取

本文选取了中债网2006年5月-2012年2月的3月期、9月期、1年期、2年期、3年期、5年期、7年期、10年期、15年期的银行间国债即期利率。利率的月度加权平均数据虽然比日度数据缺失了很多信息, 但是可以消除异常市场环境的影响。数据来源为wind数据库。

各期限国债即期收益率的描述性统计量如下表所示, 可以看出, 3月期、9月期等短期限的债券利率标准差比较大, 波动幅度较大, 10年期与15年等长期限的变动较小。这与预期理论相符:长期利率是短期利率的平均, 数据相对比较平滑。

四、实证研究

首先检验数据的平稳性, 本文采用ADF方法对数据的单位根进行检验。9个序列的一阶差分为平稳序列。

其次, 对差分后的序列进行主成分分析, 得到主成分的特征值和方差贡献度如下表所示。累计贡献率表明前三个主成分解释的利率期限结构变异高达97.3%。

根据国内学者研究, 水平因素的负荷因子在不同的期限内近似相等;斜率因素的负荷因子随着期限增加逐渐增加或者递减;曲率因素的负荷因子在中期期限最大, 而短期和长期期限的负荷因子比较低。观察下表, 我们的实证结果与此规律比较相符。

根据以上实证结果, 我们采用王一鸣和李剑峰 (2005) 在论文中所采用的回归方法构建利率期限结构曲线, 即:

其中:Yt为收益率, T为零息票债券的期限, α为水平因子, β为斜率因子, ε为曲率因子, 这三个参数描述了收益率的曲线特征。我们得到从2006年5月-2012年2月每月的一组参数的估计值, 解释系数均高达98%, 且系数均显著。下面三图绘制了截距、斜率、曲率的特征轨迹:

我们可以看出2008年时截距与斜率发生很大变化。2008年国际金融危机造成全球经济衰退, 国家实行宽松的货币政策与财政政策, 货币供给量的增加使利率整体水平大幅下降, 人们的长期通胀预期增加使得长期利率比短期利率下降幅度较低, 从而斜率变大, 曲线变陡峭, 曲率在这段时间达到极值点。

五、小结

本文通过主成分分析方法, 对利率期限结构形成初步的认识, 发现三个主成分因子可以对其做大部分解释, 随后通过构建的模型, 我们对银行间国债利率曲线进行实证研究, 得到水平因子、斜率因子、曲率因子的走势。当前, 国债在我国金融市场中基准利率的作用还不是很明显, 其发行和流通也存在一定的问题, 但是其利率曲线结构中包含了丰富的政策含义, 能够为央行制定货币政策提供前瞻性信息。而本文的研究结果可以为进一步测度货币政策对利率期限结构的影响等其他研究提供了基础。

参考文献

[1]金斌.我国国债收益率曲线的构造:基于利率期限结构的实证研究[D].厦门:厦门大学, 2002.

利率期限结构研究 第2篇

一、问题的提出

关于债务期限结构对企业投资行为的影响，学者们的观点似乎并不统一。这其中最有代表性的是Myers（1977）[1]和Jensen（1986）[2]。Myers认为，如果企业拥有较多的长期债务，则当其未来的投资机会较多时，债权人有可能分享项目投资带来的大部分收益，以致股东只能获得很低的收益。此时，尽管项目能够带来正的净现值，股东仍将放弃投资，产生投资不足。为了避免这种现象出现，企业应尽可能借入短期资金，从而当投资机会到来时，企业不会因为尚未到期的长期债务较多而放弃具有投资价值（即净现值为正）的项目。总之，在Myers看来，短期债务可以避免企业投资不足，而长期债务有可能导致企业投资不足。

与Myers的看法不同，Jensen认为短期债务有利于减轻企业过度投资。原因是，当企业拥有较多的自由现金流时，企业管理者可能会将它们投资于一些缺乏投资价值（即净现值为负）的项目上，从而产生过度投资行为。为了抑制管理者的这种不良行为，企业可以采取增加债务的手段。这样一方面有利于减少企业的自由现金流，另一方面增加了企业发生财务困境的可能性。由于这两种效应，短期债务相对于长期债务更强，因此，Jensen认为短期债务更有助于减少企业过度投资行为的发生。

显然，Myers（1977）和Jensen（1986）的观点都很有道理，并且都意味着短期债务不会导致企业过度投资。但袁卫秋（2009）[3]指出，在Myers对其理论的推导过程中，只是考虑了企业在未来可能具有很多投资机会，而没有考虑这些投资机会存在时机选择问题，即可以在不同时期进行投资选择。根据企业长期投资决策中的实物期权理论，企业未来的投资机会可以推迟执行，也可以提前执行，即企业投资机会的执行实际上存在着时机选择问题。为此，袁卫秋（2009）在Myers（1977）模型的基础上构造了一个投资机会可以选择的理论模型并经过适当推导，最终得到一个完全相反的结论，即短期债务有可能导致企业过度投资。

由于债务期限结构的实证研究，长期以来主要集中于影响因素的分析，而对其与企业投资行为的关系鲜有涉及，因此本文的研究又丰富了现行债务期限结构的研究成果。

二、研究设计

（一）变量定义

根据袁卫秋（2009）的研究，短期债务有可能导致企业过度投资。据此，可以得到两个推论：（1）企业的长期债务可能导致投资不足；（2）平均债务期限与企业的投资呈负向关系。为了对这些结论进行检验，拟设定如下变量。

1.投资规模

根据Fazzari等（1988）[4]、Cleary（1999）[5]、Lang（1996）[6]等人的做法，结合上市公司财务报表中的具体信息，本文用固定资产、长期投资及在建工程的年度变化值，即用这些变量的年末余额减去年初余额来表示公司当年的投资规模，并用期初总资产进行标准化处理。标准化后的投资规模用字母I表示。

2.长期债务、短期债务和平均债务期限

采用Scherr和Hulburt（2001）[7]等学者的做法，根据长短期债务的划分采取财务报表中的做法，将一年以上的债务定义为长期债务，一年以内的债务（包括一年以内到期的长期债务）定义为短期债务。短期债务和长期债务均用总资产进行标准化处理。标准化后的变量分别用字母LD、SD表示。平均债务期限用长期债务占全部债务的比例来计量，并用字母DM表示。以上各变量计算中所用数据均为年末数据。同时，根据前文分析以及袁卫秋（2009）公司投资与长期债务呈负向关系、与短期债务呈正向关系、与平均债务期限呈负向关系的观点进行研究。

以上变量与研究假设直接相关。除此之外，还应设计部分控制变量来减少其他一些因素的影响，以提高研究结果的可信性和准确性。确定控制变量的主要理论依据是托宾Q理论和融资约束理论。

（二）研究样本与数据来源

本文以2007年沪深股市中的892家制造业上市公司为研究对象，为了使研究结果较具说服力，笔者对892家公司进行了连续四个年度的考察，即搜集了2007—2010年共四年的数据，这样得到的事实上是一个面板数据样本。显然研究对象始终保持不变更有助于说明问题。为了使研究结论更可靠，必须对原始样本进行筛选。筛选原则是：（1）剔除了权益为负的公司；（2）由于样本期间包含带有PT、ST或*ST标志的公司，而这些公司的财务状况已变得异常，因此剔除了这部分公司；（3）与大多数研究一样，剔除了样本期间行业发生变更的公司。最终得到的上市公司数为706家，样本观测总数为2 824个。研究中所用数据主要来自于万德数据库，部分明显存在错误的数据的更正或缺失数据的添补均源于公司年报。

（三）模型设计

由于该数据是通过对一个固定样本进行连续四年的观察得到的，因此本文的数据事实上是所谓的面板数据。相对于只利用时间序列数据或横截面数据进行实证分析而言，面板数据具有很多优势。第一，它能够提供给研究人员更多的样本，从而降低了解释变量之间的多重共线性，进而提高了参数估计的有效性。第二，时间变量和横截面变量的信息结合能够显著减少变量遗漏所带来的问题。第三，面板数据能更好地研究动态调整，具有识别并度量横截面或时间序列数据不能检验的效应。由于用来拟合面板数据的模型有好几种，每一种模型对应着不同的数据特征。在建立面板数据模型时必须控制不可观察的时间特征和（或）个体特征，以避免模型设定偏差，提高参数估计有效性。如果模型设定有误，会造成参数估计结果与实际相差很大。所以，对于面板数据的建模问题，首先应根据数据的特点选择合适的模型形式。

面板数据模型主要有以下三种常用形式：

1.斜率和截距在不同的横截面样本点和时间上都相同

2.斜率在不同的横截面样本点和时间上相同；截距在不同的横截面样本点上不同，但在时间上相同

3.斜率和截距在不同的横截面样本点上都不同，在时间上都相同

首先检验模型1，即假设斜率和截距在不同的横截面样本点和时间上都相同。如果该假设成立，则无需再对其他模型进行检验，并且利用模型1来进行数据分析，此时的分析方法也常称为混合数据回归模型。如果上述假设不成立，则对模型2进行检验，即假设斜率在不同的横截面样本点和时间上相同，但截距不同。倘若此时假设成立，则利用模型2来进行数据分析。倘若此时假设不成立，则利用模型3来进行数据分析。

模型1的检验统计量是：

其中n为样本的个数，K为解释变量的个数，T为时间的长度，S3为模型3利用普通最小二乘估计法获得的残差平方和，S1为模型1利用普通最小二乘估计法获得的残差平方和。

模型2的检验统计量是：

其中n为样本的个数，K为解释变量的个数，T为时间的长度，S3为模型3利用普通最小二乘估计法获得的残差平方和，S2为模型2利用普通最小二乘估计法获得的残差平方和。

利用本文样本对应的数据可以算得统计量F1和F2的值分别为F1=0.378，F2＝4.763。查F分布表，给定1%的显著性水平，得到临界值F1（2 960，1 186）＞F0.01（∞，∞）=1.00与临界值F2(3552，1186）＜F0.01（200，15）=2.13。由于F2＞2.13＞F2（3 552，1 186），所以模型1被拒绝。又由于F1＜1.00＜F1（2960，1186），所以模型2被接受。这就意味着本文所建立的模型应是变截距模型。然而，至此并未得到本文最终应建立的模型，因为变截距模型又有两种形式，即随机效应模型和固定效应模型。当横截面个体是从一个大的总体中随机抽得时，该模型仅适用于被抽到的横截面个体，而不是样本外的其他个体。此时，认为总体中的个体差异αi服从随机分布更合适。如果横截面的个体是总体的全部个体时，固定效应模型是合适的模型，此时αi为依赖于个体的常数。固定效应模型通常假定横截面的个体影响可以利用常数项αi的差异来说明。随机影响模型假定横截面的个体影响αi是一服从均值为β0的随机变量，即αi＝β0＋μi。可见，模型2究竟是固定效应模型还是随机影响模型关键取决于αi是常数还是随机变量。当αi为常数时，模型2即为固定效应模型，此时εitN（0，σ。当αi＝β0＋μi时，模型2变为：

Yit=β0+β1X1it+β2X2it+...+βnXnit+μi+εit，此时即可设为ωit=μi+ εit，其中μiN（0，σ）为横截面误差成分，εitN（0，σ）为时间序列和横截面混合误差成分，Var（ωit）=σ+σ。

对于变截距模型的上述两种模型究竟采用何种模型，一个正式的检验可以利用Hausman统计量来判断。

利用本文样本对应的数据可以算得Hausman检验统计量W的值为27.493，大于（5）=15.068的值，所以拒绝原假设，这就意味着根据本文数据的特点最终应采用固定效应模型。其具体形式为：

其中εit～N（0，σ）。

上述模型中的短期债务SD、长期债务LD和债务期限DM为考察变量，公司内部现金流CF和托宾Q为控制变量。SD、LD、DM的值滞后一期是因为根据前面第二部分的理论分析，现有债务的期限结构，即短期债务总额、长期债务总额以及平均债务期限。影响公司未来的投资而进行当前投资。Q值滞后一期是因为根据托宾Q理论，公司的投资取决于新增资本的市场价值与重值成本之间的比例，而在实证研究中，新增资本的市场价值事实上是用公司当前资产的市场价值来近似代替的。CF值为与I同期值是，因为根据融资约束理论，公司当前投资主要是受公司当前内部现金流的影响。根据各解释变量选择的理论依据，CF、Q的预期符号为正，LD、DM的预期符号为负，SD的预期符号不定。

三、实证检验

（一）回归分析

回归结果见表1。表1显示，SD的系数为正，与理论预期一致，且在1%的显著性水平上显著，这表明对样本中的公司而言，其短期债务比重越高公司越有可能发生过度投资行为。LD的系数为负，与理论预期一致，且在1%的显著性水平上显著，这表明对样本中的公司而言，其长期债务比重越高公司越有可能发生投资不足行为。DM的系数为负，与理论预期一致，且在5%的显著性水平上显著，这表明对样本中的公司而言，其平均债务期限越长公司越有可能发生投资不足行为，或者说，其平均债务期限越短公司越有可能发生过度投资行为。由于我国上市公司的平均债务期限偏短，因此根据该实证结果可以认定我国上市公司主要存在着过度投资行为。由于SD系数的绝对值较LD系数的绝对值要小，因此这表明短期债务对公司投资的边际效应小于长期债务。但是由于上市公司的短期债务比例偏高，因此尽管SD系数的绝对值较LD系数的绝对值要小，但还是使得短期债务的过度投资效应超过了长期债务的投资不足效应，从而使得上市公司最终仍是表现为过度投资现象。当然，由于调整的可决系数Adj-R2值只有0.14，这表明尽管模型中的变量均在10%以上的水平上显著，但即使包括控制变量在内，其对公司投资的解释能力也只有14%，因此对于债务期限对公司投资的影响不应过分夸大。但不管怎么说，至少从统计意义上来看，回归结果在一定程度上证实了前文的理论推测，这也就说明了模型具有一定的合理性，特别是短期债务可能导致公司过度投资的确不只是一种猜想。

此外，由表1还可以看出，CF的系数为正，且在1%以上的水平上显著，这表明内部现金流确实对公司投资决策具有显著的影响作用。托宾Q的系数为正，且在10%以上的水平上显著，这表明公司当前的市场价值对其未来投资决策的确具有一定的影响作用。

表1 债务期限结构与企业投资的固定效应模型回归结果

（二）稳健性检验

前面分析以及袁卫秋（2009）表明，平均债务期限与公司投资之间的负相关关系对于那些未来投资机会价值较高的公司应表现得更明显。为了检验这一点，将样本中每年托宾Q值大于中位数的样本筛选出来构成一个新的样本。由于每年托宾Q值大于中位数的公司都不相同，故此时得到的样本数据不再是面板数据，从而不宜用固定效应模型进行回归分析，改用普通线性回归模型分年度进行回归分析。此时回归模型变为：

表2 债务期限与公司投资的普通线性模型回归结果

Iit=β0+β1CFit+β2Qit-1+β3SDit-1+β4LDit-1+β5DMit-1+εit，其中εit～N（0，σε2）。由于模型中一些解释变量用的是滞后一期的值，因此只有2008—2010年的回归结果（见表2）。回归结果表明，在投资机会价值较高的样本组中，平均债务期限的系数在三个年度中均显著为负，并且其系数绝对值较表1中都有所增大，显著性水平也都有所提高，这就进一步验证了第二部分理论分析中的推论3。

四、研究结论

1958年，MM指出[8]，在一个完美的资本市场环境中，企业投资决策与融资决策无关。但是由于完美的资本市场现实中并不存在，因此企业的投资决策就一定会受到融资决策的影响。为了探寻融资决策究竟是如何影响企业的投资决策，众多的学者对此进行了深入而详细的研究。从这些研究可以看出，学者们主要从三个方面进行了探讨。一是权益融资对企业投资行为的影响，二是债务融资对企业投资行为的影响，三是权益融资与债务融资的比例对企业投资行为的影响。在债务融资对企业投资行为影响的研究中，多数学者从总量上进行分析，将企业的各种债务看成同质，但实际上企业的债务在期限长短、有无担保、优先级别、可否转换以及可否赎回等方面均不相同。为此近年来不少学者从这些方面分别进行了探讨，这其中尤以债务期限结构的研究居多。然而从理论上探讨债务期限结构对企业投资行为影响的并不多见，Myers（1977）和Jensen（1986）是其中最有代表性的两份研究。

从Myers和Jensen的研究中可以得到一个重要的结论，即短期债务不会导致企业过度投资。但袁卫秋（2009）通过吸收实物期权思想以及借鉴Myers的理论研究成果，构建了一个新的模型并得到一个完全相反的结论，即短期债务有可能导致企业过度投资。为了对该结论进行实证检验，本文以我国2007年之前上市的892家制造业上市公司为研究对象，利用固定效应模型进行回归分析，研究结果在一定程度上支持了该结论。这一方面说明“短期债务有可能导致企业过度投资”的观点既具有理论意义又具有实践意义，另一方面也表明我国制造业上市公司的过度投资行为至少有部分原因是由于债务期限偏短所导致的，为此应适当延长债务期限，即加大长期债务融资的比重。

［1］Myers,S.C.1977,Determinants of corporate borrowing, Journal of Financial Economics 5(2),147-175.

［2］Jensen,Michael C.,1986,Agency cost of free cash flow, corporate finance and takeovers,American Economic Review 76(2),323-339.

［3］袁卫秋.债务期限与企业投资行为：一项理论分析[J].河北经贸大学学报，2009，（5）.

［4］Fazzari,Steven M.,R.Glenn Hubbard and Bruce C.Petersen, 1988, Finance Constraints and Corporate Investment,Brookings Papers on Economic Activity,1, 141-195.

［5］Cleary,Sean,1999,The relationship between firm investment and financial status,Journal of Finance,54, 673-692.

［6］Lang,Larry,Eli Ofek and René M.Stulz,1996, Leverage, investment, and firm growth, Journal of Financial Economics,40,3-29.

［7］Scherr,F.C.and Hulburt,H.M.,The Debt Maturity Structure of Small Firms,Financial Management,2001, 85-111.

我国国债利率期限结构比较研究 第3篇

我国国债市场现在却处于分割状态, 银行间和交易所国债市场在交易机制、交易主体和交易品种发面存在不一致的情况。这种分割状态对于我国有效的统一的利率期限结构形成是否还存在阻碍?跨市场国债品种的增多对于这种分割有无改善?本文将以我国国债市场利率期限结构数据为实证研究对象, 对比分析银行间和交易所国债市场的利率期限结构, 和跨市场国债的收益率曲线, 研究两债券市场的利率期限结构差异, 并对我国国债市场进一步改革提出建议。

二、研究现状

由于我国两场分割是在1997年产生的, 所以, 1997年之前没有这类问题。实际上, 一直到2002年, 业界学者关注国债市场问题的侧重点大多都在发行利率上, 认为国债利率的地位及其确定依据不符合市场经济条件的国际惯例以及市场经济要求上, 只是银行利率以及市场利率的从属利率, 且利率偏高, 高于同期存款利率, 我国国债发行利率是以银行存款利率为参考标准, 并比其高出1到2个百分点。使得政府债务筹集成本加大, 财政负担加重。如吴曙明 (1997) 《关于国债利率成为基准利率的思考》、傅泽平 (2000) 《对现行国债利率问题的思考》、张海星 (2002) 《国债利率基准化与市场化探析》。提出的解决思路也多为完善一级自营商制度和招标承销制度。

直到2002年后, 关于建立同一国债市场的论点才被陆续提出。张帅 (2003) 在《利率市场化过程中基准利率的选择—对采用短期国债利率的分析》中指出:“尽管管理层与投资者都急于建立一个统一的国债市场, 但在实践中, 中国国债市场的改革进程无法、也不可能脱离中国金融改革乃至整个中国改革的步骤, 独自获得超前的进展, 所以, 各个市场的逐步整合是实现利率市场化、发挥短期利率杠杆作用的必经之路。”并且提出应当通过整合国债市场、扩大短期国债发行规模并增加国债上市交易品种来完善国债利率结构。使之向着成为基准利率的目标迈进。

温彬 (2004) 在《我国利率市场化后基准利率选择的实证研究》中也说道目前, 我国的国债回购市场还处于分割状态, 银行间国债回购市场、证交所的国债回购市场以及其他场外国债回购市场差别大、关联度小, 应逐步统一这些市场, 使其利率反映整个资金市场的供求状况。认为债券二级市场期限结构不尽合理, 难以成为基准利率, 只有能够完善期限结构, 债券现券交易市场的利率才能发挥官方利率与市场利率的传导器作用。

徐小华 (2007) 在《中国国债市场利率期限结构研究》中基于两债券市场利率期限结构数据, 运用单位根检验等分析方法, 对两债券市场利率期限结构风险值进行了比较和实证研究, 得出两债券市场风险值具有明显差异。并在此基础上提出加快促进债券市场统一的建议。

近期不少学者如李和锋 (2007) 、伍鹤 (2007) 、陈震 (2009) 都对我国银行间债券市场和交易所债券市场的利率期限结构进行了对比分析研究。

三、研究思路与方法

本文将从我国国债市场两场分割的现状及特点出发, 对银行间债券市场和交易所债券市场的利率期限结构进行拟合, 特别是要包括跨市场国债在内, 并将不同市场的利率期限结构进行对比, 探讨我国两场分割的特点对于形成统一利率期限结构的影响大小, 以及跨市场国债能否对于连接两场产生积极作用。并根据结论对如何继续完善我国国债市场和国债利率期限结构提出意见和建议。

本文将采用三次样条差值函数作为拟合我国国债市场利率期限结构的模型, 使用Matlab软件编写三次样条差值函数程序, 并代入数据进行拟合计算, 分别得出两场国债收益率曲线。

四、实证研究

(一) 三次样条差值函数模型

三次样条差值函数的程序设计:

在Matlab环境下根据上述算法步骤进行编程, 源程序如下:

(二) 研究样本

选取2008-10-15日我国国债两场上的国债作为研究样本, 共有债权83支, 其中银行间41支, 交易所42支。其中有将近一半债权为跨市场债券。另外, 由于我国银行间长期债权市场数据缺乏, 去掉两只长期国债080013, 080006。

(三) 拟合利率期限结构

将整理好的交易所国债收益率和期限数据代入Matlab软件进行拟合计算:

1. 交易所国债利率期限结构拟合。

在Matlab软件中输入如下指令:

得到曲线图:

2. 银行间国债利率期限结构拟合。

在Matlab软件中输入如下指令:

得到曲线图:

(四) 拟合结果分析

由图一可以看出:交易所国债市场利率期限结构整体上呈向上倾斜曲线;由图二可以看出:而银行间国债市场利率期限结构大体呈水平震荡, 略微上扬, 且振幅很大, 较无规律。对比图一图二可以看出:虽然曲线中有些地方相交或重合, 但观察看来多有可能只是两曲线震荡造成的偶尔相交, 这种相交并无规律可循。若在一个合理统一的市场条件中, 两场的利率期限结构不应有太大差异。而由上文拟合出的曲线来看, 二者均呈现出波动较大的特征, 同涨同跌和背离现象同时存在。

这种现象产生的原因可能是由于:

1. 选取的模型对于解释利率期限结构不够适合。采取什么数学方法更适合拟合我国的国债收益曲线, 一直存在争议, 甚至银行间和交易所两个市场都有可能适用不同的数学方法。所以本文选取的三次样条差值函数是否适用是一个影响本文曲线拟合结果的问题。

2. 数据问题。缺失、分布不均衡, 由于我国国债市场上的国债交易不够活跃, 以及长期国债的数量过少, 造成了本文选取数据时数据量不大, 尤其是在长期, 数据断档严重;选取不够细致规范, 没能排除一些干扰较大的点, 也忽略了债券交易市场上价格波动的影响。

3. 本文作者对于数学方法的掌握能力和数据的采集处理能力有限, 不能更有效地运用, 也会对利率期限结构的拟合产生一定负面影响。

五、问题及改善

通过上文的拟合和分析, 我们可以得出的问题及解决意见如下:

(一) 国债期限品种仍显不足, 且结构不尽合理

在本文的数据中, 有相当大一部分国债是跨市场国债, 可以说是为统一两场而迈出的一大步, 这充分说明了统一发行市场已具备了一定的可接受性和可操作性。而04年以后我国陆续出现的基准国债也在努力使国债发行品种标准化、系列化, 发行时间规律化。但由取得的数据情况看, 我国国债期限断档现象依然存在, 尤其是长期国债缺失更是严重。且两场利率期限结构仍呈现出的无规律差异, 并未因为基准利率国债的发行而出现明显变化。可见国债市场的发行和统一进展还不足够。

解决方法:增加不同期限的国债品种, 满足不同投资者的需求。发行原则是在条件具备的情况下发行短期国债, 适度发展中期国债, 增加发行长期国债并努力使国债发行品种系列化、标准化, 发行时间规律化。

(二) 证券托管割裂, 不利于债券在各市场中自由流动

在统一的债券市场里进行债券交易的参与者, 应该能在遵守市场交易规则的前提下, 根据自己的交易策略, 自主的选择交易方式和交易场所, 在不同的交易场所之间资金可以自由的流动。但是, 目前我国债券市场存在着比较严重的分割。交易者不能自由选择是在银行间市场还是交易所市场进行交易, 市场资金也难以在这两个市场之间自由地流动。两个市场之间的分割使得交易者无法在两个市场之间进行套利, 从而导致了两个市场之间利率期限结构不同的现象的产生。从两场具体的制度来看, 转托管手续烦琐以及过高的费用不利于债券在两个市场之间自由流动。投资者即使发现两市场之间存在套利空间也无法进行快速的、低成本的套利活动, 这就导致两个市场之间的利差不能马上消除, 很难形成统一的利率期限结构。

解决方法:改革目前的托管结算制度, 在统一国债登记托管系统, 允许金融机构在两个市场之间进行套利活动, 保证债券交易高效及时地低成本进行, 以消除不同市场产生的国债价差, 最终建立全国统一的国债流通市场。

摘要：我国国债市场走过了30多年的发展历程, 带动利率市场化进程的不断推进, 国债的发行和交易也不断发展, 尤其是其期限结构也在不断完善。但是在我国国债市场发展期间, 由于一些历史问题, 我国国债是市场被人为分割为银行间和交易所两个市场, 即场外和场内市场。两场的分割也就成了我国学者研究国债市场和国债利率期限结构的重要一环。这两个市场的分割是否还在对我国国债利率期限结构产生影响?本文将拟合我国两个国债市场利率期限结构并进行对比分析, 研究两场期限结构差异, 对我国国债市场的完善改进提出建议。

关键词：国债利率期限结构,银行间债券市场,交易所债券市场

参考文献

[1]姚小义, 王学坤.《论我国利率市场化进程中基准利率的选择》.湖南财经高等专科学校学报, 2003.2.

[2]董奋义.《利率市场化过程中我国基准利率的选择与培育》.经济经纬, 2006.4.

[3]杨文奇.《论我国国债发行利率对央行利率调整的预测作用》.金融研究, 2004.3.

[4]曾华, 祝开元.《我国国债市场化改革与市场基准利率》.东北大学学报 (社会科学版) , 2006年11月, 第8卷第6期.

[5]戴国强, 梁福涛.《中国金融市场基准利率选择的经验分析》.世界经济, 2006.4.

[6]徐小华.《中国国债市场利率期限结构研究》.上海交通大学安泰经济与管理学院, 2007年9月.

[7]蒋竞.《我国利率市场化中基准利率的选择与培育》.西南交通大学学报 (社会科学版) , 2007年10月, 第8卷第5期.

[8]李和锋.《利率市场化条件下我国货币市场基准利率的选择问题研究》.西南财经大学, 2007.

[9]伍鹤.《我国国债利率期限结构的比较研究》.西南财经大学, 2007.

利率期限结构的理论与研究方法综述 第4篇

一、利率期限结构的传统理论

1、预期假说

该理论认为, 期限结构反映了投资者对远期利率的预期。向上倾斜的期限结构, 即期限越长, 远期利率越高, 这反映了投资者预期未来的即期利率会上升, 而曲线向下倾斜则是因为投资者预期未来的即期利率将会下降。这一理论的一个缺陷是严格地假定人们对未来短期债券的利率具有确定的预期;其次, 该理论还假定, 资金在长期资金市场和短期资金市场之间的流动是完全自由的。这两个假定都过于理想化, 与金融市场的实际差距太远。

2、流动偏好假说

该理论的实质是针对市场投资摩擦而言的。从投资者方面, 由于对债券未来收益的风险不确定, 希望借贷期越短越好;从借款者来看, 总是希望借贷期越长越好。由于期限越长资金的流动性越差, 为了补偿损失的流动性和所承担的风险, 投资者会要求相应的补偿, 自然地, 长期债券隐含的远期利率高于短期债券的即期利率, 两者之间的差额就是期限风险溢价。考克斯、英格索尔和罗斯 (1981) 证明了期限风险溢价可正也可负, 若投资者更愿意购买长期债券以规避短期利率波动风险, 长期债券价格上升而短期债券价格下降, 远期利率下降而即期利率上升, 期限风险溢价将为负, 此时, 市场预期未来限的期望收益率的变动不影响市场对另一种期限债券的需求, 债券投资的短期和长期收益由各自市场上的供给与需求决定。该理论最大的缺陷正是在于它旗帜鲜明地宣称, 不同期限的债券市场是互不相关的。它无法解释不同期限债券的利率所体现的同步波动现象, 也无法解释长期债券市场的利率随着短期债券市场利率波动呈现的明显有规律性的变化。

二、利率期限结构模型

1、单因子模型

单因子模型中只含有一个随机因子, 假定短期利率是影响债券收益率曲线的唯一状态变量。研究主要沿着两个方向进行:一个是无套利机会模型, 另一个是均衡模型。

1.1无套利机会模型。该模型以观察到的当时的利率期限结构为模型的输入, 假设短期利率的随机过程, 由零息债券到期时价值依次向前推算, 得出每一期的债券价格。其中具有代表性的是由Heath、Jarrow和Morton于1992年提出的模型, 结构为:df (t, T) =σ (t, T) dt+σ (t, T, f (t, T) ) dw (t) 。只要通过估计瞬时远期利率的波动率, 就可得到远期利率的漂移率, 就可以求出债券的价格。w (t) 是标准布朗运动, (t, T) 和α (t, T, f (t, T) ) 是时间T到期的远期利率趋势系数和扩散系数。无套利状态下的债券收益就必须先定义市场风险价格, 经市场风险价格的调整, 任一期限的债券收益水平都趋于相同, 由此也导致市场风险价格外生于模型而先验给定, 这是单因子期限结构模型的重要缺陷。

1.2均衡模型。在80年代中期Cox, Ingersoll和Ross (1985b) 建立了CIR模型。在模型中, 理性个人将自己的财富分配于消费、投资于具有风险收益的生产过程和以无风险利率获取收益的短期借贷, 个人对资源的配置使无风险短期利率和风险债券收益率得到调整直至所有的财富都投资于生产过程为止;投资过程造成实物资产价值的变化, 影响利率、进而债券价格的波动而具有反馈效应。在消费的跨期配置上, 投资者根据利率的波动方差度量未来生产机会从而未来消费的不确定性, 方差越大, 财富边际效用的期望变化率越高, 投资者对长期债券的索价越高。与无套利模型相比较, 均衡的利率期限结构模型的理论分析更加严谨和完美。

2、多因子模型

多因子模型的建模所使用的工具和方法与单因子模型没有本质差异, 依然采用无套利分析法 (如布伦南和施瓦茨 (1979) 、施弗和施瓦茨 (1984) 等模型或一般均衡方法 (朗斯塔夫和施瓦茨 (1992) 、CIR (1985b) 等模型。只是状态变量函数、状态变量扩散过程的漂移函数和方差率函数需满足若干正则条件以保证期限结构收益率函数具有完备的定义。由于多因子模型中包括大量的参数, 因此, 建立一个多因子模型的工作量极为繁重, 对参数进行估计和校准也是极为困难的。

三、结语

自1996年以来, 我国关于利率管制制度的改革步伐显著加快, 目前货币市场和资本市场已初步实现了利率市场化 (王国松, 2001) 。而且, 在经济全球化和中国加入WTO的大背景下, 金融市场全面对外开放、利率水平由严格管制转向全面市场化自主决定势所必然, 届时我们将面临更大的利率波动风险。从这样的意义上讲, 了解和认识利率期限结构理论既有助于我们更好地把握西方金融经济学发展的潮流与方向, 同时也符合我国经济实践的现实需要。

参考文献

[1]、王国松.中国的利率管制与利率市场化[J].经济研究, 2001 (6) :13-20.

[2]、林海, 郑振龙.中国市场利率流动性溢酬实证分析[R], 厦门大学, 2004.

[3]、宋福铁, 陈浪南等.国债收益率曲线坡度的货币政策含义[J].上海金融.2004 (5) :13-16.

[4]、谢赤, 吴雄伟.基于Vasicek和CIR模型中的中国货币市场利率行为实证分析[J].中国管理科学.2002 (6) :22-25

[5]、Campbell, J.Y.Some Lessons from the Yield Curve[J], Journal of Economic Perspectives, 1995 (9) :129-52.

利率期限结构研究 第5篇

N elson-Siegel模型本质上是一个参数拟合模型, 是在1987年由C harles N elson和A ndrew Siegel提出的。在建立远期瞬时利率函数的基础上, 利用其推导出即期利率的形式。相对其他模型而言, N S模型有一个特别大的好处, 那就是需要进行参数估计的参数相对较少, 减少了运算量以及参数间的相关性误差。所以像我国国债市场上这种债券数量不多的情况, 选择运用N S模型估计利率期限结构是特别合适的。

N elson和Siegel一起联合推导建立出一个远期瞬时利率函数的公式, 即:

N S模型的即期利率公式:

这个模型拥有四个参数, 包括β0、β1、β2以及τ1。f (t) 表示从即刻开始计算, 在时刻t所发生的即期利率。在模型中, τ1作为一个适用于公式 (1) 和 (2) 的时间常数, 而β0、β1、β2是作为待估计的参数。N S模型的每一个参数都富有经济含义, 使得模型具有意义而且本身也很容易被理解。

从公式 (1) 即远期瞬时利率公式当中, 确认远期利率本质上是由三部分组成的, 包括短期利率、中期利率和长期利率, 而且发现远期利率也会受到β0、β1、β2这三个参数的影响。β0、β1、β2这三个参数分别对应着利率期限结构的水平的变化、斜率的变化以及曲度的变化, 这与主成份分析的结果之间存在着自然的联系。短期利率是由β0和β1决定, 而长期利率只由β0决定, 因此在N S模型下, 短期利率的波动性一般会比长期利率的波动性大, 这一点是与现实相符的。

二、Nelson-S iegel模型实证分析

(一) 数据选取

本文每日收益相关数据来源于和讯债券网, 数据选取条件为:第一, 数据为修正过的数据。第二, 数据中有修正久期不为零。第三, 数据中到期收益率不为负。本文选取了2013年1月到5月涉及5个月份共78天的上交所国债每日收益数据。选中的国债包括国债917、国债1014、国债1007、国债1002、国债0501、国债0308、国债0303、国债0213、07国债10、07国债01、06国债 (19) 、06国债 (3) 、05国债 (12) 、05国债 (4) 、05国债 (1) 、03国债 (8) 、03国债 (3) 、02国债 (13) 、21国债 (7) 等19种国债品种。

(二) 参数估计

设置期限为1、2、3、4、…、20年, 根据每日收益数据中全价、付息方式、年利率、剩余期限、修正久期等数据进行模拟估计, 获得参数估计值, 画出参数估计值的曲线 (图1) , 并对其描述性统计量进行分析。

分别从x1、x2、x3曲线的变化可以看出, 图中x2的变化强度要比x1、x3大得多, 说明在样本大小为78的情况下, β2因子对模型的影响程度较大, 即从曲度角度更好的反映了模型的拟合效果较好。根据表1对参数的描述性统计, 直观的看到β2值的变化范围为0.0804, 比β0值的0.0232以及β1值的0.0066大得多, 说明其影响显著。

(三) 收益曲线分析

根据获得的全局最优每日远期利率作出期限为20年的2013年1-5月份N elson-Siegel模型利率期限结构拟合的全局最优图 (见图2) 。

从N elson-Siegel模型利率期限结构拟合的全部最优图中, 我们可以看到, 随着期限的逐渐增加, 远期利率也随之增加。下面分别从水平、斜率、曲度等三个角度来详细的分析:

1.从水平角度来看。在假设期限一定的情况下, 可以看出大部分天的T时刻的即期利率值较为稳定, 但有个别几天的T时刻的即期利率较低。

2.从斜率角度来看。就整体而言, 远期利率都会随着期限的增加而增加, 但其利率的增长速率会随着期限的增加逐渐减小。就个别而言, 可以直观的看到在前20至40天内的利率增长速率相较于大部分天而言更大。

3. 从曲度角度来看。大部分天的收益曲线的曲度较为舒缓, 但在前20至60天内, 会发现有收益曲线的曲度较为陡峭的情况。

(四) 拟合效果分析

本文将更进一步的作出局部最优的N elson-Siegel模型利率期限结构拟合图。通过运行fitness.m以及cns1.m文件, 获得局部最优每日远期利率, 再通过获得的局部最优每日远期利率作出期限为20年的2013年1-5月N elson-Siegel模型利率期限结构拟合的局部最优图 (见图3) 。

通过比较发现, N elson-Siegel模型局部最优拟合图与N elson-Siegel模型全局最优拟合图从水平、斜率以及曲度等三个角度发现局部最优拟合图与全局最优拟合图大致走向一致, 存在误差, 但差异性不大, 说明N elson-Siegel模型拟合程度较好。

从个体上来分析拟合情况。为了更加客观的表述N S模型的拟合效果, 现选取2013年1月至4月每个月份中月初这一天作为研究对象, 利用N S模型得到参数估计结果 (见表2) , 再计算期限为20年的即期利率。

根据表2的参数估计结果, 分别可以得到一一对应的N S模型利率期限结构根据得到的参数估计结果, 分别可以得到一一对应的N S模型利率期限结构收益曲线图 (见图4、图5、图6、图7) 。

从图4、图7中可以看到其利率随期限的变动曲线大体上是一致的。首先, 在1~10年期, 即期利率会随着期限的增加而增加的很快;然而, 在10~14年期, 即期利率随着期限增长的增长速率发生改变, 增长速率开始变缓;在14~20年期, 即期利率则与期限大致上呈线性相关, 与之前期限增加的速率相比较, 即期利率增加的较缓慢。而从图6中可以看出其利率曲线大致上可以划分为两次变动, 首先, 从1~10年期, 即期利率随着期限的增加而增长的较快;而在10年期以上, 利率曲线则较为平坦, 利率随期限的增加而缓慢增长。从图5中可以近似的把利率期限看作是一条倾斜的直线, 换句话说, 利率与期限可以被近似的认为是呈线性相关。

整体上来分析, 分别描绘不同日期的利率曲线的四幅图都是随着期限的增加而增加, 只是增加的速率不尽相同, 即国债利率期限结构图呈上升的趋势。这一现象正好符合H icks (1939) 和C ulbertson (1957) 提出的流动性偏好理论。

根据估计的参数, 同样可以计算出国债的理论价格和价格差, 得出的结论是大部分国债的实际价格与理论价格所得的价格差值相对较大, 即理论价格虽然接近实际价格, 但差值还是很大。说明N S模型拟合出的结果基本符合事实, 但是拟合程度不是特别好, 存在误差情况。分析出现这一情况的原因, 首先, 考虑到N S模型本身的优缺性, 模型无法推导出如V形、驼峰形等更为复杂的利率曲线, 使得对于短期和中期的利率模型拟合的程度不够好;其次, 也考虑到了在我国国债市场上, 投资者比较理性。

三、总结

通过对利率期限结构的理论和模型的实证分析, 得出了以下结论:随着期限的增加, 国债利率期限结构的收益曲线会随之增加, 呈上升趋势。这一结论与流动性偏好理论即由H icks (1939) 和C ulbertson (1957) 提出的相一致。然而, 对于不同期限的即期利率, 在它们之间也表现出很强的相关性, 其特征大致表现为“同涨同跌”。

参考文献

[1]胡志强, 王婷.2009.基于Nelson-Siegel模型的国债利率期限结构预测[J].经济评论. (6) :57-66.

[2]康书隆.2013.国债利率期限结构的动态变化规律研究---基于Nelson-Siegel曲线的动态建模[J].财经问题研究. (5) :45-51.

[3]白培枝.2012.基于Nelson-Siegel模型的利率期限结构研究[J].经济问题. (8) :025.

[4]文忠桥.2013.中国银行间国债市场利率期限结构实证分析-基于Nelson-Siegel模型[J].财贸研究. (3) :124-129.

利率期限结构研究 第6篇

利率期限结构是指在某一时点上, 不同期限资金的收益率与到期期限之间的关系, 它反映了不同期限的资金供求关系, 揭示了市场利率的总体水平和变化方向。随着我国金融市场化改革的推进, 金融市场对外开放程度的不断加深等原因, 利率作为金融市场上最重要的价格变量及货币当局制定和执行货币政策的主要观测变量, 其在金融市场上所起的杠杆功能显得日趋重要。

对于利率期限结构的理解长久以来都是金融家和宏观经济学家研究的主题, 但是, 二者的研究存在一定的区别。一方面, 金融家主要集中在有价证券利率的预测和定价上, 并没有指明利率期限结构与其他经济变量之间的关系。另一方面, 宏观经济学家专注于理解利率、货币政策和宏观经济基本面的关系, 为了了解它们之间的关系, 他们往往信赖“预期假说”, 而不管其贫乏的实证记录。结合这两条线的研究似乎是富有成效的, 因为两种方式都有潜在收益 (Hordahl等, 2006) 。

因此, 本文的目的是通过借鉴国内外学者将利率期限结构与宏观经济进行联合研究的成果, 从金融学和宏观经济学的角度审视利率期限结构, 以此加强对利率期限结构的理解。本文主要包括加入宏观因素的利率期限结构模型, 利率期限结构与单一宏观经济变量的关系, 以及利率期限结构与宏观经济关联性的研究。

二、加入宏观经济因素的利率期限结构模型

传统的利率期限结构模型主要是针对期限结构本身的研究, 没有考虑宏观经济因素对利率期限结构的影响。随着利率在宏观经济中的重要性日益突显, 人们开始重视利率期限结构中包含的宏观经济信息, 并尝试将宏观经济变量引入利率期限结构模型, 发现在模型中加入宏观经济变量后, 对利率变动的解释度显著增强 (Kozicki和Tinsley, 2001;陈哲, 2008) 。

(一) 国外研究现状

泰勒规则和新凯恩斯理论的提出, 引发并促进了加入宏观因素的利率期限结构模型, 即宏观-金融模型 (Macro-finance Model) 的研究。Kozicki和Tinsley (2001) , Ang和Piazzesi (2003) 首次在期限结构模型中加入宏观经济变量并证明这样做是合适的。Ang和Piazzesi认为宏观经济变量对收益率起到重要的解释作用, 这些变量在期限结构模型中能改善其预测效果, 在这一开创之作后, 宏观-金融模型得到了更多学者的关注并不断被修正和发展。

Hordahl等 (2006) , Rudebusch和Wu (2008) 将期限结构模型追加到新凯恩斯宏观模型中。Hordahl等构造了一项完全基于宏观经济因素的动态期限结构模型, 模型包括通货膨胀率、产出缺口和短期利率三个关键的宏观经济变量, 考虑了短期利率到宏观经济产出的明确反馈。Rudebusch和Wu的建模与前者类似, 他们均在建模过程中将定价核心看做是外生决定的, 但二者都在供给和需求方程中添加了带有几分任意性的滞后结构。

由于大多数的宏观模型中的关键变量是通货膨胀、产出缺口和短期利率, 但是由于这类模型的过度简化揭示了非常有限的有关货币权威性和私下部分 (private sector) 的信息量。众所周知, 货币政策的运行环境是需要大量的数据的, 所以, 通货膨胀、产出缺口和短期利率难以充分地预测货币政策未来的表现。因此, Bekaert等 (2010) 完善了带有无套利仿射期限结构模型的结构化新凯恩斯宏观经济框架, 与前面所提研究不同, 除了通货膨胀、去趋势化的产出和短期利率以外, 他们在潜在的宏观模型中引进了两个不可观测的变量——随时间变化的通胀目标和输出的自然增长率, 构建了一个五因素的清晰的结构化模型, 促成了期限结构动力的一个有意义的经济解释。

此外, 学者通过不断修正和完善, 将宏观—金融模型进行拓展。例如, Dewachter和Iania (2011) 通过引入额外的流动性相关和回归预测因素, 扩展了仅包含标准宏观经济因素的基准宏观-金融模型, 模型在使用横截面数据修正收益率曲线上, 显著优于大多数的结构性和非结构性宏观-金融收益率曲线模型。Benchimol和Fourcans (2012) 遵循新凯恩斯主义动态随机一般均衡框架, 提出并测试欧元区的模型, 特别强调了风险规避和货币的作用。Dewachter等 (2012) 开发了空间向量自回归模型, 在模型中同时考虑了经济冲击的时间和空间维度, 通过这一框架来分析欧洲地区通过宏观经济冲击 (通货膨胀, 产出缺口和利率) 的空间和时间进行的传播。

(二) 国内研究现状

与国外相比, 国内对于利率期限结构的研究起步较晚, 因而有关宏观-金融模型这一领域的理论及建模方面的研究还较缺乏, 新起的研究都是基于国外学者的理论及模型框架上进行的。

朱波, 文兴易 (2010) 根据宏观经济结构和微观金融模型的结合方式, 对国外新近的宏观-金融模型进行区分, 主要分为仅在仿射期限结构模型的基础上增加宏观经济变量的简约型宏观金融模型, 以及对利率期限结构和宏观经济变量之间的相互影响进行了考虑的结构化宏观金融模型两种类型。沈根祥, 闫海峰 (2011) 也是在国外文献的基础上, 按照利率期限结构模型的因子来源将其分为内基模型和外基模型。其中内基模型的因子不可观测, 其经济含义往往难以解释, 而外基模型中的因子为宏观经济变量, 模型具有明确的经济含义。

孙皓, 石柱鲜 (2011a, 2011b) 首次使用宏观-金融模型进行实证研究, 但他们并没有构建新的模型, 而是基于Oda和Suzuki (2007) 的模型框架, 先是对我国利率期限结构动态过程中的时变宏观经济风险价格进行定量估计, 随后探讨了我国货币政策对利率期限结构的影响。

三、利率期限结构与宏观经济因素的关系

利率期限结构中包含了宏观经济的信息, 同时, 宏观经济因素会对利率期限结构产生一定的影响。学者们主要从以下两个方面来探讨利率期限结构与宏观经济因素的关系。

(一) 利率期限结构与单一宏观经济变量的关系

目前, 研究宏观经济所涉及的范围已经相当广泛, 主要包括生产、消费、投资、经济增长、通货膨胀、货币供给等。本文通过对相关文献进行梳理, 选取了最具有代表性的三个宏观经济因素, 分析了近年来国内外学者对利率期限结构与它们之间关系的研究情况。

1. 利率期限结构与通货膨胀的关系。

利率期限结构包含通货膨胀的信息 (Mishkin, 1990a, 1990b;Fama, 1990) , 对通货膨胀具有一定的预测功能 (Ang等, 2006) , 李宏瑾, 钟正生, 李晓嘉 (2010) 通过对中国银行间市场国债利率期限结构进行研究, 发现中国短期利率期限结构 (特别是中短端) 包含了未来通货膨胀变动的信息, 可以作为预测变量用来判断未来通货膨胀走势。

但是, 不同学者关于利率对通货膨胀的预测功能的研究结果并不一致。Ribba (2011) 通过将预期通胀对利率冲击的瞬间响应限制到零, 发现短期名义利率不能作为通货膨胀的预测器来解释, 至少不是长期预测器。陈鹏, 徐炜 (2009) 则认为10年期与7年期利率差对未来3个月的通货膨胀预测能力最强, 利差增大预示着未来的通货膨胀率增大, 而陈红霞等 (2011) 表明市场利差与未来通胀存在长期协整关系, 对未来通胀具有持续显著的负效应。

除了能够对通货膨胀进行预测功能外, 利率与通货膨胀之间还存在相互作用和影响。Yuksel和Akdi (2009) 就探讨了不同通货膨胀对美国利率不确定性测度的影响, 脉冲的不确定性对短期和长期利率有负面影响, 而结构的不确定性对短期和长期利率有正面影响。Tillmann (2011) 在新凯恩斯主义菲利普斯曲线框架内, 根据货币传导成本渠道, 评估了利率对通货膨胀动态的影响, 研究表明, 更高的利率转换成更高的边际生产成本, 并最终成为更高的通货膨胀。Hagedorn (2011) 根据理性预期和全可信度下的标准新凯恩斯主义货币模型预测, 名义利率应该下降以实现低通货膨胀目标, 而实际利率大致维持不变。Ehrmann等 (2011) 使用高频率债券收益率数据来研究欧元区的通胀预期, 发现更低的长期利率, 更高的稳定性, 以及更好的锚定反应, 能够大幅增加长期通胀预期的锚定。Wright (2011) 提供了期限溢价, 通胀不确定性和二者关系的跨国实证证据, 这些证据表明长期通胀率在很大程度上可以对收益率曲线斜率向上进行解释。

2. 利率期限结构与实际经济增长的关系。

关于利率期限结构与宏观经济的联系, 早在Estrella和Hardouvelis (1991) 就通过美国季度数据, 证明10年期和3个月期的国债收益率之差能够很好地预测未来的消费、投资和产出情况。Haubrieh和Dombrosk (1996) 通过研究说明利差对GDP增长也有很好的预测作用。国内对这方面的研究起步较晚, 学者通过实证研究结果表明, 我国利率期限结构对宏观经济走势具有一定的预测能力 (孙皓, 石柱鲜, 2011) , 利率期限结构是宏观经济波动态势的“指示器” (孙皓等, 2012) 。

于鑫 (2008) 认为长短期利差对我国未来经济变化具有一定的可预测性, 但利差的边际预测效果较差。况山 (2009) 研究发现银行间市场不同长短期利差结构对宏观经济景气一致指数的预测能力不同。其中, 2年期国债利率与同业拆借1天的利差对一致指数解释力度较强, 且一致指数与利差呈负相关关系系, 利差越大, 未来10个月的一致指数越小。陈鹏, 徐炜 (2009) 则认为10年期与3年期利差对经济增长的预测能力最强, 利差增大预示着未来经济的增长。此外, 利率期限结构对还能对经济周期波动进行预测, 孙皓, 石柱鲜 (2011) 研究表明, 我国利率期限结构变动能够较为稳定地指示未来3个月的经济周期波动状态。

最新的研究由Favero等 (2012) 等做出, 他们提供了一个统一的状态空间模型框架, 用来分析无套利和大型信息集的预测功能, 发现非套利模型在较短的期限较短的范围内更有用, 大型信息集则在较长的范围和较长的期限内更有用;收益率曲线模型可以利用宏观经济变量来预测宏观经济。

3. 利率期限结构与货币政策的关系。

大量文献都表明利率期限结构与货币政策之间存在密不可分的联系。利率期限结构中蕴含着货币政策信息 (徐小华, 何佳, 2007;郭涛, 宋德勇, 2008) , 通过利率期限结构的变化, 中央银行可以获得金融市场对未来通货膨胀以及利率变化的预期信息, 从而制定合理的货币政策。同时, 货币政策可以通过它的具体操作和传导机制对利率期限结构产生一定的影响 (Dai和Philippon, 2006) 。另外, 贾德奎 (2010) 还从货币政策透明度角度上进行研究, 发现提高货币政策透明度更有利于引导市场预期和形成稳定合理的利率期限结构。

不同期限利率受货币政策的影响不同, 货币政策对我国短期利率的影响要远大于对中长期利率的影响 (刘海东, 2006) 。货币政策对期限结构不同因子的影响效果也具有显著差异, 孙皓, 石柱鲜 (2011) 表明货币政策作用下, 利率期限结构水平和曲率因子减小, 而斜率因子增大。在货币政策的宽松期和紧缩期, 面临货币政策从紧的冲击, 水平因子的响应分别为正向和负向, 而斜率的响应均为负向;当货币政策由宽松期转向紧缩期时, 水平因子变大, 斜度变小 (潘敏等, 2012) 。但是沈根祥 (2011) 的研究指出, 货币政策和利率期限结构之间的短期动态影响表现出非对称性, 即债券市场对货币政策变化的反应较为迟缓, 但货币政策对市场利率的变化反应敏锐。而长期均衡关系则表明, 货币政策对银行间债券市场利率期限结构有显著影响, 但银行间债券市场对央行的利率调控目标不敏感, 不能形成明确预期。

(二) 利率期限结构与宏观经济关联性的研究

除了分别研究利率期限结构与通货膨胀、宏观经济或货币政策等宏观经济因素的关系外, 国内外学者也尝试着探索利率期限结构与多种宏观经济因素间的动态关系, 从整体上分析它们之间的关联性。胡雪琴, 陈勇 (2010) 采用主成分分析法构建我国国债市场的三因子动态模型, 分析利率期限结构、货币政策和宏观经济三者的关系。Reschreiter (2011) 研究货币政策制度的转变对英国实际利率、通货膨胀目标的影响, 结果表明随着货币政策改变为通货膨胀目标制, 实际利率的均值回归水平下降, 实际利率的波动性也降低了, 实际利率偏离均值的持久性则增加了。Orphanides和Wei (2012) 则探索了宏观经济结构对利率期限结构的影响, 表明实际GDP增长、通货膨胀和名义短期利率的递归估计的VAR产生与调查预测更为一致的预测。

宏观冲击对利率期限结构的影响也引起学者的关注, 但宏观冲击对不同期限利率产生的影响存在差异, 货币冲击、供给冲击和价格冲击对短期利率具有持续显著的影响, 而对长期利率则没有显著作用 (刘金全等, 2007) 。同时, 不同类型宏观冲击对利率期限结构的影响也不一致, 于鑫 (2009) 认为利率的水平因子受价格水平的影响最大, 货币政策变化主要引起倾斜和曲度因子的变化, 但季绍波等 (2010) 则认为货币政策主导水平因子变化, 实际经济变化才是倾斜和曲度因子变化的主要原因。孙皓, 石柱鲜 (2011) 模拟了宏观经济对利率期限结构的冲击效应, 认为宏观冲击长期对利率期限结构的整体水平具有明显影响, 而对坡度的影响仅在短期内有效。

四、研究评述和未来研究展望

宏观-金融模型的研究主要有两个目的, 一是研究宏观经济变量对利率期限结构的影响, 利用宏观经济信息提高收益率曲线的预测能力;二是研究实际的金融、经济问题, 分析政策的实施效果, 了解市场参与者的预期, 判断通胀和产出缺口的变化趋势, 从而对政府债务进行优化管理, 制定并实施进一步的货币政策。将宏观经济因素与利率期限结构联合进行分析也是为了获取更多有关收益率曲线的信息, 以便为进一步的政策制定提供依据。通过前面的分析, 可以看出宏观经济因素对利率期限结构的影响研究已经取得了一定的进展, 但是, 国外研究起步早, 成就较多, 而国内研究相对滞后, 有许多需要完善和深入的方面。

首先, 可以借鉴国外学者的研究, 发展符合我国国情的宏观-金融模型, 同时在模型中深入具体政策的应用。其次, 由于在研究宏观经济因素对利率期限结构的影响时, 选取的变量仍主要集中在通货膨胀、经济增长和货币政策上。因此, 可以考虑从其他宏观因素入手或联合更多经济变量进行研究, 以获取更加充分的信息。最后, 动态随机一般均衡模型作为主流宏观数量分析工具, 能够为宏观经济因素与利率期限结构的研究提供一个很好的分析视角, 国外学者将其应用于利率期限结构中的研究已取得了一定的成就, 而国内应用该模型的研究还较少, 因此, 基于动态随机一般均衡模型来对利率期限结构进行相关的研究也是未来发展的一个重要方向。

摘要：将利率期限结构与宏观经济结合起来是当前金融学和宏观经济学研究的前沿领域之一。本文在讨论利率期限结构的基础上, 着重梳理近年来国内外学者关于宏观经济因素对利率期限结构的影响方面取得的丰硕成果, 主要体现在加入宏观经济因素的利率期限结构模型, 利率期限结构与单一宏观经济变量的关系, 以及利率期限结构与宏观经济关联性的研究。最后, 本文就宏观因素对利率期限结构的影响研究进行总结分析, 并指出未来研究方向。

关键词：利率期限结构,宏观经济因素,货币政策

参考文献

[1]P H 0rdahl, O Tristani, D Vestin.A joint econometric model of macroe conomic and term-structure dynamics[J].Journal of Econometrics, 2006 (131) :405-444.

[2]S Kozicki, P A Tinsley.Shifting end points in the term structure of interest rates[J].Journal of Monetary Economics, 2001 (47) :613–652.

我国利率期限结构特征 第7篇

作为具体研究利率期限结构理论的利率期限结构模型, 其发展主要经历了四个阶段:首先, 传统的利率期限结构模型;其次, 参数随时间变动的时间一致的利率期限结构模型;再次, 不以瞬时即期利率作为建模基础, 而是对瞬时远期利率进行建模, 将初始的利率期限结构作为给定变量;最后, LIBOR市场模型, 不再使用前三类模型中的瞬时利率, 而是采用实际市场可以实际观测的LIBOR数据和互换期权数据来建模。

案例:ARMA和GARCH模型, 对CHIBOR进行建模, 比较选出能够反映利率期限结构更优拟合的模型

在我国目前的利率体系中, 中国银行间同业拆借利率 (China Interbank Offered Rate, CHIBOR) 能够十分灵敏地反应市场上货币资金的供求状况, 而且同业拆借利率也是我国货币市场上最早市场化的利率, 因而可称为货币市场上的基准利率, 对其进行分析, 具有很大代表性。CHIBOR共有7个品种, 这里只选取了隔夜拆借利率。

一、ARMA模型检验

从表一发现, 序列并没有表现出随时间变化的趋势, 因此检验回归方程中不包括时间趋势, 序列偏离零值而随机变动, 因此检验回归方程中应该包含常数截距项。

首先得到序列的相关图和偏相关图, 利率的相关图衰减得很慢, 呈现“震荡”形态, 所以是一个非平稳序列。

模型估计:对序列进行一阶差分, 同时进行ADF单位根检验, 得到结果:

从图中可以看出, ADF检验的t统计量=-11.28818, 小于检验水平1%、5%、10%的t统计量临界值, 而且t统计量相应的概率值p非常小, 所以可以拒绝序列存在单位根的原假设, 即利率一阶差分序列是平稳的。

(一) ARMA模型构建

对利率一阶差分序列的相关图与Q统计量如下图:

偏自相关函数PAC在滞后2阶、4阶和7阶处显示出统计上的尖柱, 但在其他各阶处则均在统计上不显著, 在滞后4阶后, 序列的自相关系数变得很小, 可以认为ARMA模型的自回归过程可能是4阶。序列的自相关系数在滞后4阶后才开始变小, 说明移动平均过程MA应该是低阶的。估计下列两种模型形式:ARMA (4, 1) 和ARMA (4, 2) 。

(二) ARMA模型估计

对ARMA (4, 1) 模型的估计结果:

在此处, 我们更多考虑的是模型整体的拟合效果, 调整后的可决系数以及AIC准则和SC准则都是选择模型的重要标准。

模型估计结果的拟合优度为0.187613, 调整后的拟合优度为0.155118, F统计量为5.773529, 其相应的概率值非常小, 说明模型整体上是显著的, 且拟合效果也比较好。

估计结果的底部给出的是AR过程和MA过程滞后多项式根的倒数才是平稳的。该ARMA (4) 的AR部分的四个倒数复根的模都小于1;MA部分的根的绝对值也小于1。所以可以认为, 所估计的ARMA (4, 1) 模型是平稳且可逆的。

对ARMA (4, 2) 模型的估计结果:

模型估计结果的拟合优度为0.187887, 调整后的拟合优度为0.148591, F统计量为4.781347, 其相应的概率值非常小, 说明模型整体上是显著的, 且拟合效果也比较好。

估计结果的底部给出的是AR过程和MA过程滞后多项式根的倒数才是平稳的。该ARMA (4) 的AR部分的四个倒数复根的模都小于1;MA部分的根的绝对值也小于1。所以可以认为, 所估计的ARMA (4, 2) 模型是平稳且可逆的。

但是与ARMA (4, 1) 比较, MA (2) 不仅自身不十分显著, 而且它的引入引起了个别估计参数的不显著, 如AR (2) 。再看对于模型整体的拟合程度而言, F统计量的概率值变大, 自身的AIC准则=1.593316, SC准则=1.746952, 要大于ARMA (4, 1) 中的AIC准则=1.578385和SC准则=1.710073。可以认为模型ARMA (4, 1) 比模型ARMA (4, 2) 要好。

(三) ARMA模型诊断检验

对所估计的ARMA (4, 1) 模型的残差进行自相关检验。

由图中可以看出, 残差序列的样本自相关系数函数都在95%的置信区域内, 所以不能拒绝原假设, 即认为ARMA (4, 1) 估计结果的残差序列不存在自相关。

利用滞后多项式写出模型ARMA (4, 1) 的估计结果:

y代表利率的一阶差分数值。

AIC准则=1.578385 SC准则=1.710073

二、GARCH模型检验

从上例已知利率序列存在自相关, 而利率序列的一阶差分不存在自相关, 所以Y代表利率的一阶差分数值。对利率一阶差分序列的均值方程建立如下形式:

采用配适利率的GARCH模型。得到如下几个模型:

其中只有GARCH (1, 1) 、GARCH (1, 3) 、GARCH (2, 3) 的各个参数都显著, 对比彼此AIC和SC, 发现GARCH (1, 3) 的AIC和SC都较小, 所以选择模型GARCH (1, 3) 。其估计结果如下图:

所以利率一阶差分序列y的均值方程为:

条件方差方程:

三、ARMA模型与GARCH模型对利率的估计效果比较

首先对极大似然值的比较:

模型ARMA (4, 1) 的极大似然值为-97.36217, GARCH (1, 3) 的极大似然值为-26.02060。由极大似然原理, 极大似然值越大, 模型的拟合效果越好, 故选GARCH (1, 3) 。

再对AIC与SC值比较:

模型ARMA (4, 1) 的AIC=1.578385, SC=1.710073。而模型GARCH (1, 3) 的AIC=0.4744, SC=0.6035, 都比ARMA (4, 1) 的值小。AIC准则与SC准则所显示的值越小, 代表拟合效果越好, 故选GARCH (1, 3) 。

综合发现, 用ARCH (4, 1) 模型和GARCH (1, 3) 模型都可以对我国的实际利率情况进行有效估计, 而GARCH (1, 3) 的效果要更好一些。

四、结语

我国货币政策与利率期限结构之间具有密切的相关性。利率期限结构中包含着关于经济增长、通货膨胀等主要宏观经济变量走势的信息, 其变动往往预示着不同宏观经济状态的出现。利率期限结构是一个随着金融时间不断发展和完善的研究课题。

关于利率期限结构的文献综述 第8篇

关键词：利率期限结构,研究综述

国内外关于利率期限结构的理论有很多。按找间上划分, 可以分为传统理论和现代理论。而现代理论中又可按决定利率的随机因子数量分为单因子和多因子模型, 而按研究角度的不同又可分为无套利利率期限结构理论和广义均衡利率期限结构理论。

一、传统的利率期限结构理论

传统理论本质上建立在确定性的架构上, 因此比较简单。传统利率期限结构理论可以分为预期假说、流动性偏好假说、市场分割理论和优先聚集地理论等。

1. 预期假说:

期限结构反映了投资者对远期利率的预期。向上倾斜的期限结构, 即期限越长, 远期利率越高, 这反映了投资者预期未来的即期利率会上升, 而曲线向下倾斜则是因为投资者预期未来的即期利率将会下降。

2. 流动性偏好假说:

该理论的实质是针对市场投资摩擦的。期限越长资金的流动性越差, 为了补偿损失的流动性和所承担的风险, 投资者会要求相应的补偿, 自然地, 长期债券隐含的远期利率高于短期债券的即期利率, 两者之间的差额就是期限风险溢价。

3. 市场分割理论:

不同投资者对长期和短期债券都有自己的偏好, 债券市场可分为期限不同的互不相关的市场, 各有自己独立的市场均衡, 某种期限的期望收益率的变动不影响市场对另一种期限债券的需求, 债券投资的短期和长期收益由各自市场上的供给与需求决定。

4. 优先聚集地理论:

预期理论和市场分割理论的综合。它考虑了投资者对不同证券期限的偏好。即, 投资者有一个优先的聚集地, 但是这种偏好不是绝对的。当不同期限的证券之间预期收益率达到一定临界值后, 投资者就可能放弃他所偏好的那种证券, 而去投资于预期收益率较高的证券。

二、现代利率期限结构理论

现代利率期限结构理论把利率变化和决定因素的研究放在随机环境中来研究, 比传统理论更贴近金融现实, 而且理论模型也比传统理论更多更复杂。

1. 单因子模型

单因子模型中只含有一个随机因子, 假定短期利率是影响债券收益率曲线的唯一状态变量。单因子模型按研究角度不同可归为无套利和广义均衡模型两类。

(1) 单因子模型中的无套利模型:

(1) Vasicek模型:

该模型假定利率风险的市场价格被设定为一个常数, 即期利率过程被设定为一

个奥伦斯坦-乌伦贝克过程。即期利率虽然不断波动, 但是当0<α<1时, 有向长期利率靠近的趋势。

(2) Dothan模型:

这个模型仍假定利率风险的市场价格为一个常数, 但是对即期利率的变动过程做了改变, 即上面公式所示。在Dothan模型中, 债券价值函数是在的情况下给出的, 并且得到的结果与传统的纯预期理论也是相同的。

(3) Health、Jarrow和Morton模型

该模型只要通过估计瞬时远期利率的波动率, 就可得到远期利率的漂移率, 就可以求出债券的价格。W (t) 是标准布朗运动, (t, T) 和。σ (t, T, f (t, T) ) 是时间T到期的远期利率趋势系数和扩散系数。该模型是这一类模型中非常有代表性的模型。

(2) 单因子模型中的广义均衡模型

最有代表性的就是CIR模型。在该模型中, 理性个人将自己的财富投资于具有风险收益的生产过程和以无风险利率获取收益的短期借贷。个人对资源的配置使无风险短期利率和风险债券收益率得到调整直至所有的财富都投资于生产过程为止。

2. 多因子模型:

多因子模型中关于决定利率的随机因子多于一个, 因此收益率曲线上的随机因子在某种程度上是相关的。

(1) 多因子模型中的无套利模型

多因子无套利模型中最有代表性的是Brennan和Schwartz两因子模型。Brennan和Schwartz模型假定利率期限结构有两个因子决定, 即即期利率r (t) 和长期利率l (t) 。引入长期利率并将其假定为第二个因子的设想是基于传统的预期理论和流动性溢价理论。

(2) 多因子模型中的广义均衡模型

多因子模型中的广义均衡模型比较有代表性的是Longstaff和Schwartz在1992年提出的模型。为了避免不同到期期限债券收益率之间的完全相关性, Longstaff和Schwartz在模型中加入了一个附加状态变量, 因而他们的模型是一个两因子模型。这两个因子分别是短期利率和短期利率的波动。该模型的构建过程与CIR模型相类似, 主要的不同在于产出收益率的演变过程在这个模型中依赖于两个随机过程。通过利用CIR模型中的结果, 他们得到了均衡利率r (t) 及其波动V (t) , 再利用伊藤引理, 即可得到它们的动力学过程。该模型在相同的广义均衡背景下克服了CIR模型的缺陷, 因而也突出了利率期限结构与潜在真实经济特征的相关性。

参考文献

[1]殷孟波:《货币金融学》中国金融出版设

[2]林海郑振龙:《利率期限结构研究述评》

[3]邓飞琼:《利率期限结构的理论与研究方法综述》《金融视线》

[4]文忠桥:《利率期限结构:理论、模型与实证》《财贸研究》2004.6