股市波动对利率期限结构长短期冲击分析

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1、股市波动对利率期限结构长短期冲击分析本文选取了2004-2008年的中国国债数据，在Nelson-Siegel模型的基础上，引入股市收益率，股市波动率以及GDP对水平因子、斜率因子以及曲率因子进行时间跨度由长到短的时间序列分析。分析结果表明宏观因素没有明显相关性。利用工具变量法，发现短期内曲率因子的波动可以被三因子的滞后以及股市波动良好解释，股市收益率对水平因子有着显著冲击，股市波动率对水平因子短期有着显著负影响，而长期影响为正。一、背景利率期限结构是指在一定的风险水平下，不同到期期限的利率与到期期限之间的关系，在我国，利率期限结构可以理论上认为是零息

2、票债券收益率曲线，是国债利率制定的基础，是金融产品定价和分析风险的基础，更可以有效预测通货膨胀率、GDP等宏观经济变量的走向。因此，利率期限结构的研究日渐成为国内外金融学者及经济学者研究的重要领域。杨春鹏于2002年利用交易所的国债交易数据用回归插补法和三次样条插值法构造了我国国债收益率曲线，证明该方法得到的国债收益率曲线较准确地拟合了实际国债收益率，但函数中的参数无法显示相应的经济意义。朱世武于2003年选取上交所15只付息国债的收盘价作为拟合的价格数据，分别应用多样式样条法及Nelson-Siegel模型法对价格数据进行拟合，认为对中国国债市场而言

3、，虽然多样式样条法短期拟合效果优于Nelson-Siegel模型法，但是多样式样条法拟合出来的即期利率曲线在理论上是不合理的；相比之下，Nelson-Siegel模型本身的性质使得利率在远端是趋向于稳定的，比较符合利率期限结构理论，拟合远端数据时显得更为合理一些。依据Nelson-Siegel模型的三个参数因子能较好的刻画利率期限结构，但这些模型没有直接考察潜在变量与宏观经济变量之间的关系，20世纪90年代中后期，国内外学者针对宏观经济变量对利率期限结构的影响进行了大量实证研究。国外相关学者的研究表明，利率期限结构中包含有关经济周期（Kessel，19

4、65）、通货膨胀（Jorion和Mishkin，1991）、经济增长（Estrella和Mishkin，1997）、货币政策（Evans和Marshall，2002）、总供给（onthlyReturn，后简称MR）、股票市场的波动率（StockMarketViability，后简称VAR，区别于VAR模型）以及GDP数据作为变量，选取不同的时间段长度以及适当的滞后期，以研究NS模型各参数之间的内生关系以及对经济数据变化的敏感程度。其中，VAR的编制我们采用了以当月为起始的半年期月度收益率方差为考察对象。四、时间序列分析（一）相关性检验我们将2004年到

5、2008年的共60组数据做了协方差检验，其中GDP取对数为Ln（GDP）。协方差最大的是与之间的-0.6423，而、、有着较强的同期相关性。魏玺（2008）指出中国利率期限结构的潜在因子可以很好的互相解释，其解释度达到了90%。从同期的协方差来看，、以及可以很好地对自身进行同期解释，但是，由于、以及的实际经济学意义明显，其同期线性性本身应该很高，因此，我们需要使用滞后的数据对其进行分析。同时，我们引入了三个外在因素，其中两个来自于股票市场，一个是宏观经济因素。宏观经济因素的引入是为了使得模型的研究更具有合理性，在之后的分析中我们将更侧重于股票市场因素。

6、经过检验，股市的波动性跟，有着较强的相关性（相关系数分别是0.1854和0.2429），而股市的收益率跟有着较强的同期相关性（-0.2631），与，以及都有着不错的相关性，因此我们认为将该三个因素引入是合理的。（二）变量滞后检验我们考察了股票市场及宏观经济因素对于中国利率期限结构的冲击，由于时间序列问题存在同期相关性，我们对每个变量做滞后项的拟合。在选取04-08、05-08、06-08年的数据分别作为五年期、四年期和三年期回归基础上，得到相应的结果。值得提出的是，我们假设股市的冲击不一定会来得很快，但是从对股票市场滞后两期的数据回归看来，结果并不理想

7、，t检验50%通不过。我们还加进了股市的半年收益率进行回归，t检验同样通不过。比较发现，滞后一期的股市收益及波动率是最好的解释量。通过因素的滞后自回归检验，发现因子滞后两期的自回归效果显著，而随着滞后期数的增加，样本数会大量减少，同时调整回归系数没有更大的提高，因此，我们就只使用了因子自身的两期滞后数据。（三）五年期回归五年期回归中，我们使用了，以及的滞后2项作解释变量，拟合效果不是很好，只有的检验显著（调整R达到0.307）。当引入、以及作为解释项后，的回归检验有显著提升（0.307到0.377），而其他项的拟合结果变化显著性不强。从t检验的概率来

8、看，和对的解释性都非常强。这里，我们创造性地将股市的波动率对国债长远期利率的影响分为两个部分，