基于egarch模型的交易所国债市场波动性分析

《基于egarch模型的交易所国债市场波动性分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、基于ＥＧＡＲＣＨ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10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

2、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

3、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10　　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

4、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

5、析处理10　　　　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)10　　　　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”(volatilityc

6、lustering)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10　　对残差εt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εt2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

7、临界值时则拒绝εt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=β1DLEBt-1+β2DLEBt-3+εt(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