上交所国债市场波动率的实证研究.doc

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1、上交所国债市场波动率的实证研究由于金融类时间序列，如收益率时间序列，往往具有时变性特点和束性趋势，其方差会随着时间变化而变化，呈现出异方差特征。以下就是由小编为您提供的上交所国债市场波动率的实证。国外的研究中，Brooks和Simon(1998)按照一定的标准选用特定的GARCH模型来预测美元汇率的收益波动情况;Aguilar，Nydahl(2000)使用GARCH模型来对汇率的波动性进行建模，取得了较好的拟合效果;Torhen、Bollerslev等人(2001)在基于德国马克和日元对美元的汇率值、每日汇率值、每日汇率的波动分布和相关性

2、的基础上，完善了GARCH模型使用过程中对样本分布的限制条件。在国内，惠晓峰等(2003)基于时间序列GARCH模型对人民币汇率进行预测，发现GARCH模型的预测汇率与实际汇率是非常接近的，拟合曲线几乎完全跟得上实际汇率走势;邹建军(2003)通过研究发现GARCH(1，1)模型对我国沪市收益波动性具有比较好估计和预测效果。牛方磊、卢小广(2005年)运用ARCH类模型对基金市场的波动性进行了研究，发现上证基金指数收益率表现出非正态性和条件异方差的特征，GARCH(1，1)模型对上证基金的波动具有很好的拟合效果。王佳妮、李文浩(2005)

3、应用ARCH类模型分析了19992004年欧元、日元、英镑、澳元等四种货币兑美元的汇率。以上研究表明，ARCH类模型能够比较准确地刻画金融类时间序列，特别是金融收益率时间序列的波动性。因此，本文对我国交易所国债市场波动率的研究，也是以ARCH类模型为基础，通过深入分析交易所国债市场波动率的内在特征，选取合适的模型对其进行刻画。样本选取与统计特征分析(一)样本选取和指标设计由于上海证券交易所国债指数从总体上基本反映了上海证券交易所国债价格的变动情况。本文以上证国债指数作为研究对象，选取2003年2月24日至2006年4月18日的每日上证国债

4、指数收盘价为样本，共计764个观测值，数据于上海证券交易所、湘财证券圆网等相关网站。企业债权管理制度，是指在公司在与客户开始接触之时，一直到与客户终止合作时止，贯穿于整个交易过程的防止坏账损失的一系列管理方法和手段。详细内容请看下文工业企业债权管理的有效方。企业债权管理的主要涉及的范围包括企业经济活动中发生的暂收、暂付、预收、预付、应收、应付、备用金等往来款项。企业债权管理的重要性债权管理是每一个工业企业要重视的重要管理内容之一，而且是马虎不得的工作。尽管如此，部分工业企业对市场风险的认识仍旧停留在口头上，而没有落实到实际工作中，市场运作

5、还是重销售而轻债权。事实上，正是由于缺乏有效的债权管理，不少企业不但多年来的累计利润全都漂在市场中，还负债经营，一旦资金链崩溃，即造成不可挽回的破产局面。因此，笔者认为每一个工业企业应建立自己的债权部，最起码也要有专人负责债权管理工作。原因有两个，一是全款销售在整体销售中最终只会占据企业销售的一小部分，而真正占主体地位的还是信用销售;二是在信用销售流程中，一个完整销售过程是以全部货款按时回收作为终结点的，产品售出仅仅是销售流程的前端部分，债权管理即是对回款风险进行有效控制，保证整个销售流程的安全完成。(一)防范风险防范风险主要指事前防范，

6、即债权部在产品真正售出到达客户手中之前应该做的风险防范工作。主要包括两个环节，一是债权部在销售部与客户签订销售合同之前对客户信用进行考察，剔除那些存在高风险因素的客户;二是债权部在销售部向客户交付产品之前对客户首付款进行审核，阻止销售部向那些没有按照合同规定支付首付款的客户交付产品，避免在合同执行初期就形成拖欠款。在确定研究的样本期后，再对上证国债指数的日收益率进行计算，计算公式为：OX语言环境下TSM0.4软件包计算得出。(二)统计描述及分析首先，根据样本序列(见图1)，我们对其基本波动特征进行分析，依次进行自相关检验、单位根检验、正态

7、性检验和异方差性检验。结果(1)根据Ljung-BoxQ统计量和对应P值(见表1)，可以判定样本序列在至少滞后25期内，不能拒绝没有自相关的零假设，说明样本序列存在自相关性。(2)对样本序列进行ADF单位根检验，由于序列围绕零均值上下波动，故检验选择无常数项和趋势项类型，ADF检验的t统计量为-14.69335，明显小于显着性水平1%的Mackinnon临界值-3.4415，表明在1%的显着性水平下，拒绝样本序列存在单位根的原假设，说明样本序列具有平稳性。(3)采用峰度(K)、偏度(S)以及JB检验联合判断样本序列的正态性(见表2)，结果

8、表明样本序列显着异于正态分布，高峰厚尾现象明显。(4)对样本序列异方差性的检验，采用ARCH-LM检验法，当取滞后阶数为1时，结果(见表3)显示样本序列在l%的显着性水平下，残差序列存在ARC