中国市场利率动态研究——基于短期国债回购利率的实证分析

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1、洪永淼、林海：中国市场利率动态研究——基于短期国债回购利率的实证分析∗中国市场利率动态研究——基于短期国债回购利率的实证分析12洪永淼林海1经济学博士、康乃尔大学经济学系教授、清华大学经济管理学院特聘教授康乃尔大学经济学系和统计科学系，纽约，14850清华大学经济管理学院，北京，100084yh20@cornell.edu2经济学博士、厦门大学金融学系副教授厦门大学金融系，厦门，361005cfc@xmu.edu.cn通讯作者（CorrespondentAuthor）：林海联系地址：厦门大学金融学系，361005联系电话：0592-2181958(O),0592-21883

2、35(H),13306026846(M)内容简介：把握中国短期利率变化规律对资产和金融衍生产品的定价、风险管理以及推动利率市场化，均有重要理论和现实意义。本文利用上海证券交易所1996年7月22日——2004年8月26日的7天国债回购利率对各种短期利率模型进行了实证分析和检验，其中包括单因子扩散模型、GARCH模型、马尔科夫机制转换模型以及跳跃-扩散模型。结果表明，引入GARCH、机制转换以及跳跃因子大大地提高短期利率动态模型的拟合效果。我们发现在1996-1998年期间，国债回购利率水平、波动性以及突然跳跃的概率都要高于1999年以后，但是利率波动性对利率水平变化的敏感性

3、则在1999年以后变得更强了。为了进一步比较各个模型的相对表现，我们使用了Hong&Li(2004)新近提出的非参数模型设定检验方法。结果显示，于对美国短期利率动态建模一样，虽然我们已在短期利率动态建模方面取得了长足的进步，我们还没有得到一个可以用于准确描述中国短期利率波动的模型。Abstract:WeexamineawidevarietyofpopularspotinterestratemodelsforChinesespotinterestrates,includingsingle-factordiffusionmodels,GARCHmodels,MarkovChai

4、nRegime-switchingmodelsandjump-diffusionmodels.Wefitthesemodelstodailydataof7-dayreporatesfromJuly22,1996toAugust26,2004.TheestimationsuggeststhatintroducingGARCH,Regime-switchingandjumpeffectsubstantiallyimprovesthegoodnessoffitofthespotratemodels.Regime-switchingmodelsandjump-diffusionmo

5、delscaneffectivelycapturetheexcesskurtosisandheavy-tailsofthespotrate.Wefindthatthelevelandvolatilityofthespotrate,andthejumpprobabilityweresignificantlyhigherbefore1999.However,thesensitivityofinterestratevolatilitytothechangeofinterestratelevelbecamestrongerafter1999.Tofurthercomparether

6、elativeperformanceofdifferentmodels,weusethenonparametricspecificationtestrecentlyproposedbyHong&Li(2004).TheresultsshowsthatalthoughwehavemademuchprogressinmodelingthedynamicsofChinesespotinterestrate,wehavenotyetobtainedanadequatedynamicmodel.关键词：扩散，GARCH，跳跃，最大似然估计，马尔科夫机制转换，水平效应，短期利率，设定检

7、验∗本文为教育部人文社会科学研究2003年度博士点基金研究项目“中国利率类金融产品的设计和定价”（项目号03JB790016）阶段性研究成果。我们也感谢美国国家科学基金会的资助（项目号SES-0111769）。作者感谢厦门大学郑振龙、北京大学深圳研究员陈灯塔以及首届中国金融学年会的其他参会人员对文章的批评和建议。本文获首届中国金融学年会论文评选二等奖。-1-洪永淼、林海：中国市场利率动态研究——基于短期国债回购利率的实证分析KeyWords:Diffusion,GARCH,Jump,MLE,Markovchainr