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    Hull-White利率模型仿真與債券估值

    2015-06-06 15:01:40勇,鄧
    經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué) 2015年4期
    關(guān)鍵詞:蒙特卡洛參數(shù)估計(jì)債券

    陳 勇,鄧 坤

    (湖南大學(xué) 金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,湖南 長沙 410079)

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    Hull-White利率模型仿真與債券估值

    陳 勇,鄧 坤

    (湖南大學(xué) 金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,湖南 長沙 410079)

    應(yīng)用Vasicek模型和Nelson-Siegel模型估計(jì)Hull-White利率模型的參數(shù),運(yùn)用蒙特卡洛方法模擬利率路徑,根據(jù)利率路徑估計(jì)中國國債的價(jià)值,并進(jìn)行敏感性分析.結(jié)果表明,運(yùn)用蒙特卡洛方法模擬Hull-White利率模型,具有計(jì)算簡單和運(yùn)算速度快的特點(diǎn),且債券估值的結(jié)果較為精確.該方法可廣泛地應(yīng)用于債券及其衍生品的定價(jià)分析.

    利率期限結(jié)構(gòu);Hull-White模型;蒙特卡洛

    1 引 言

    利率期限結(jié)構(gòu)是某個(gè)時(shí)點(diǎn)上債券的到期期限與收益率之間的關(guān)系.利率期限結(jié)構(gòu)模型是資產(chǎn)定價(jià)、衍生品設(shè)計(jì)和利率風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)性問題.在利率市場化背景下,對利率期限結(jié)構(gòu)的研究可以為債券的定價(jià)提供理論依據(jù),促進(jìn)債券及其衍生品的發(fā)行和交易,并為度量和管理利率風(fēng)險(xiǎn)提供工具和手段.

    利率期限結(jié)構(gòu)模型可以分為靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)模型.靜態(tài)模型考慮某個(gè)時(shí)點(diǎn)上不同到期期限的債券收益率,應(yīng)用樣條函數(shù)擬合整條利率曲線.動(dòng)態(tài)模型應(yīng)用隨機(jī)過程刻畫利率波動(dòng).動(dòng)態(tài)模型根據(jù)隨機(jī)因子的個(gè)數(shù)可以分為單因子模型、雙因子模型和多因子模型.單因子模型應(yīng)用單因子擴(kuò)散過程刻畫即期利率的動(dòng)態(tài)變化.由于單因子模型的參數(shù)估計(jì)簡單,往往可以求出解析解,應(yīng)用最為廣泛.

    Vasicek(1977)[1]應(yīng)用均值回歸的擴(kuò)散過程描述即期利率的波動(dòng),是最早的單因子模型.為了克服Vasicek模型名義利率可能為負(fù)的缺點(diǎn),Cox、Ingersoll & Ross(1985)[2]提出了均值回歸的平方根擴(kuò)散過程CIR模型.后來,Chan et al(1992)[3]將各種形式的單因子模型歸納為CKLS模型.

    各種單因子擴(kuò)散模型在很大程度上揭示了利率波動(dòng)的水平效應(yīng)和均值回歸特征,但是不能反映初始時(shí)期利率曲線的形狀對未來即期利率的影響.Hull & White(1990)在Vasicek模型中引入了初始時(shí)期的利率曲線,反映了初始時(shí)期經(jīng)濟(jì)環(huán)境對未來即期利率的影響[4].

    由于Hull-White模型的參數(shù)包含初始時(shí)期的利率曲線,數(shù)值模擬的難度較大,相關(guān)研究成果較少.已有文獻(xiàn)主要應(yīng)用三叉樹方法對Hull-White模型進(jìn)行離散化處理,并對債券及其衍生品進(jìn)行定價(jià)分析.Hull & White(1994,1996)提出了分解Hull-White模型的三叉樹方法[5,6].宋逢明和石峰(2006)應(yīng)用三叉樹方法模擬了銀行間債券市場的利率波動(dòng)[7].石峰(2008)應(yīng)用三叉樹方法對信用衍生品進(jìn)行定價(jià)分析[8].

    已有文獻(xiàn)主要采用三叉樹方法分解Hull--White模型,缺乏應(yīng)用蒙特卡洛方法的研究成果.本文首先估計(jì)Hull-White模型的參數(shù),然后應(yīng)用蒙特卡洛方法模擬Hull-White模型下的利率波動(dòng),并根據(jù)利率路徑估計(jì)無風(fēng)險(xiǎn)債券價(jià)格,最后進(jìn)行了敏感性分析.

    2 研究思路

    Hull-White模型的隨機(jī)微分方程為

    drt=k(θt-rt)dt+σdBt,

    其中,rt是即期利率,k是即期利率向長期平均水平收斂的速度,σ為即期利率波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差,Bt是標(biāo)準(zhǔn)的維納過程,θt是長期平均即期利率,且

    其中,f(0,t)是初始時(shí)期的利率曲線隱含的t時(shí)刻之后的遠(yuǎn)期利率.

    先估計(jì)Hull-White模型的參數(shù),再應(yīng)用蒙特卡洛方法模擬Hull-White模型下的利率波動(dòng),并估計(jì)債券價(jià)值.分兩步估計(jì)Hull-White模型的參數(shù):

    1)應(yīng)用Vasicek模型估計(jì)參數(shù)k和σ;

    2)應(yīng)用Nelson-Siegel模型(NS模型)估計(jì)初始時(shí)期的遠(yuǎn)期利率f(0,t)和θt.蒙特卡洛模擬和債券估值分為以下步驟:

    1)對Hull-White模型進(jìn)行變量變換并模擬利率路徑rt;

    2)應(yīng)用利率路徑rt對債券的現(xiàn)金流進(jìn)行貼現(xiàn),從而可以得到債券的價(jià)格;

    3)敏感性分析.分析債券估值結(jié)果對參數(shù)k和σ的敏感性.

    3 Hull-White模型及其參數(shù)估計(jì)

    先應(yīng)用Vasicek模型估計(jì)參數(shù)k和σ,再應(yīng)用NS模型估計(jì)初始時(shí)期的利率曲線參數(shù)f(0,t)和θt.

    3.1 Vasicek模型求解及其參數(shù)估計(jì)

    Vasicek模型的隨機(jī)微分方程為

    其中,rt是即期利率,k表示即期利率向長期平均水平收斂的速度,θ表示長期平均即期利率,σ為即期利率波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差,Bt是標(biāo)準(zhǔn)的維納過程.

    將Vasicek模型轉(zhuǎn)換為OU過程,再對OU過程求解.令xt=rt-θ,代入Vasicek模型,可以得到標(biāo)準(zhǔn)OU過程

    dxt=-kxtdt+σdBt.

    OU過程的解為

    (1)

    將xt=rt-θ代入式(1),整理可得

    (2)

    rt+Δt=u+vrt+ωη,η~N(0,1).

    (3)

    搜集銀行間債券市場的相關(guān)數(shù)據(jù),應(yīng)用普通最小二乘方法進(jìn)行回歸分析,可以得到參數(shù)u,v和ω的估計(jì)值,再得到Vasicek模型的參數(shù)估計(jì)值k和σ.

    3.2 遠(yuǎn)期利率估計(jì)

    NS模型設(shè)定的遠(yuǎn)期利率公式為

    (4)

    從而得到即期利率為

    (5)

    已知即期利率rt,貼現(xiàn)因子D(t)可以表示成D(t)=e-rtt.設(shè)Ci,ti分別為無風(fēng)險(xiǎn)債券的第i筆現(xiàn)金流的金額和到期期限,則債券價(jià)格

    可以得到β0,β1,β2和τ的估計(jì)值.

    4 Hull-White模型仿真

    dxt=-kxtdt+σdBt.

    先應(yīng)用蒙特卡洛方法模擬得到xt,再根據(jù)rt=xt+at得到利率路徑rt,最后應(yīng)用利率路徑rt對債券的現(xiàn)金流進(jìn)行貼現(xiàn),從而可以得到無風(fēng)險(xiǎn)債券的價(jià)格.

    5 參數(shù)估計(jì)和債券估值

    5.1 Hull-White模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

    選取期限為1個(gè)月的上海銀行間同業(yè)拆借利率估計(jì)Vasicek模型的參數(shù).樣本期間從2008年1月至2013年11月,共71個(gè)月度數(shù)據(jù).由于均值回歸過程屬于平穩(wěn)過程,先檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性.ADF檢驗(yàn)結(jié)果顯示樣本數(shù)據(jù)為平穩(wěn)過程,再依據(jù)式(3)進(jìn)行回歸分析.回歸結(jié)果如表1所示.

    表1 Vasicek模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

    應(yīng)用NS模型擬合2013年11月1日的交易所的國債利率曲線.搜集了2013年11月1日有交易價(jià)格的14只樣本債券,應(yīng)用高斯牛頓迭代法估計(jì)NS模型,最小化樣本債券的理論價(jià)格與市場價(jià)格的差額的平方和.NS模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表2所示.

    表2 2013年11月1日NS模型的參數(shù)

    5.2 債券估值結(jié)果與敏感性分析

    我們選取2013年11月1月在上海證券交易所流通的八只附息票國債作為研究對象,債券代碼分別為019307、010501、010603、019315、010512、010107、010303、010706.用蒙特卡洛方法模擬利率路徑,再用利率路徑對債券的現(xiàn)金流進(jìn)行貼現(xiàn),并將債券的估計(jì)價(jià)格和當(dāng)天的實(shí)際收盤價(jià)進(jìn)行比較.利率模擬的次數(shù)為1 000次.8只債券的估值結(jié)果如表3所示.

    表3 樣本國債價(jià)格的預(yù)測結(jié)果

    從總體上看,Hull-White利率模型對8只債券的估值結(jié)果較為精確,特別是到期期限較短的債券,理論價(jià)格與實(shí)際價(jià)格誤差不超過0.9%.究其原因,債券的到期期限越短,交易越活躍,債券的流動(dòng)性越好,實(shí)際價(jià)格的波動(dòng)越小.與三叉樹方法相比,蒙特卡洛方法具有實(shí)現(xiàn)過程簡單和運(yùn)算速度快的特點(diǎn),并且不存在模型偏誤.

    選取代碼為010603的債券分析估值結(jié)果對參數(shù)k和σ的敏感性.從總體上看,債券價(jià)格與參數(shù)k和σ的變動(dòng)方向符合預(yù)期,但是債券價(jià)格對參數(shù)變動(dòng)不敏感.首先,當(dāng)均值回歸速度k上升時(shí),債券的價(jià)格上漲.當(dāng)k增長時(shí),即期利率向較高的遠(yuǎn)期利率的收斂速度加快,導(dǎo)致即期利率水平上升,債券的價(jià)值趨向于下降.同時(shí),當(dāng)k增長時(shí),在其他參數(shù)不變的情況下,即期利率的波動(dòng)方差上升,由于債券價(jià)格是即期利率波動(dòng)方差的增函數(shù),債券的價(jià)值趨向于上升.由于兩種作用相互抵消,導(dǎo)致債券價(jià)值對k的變動(dòng)不敏感.其次,當(dāng)即期利率的波動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差σ上升時(shí),債券的價(jià)格上升.由于債券價(jià)格是即期利率的凸函數(shù),因此,即期利率的波動(dòng)越大,債券的價(jià)格越高.

    6 結(jié) 論

    分別應(yīng)用Vasicek模型和NS模型估計(jì)Hull-White利率模型的參數(shù),再對即期利率進(jìn)行變量變換,并運(yùn)用蒙特卡洛方法模擬利率路徑,最后應(yīng)用利率路徑貼現(xiàn)債券的現(xiàn)金流,并分析債券估值對Hull-White模型參數(shù)的敏感性.結(jié)果表明,運(yùn)用蒙特卡洛方法模擬Hull-White利率模型,具有計(jì)算簡單和運(yùn)算速度快的特點(diǎn),且債券估值的結(jié)果較為精確.由于Hull-White模型既考慮利率波動(dòng)的特征,又反映初始時(shí)期利率曲線的影響,該方法可廣泛地應(yīng)用于債券及其衍生品的定價(jià)分析.

    [1]OVASICEK.Anequilibriumcharacterizationofthetermstructure[J].JournalofFinancialEconomics, 1977,5 (2): 177-188.

    [2]JCCOX,JEINGERSOLL,SAROSS.Atheoryofthetermstructureofinterestrates[J].Econometrica, 1985, 53(2): 385-407.

    [3]KCCHAN,GAKAROLY,FALONGSTAF,etal. An empirical comparison of alternative models of the short term interest rate[J]. Journal of Finance, 1992, 47(3): 423-455.

    [4] J HULL, A WHITE. Pricing interest rate derivative securities[J]. Review of Financial Studies, 1990, 3(4): 573-592.

    [5] J HULL, A WHITE. Numerical procedures for implementing term structure models: single-factor models[J]. Journal of derivatives, 1994 (1): 7-16.

    [6] J HULL, A WHITE. Using hull-white interest rate trees[J]. Journal of Derivatives, 1996, 3(3): 26-36.

    [7] 宋逢明,石峰.基于Hull-White模型的債券市場利率期限結(jié)構(gòu)研究[J].運(yùn)籌與管理,2006(3):34-36.

    [8] 石峰.Hull-White模型在次級債定價(jià)中的應(yīng)用研究[J].運(yùn)籌與管理,2008(5):108-122.

    Simulation of Hull-White Model and Bond Pricing

    CHEN Yong, DENG Kun

    (College of Finance and Statistics, Hunan University, Changsha, Hunan 410079, China)

    This paper used the Vasicek model and the Nelson-Siegel model to estimate the parameters of Hull-White model,and simulated the Hull-White term structure model. The theoretical prices of sample bonds were priced through the Monte Carlo simulation methods. We conducted a sensitivity analysis. It is shown that simulation-based method is more precise than the three-tree one to price bonds.

    term structure of interest rates; Hull-white model; Monte Carlo simulation

    2015-10-15

    湖南省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(14JJ2054)

    陳 勇(1972—),男,湖南醴陵人,副教授,博士

    E-mail: leochen007@hotmail.com

    F830.91

    A

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