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      我國債券組合投資管理風(fēng)險(xiǎn)研究

      2020-12-25 03:57:40張浩河北地質(zhì)大學(xué)
      環(huán)球市場 2020年27期
      關(guān)鍵詞:對沖國債期限

      張浩 河北地質(zhì)大學(xué)

      一、利率期限結(jié)構(gòu)

      利率期限結(jié)構(gòu)是研究期限不同而其他特征相同的利率之間的關(guān)系。利率期限結(jié)構(gòu)有三種理論:流動性偏好理論,期望理論以及市場分割理論。這三種理論是存在不同的解釋,他們解釋了不同形狀的收益率曲線,回答了各種不同的國債即期利率存在差別的原因,并且這種差別體現(xiàn)不同的變化因期限的長短。

      二、研究方法

      (一)獨(dú)立成分分析

      ICA假設(shè)條件為:各獨(dú)立成分屬于統(tǒng)計(jì)獨(dú)立;服從非Gaussian分布;并且以下混合矩陣均為可逆矩陣。若有k個(gè)時(shí)間序列,記為X1,X2,X3,…,Xk,則獨(dú)立成分模型可表示為:X=As式中,X表示k個(gè)T時(shí)間序列的觀察值,A為混合矩陣,S表示經(jīng)混合矩陣分離前的獨(dú)立成分向量,Si,s與Sj,t相互獨(dú)立。通過計(jì)算A的逆矩陣W可以得到求解獨(dú)立成分的公式:WX=s,金融市場的波動率X都按照一定的權(quán)重比例分配在每個(gè)獨(dú)立成分中,即獨(dú)立成分是對金融市場的觀察值進(jìn)行還原。矩陣S的元素,(i=1,2,…,k;t=1,2,…,T)通過上述公式可以看出系數(shù)wij的絕對值決定每個(gè)原始變量X。

      (二)Nelson-Siegel利率期限結(jié)構(gòu)模型

      Nelson-Siegel模型的遠(yuǎn)期利率公式為:

      式中τ表示債券的到期期限,其中β=(β0,β1,β2),λ為待估參數(shù)。β0,β1,β2對該函數(shù)圖像有不同的影響。因子載荷數(shù)是主成分和各變量的相關(guān)系數(shù),其值小于等于1。β0表示長期利率水平,β0是一個(gè)常數(shù)。隨著到期期限τ的增大,即期利率y(τ)逐漸接近β0,當(dāng)τ趨于無窮時(shí),即期利率等于β0;β1是因子載荷數(shù)為的一個(gè)單調(diào)遞減函數(shù),隨著變量τ的增大,逐漸變小并趨于0,因此可以看出β1對利率存在短期影響,且影響指數(shù)變化,速度較快;β2的因子載荷數(shù)為是一個(gè)先增后減函數(shù),隨著τ增大最終趨于0,因此β2介于β0和β1之間對利率存在中期影響。λ稱為衰減率,影響短期項(xiàng)和中期項(xiàng)。

      三、基于收益率預(yù)測的債券組合風(fēng)險(xiǎn)管理

      上證國債組合分析

      選取2019年發(fā)行國債收益率數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)的選擇對應(yīng)短期國債、中期國債、長期國債,用于驗(yàn)證不同到期期限的國債所體現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)對沖效果,數(shù)據(jù)來源中國債券信息網(wǎng)(見表1)。

      表1

      針對以上數(shù)據(jù),利用R語言編程進(jìn)行分析得出短、中、長期國債收益率分別對應(yīng)的數(shù)據(jù)(見表2)。

      表2

      接下來對比兩種模型下利率風(fēng)險(xiǎn)對沖誤差為對沖組合收益與目標(biāo)債券收益率的差,并對該對沖誤差進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn),得到表3結(jié)果(見表3)。

      表3 利率風(fēng)險(xiǎn)對沖誤差統(tǒng)計(jì)量

      得出不論從誤差均值還是絕對誤差均值來看,DNS-ICA的值都小于DNS,這表現(xiàn)出給ICA的Nelson-Siegel宏觀金融模型利率風(fēng)險(xiǎn)的對沖效果要優(yōu)于傳統(tǒng)的模型。

      四、結(jié)語

      利率期限結(jié)構(gòu)是債券特有屬性,而利率期限結(jié)構(gòu)又是為了研究期限不同而其他特征相同的利率之間的關(guān)系。根據(jù)本文可以看出到期期限不同的債券所表現(xiàn)出的特征是有所不同,結(jié)合本文,對不同到期期限的國債收益率進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測和穩(wěn)定性判斷,新模型較傳統(tǒng)模型預(yù)測效果更好。

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