基于GARCH模型对SHIBOR行为的实证分析

上传者：网友
|

翻新时间：2015-08-27

收藏到账号

全屏

基于GARCH模型对SHIBOR行为的实证分析

作者简介：李伟（1988.01-），男，汉族，安徽省安庆市人，研究生，国际金融硕士，单位：中央财经大学金融学院，研究方向：国际金融。

韩雪军（1988-），男，汉族，山东省潍坊市人，研究生，国际金融硕士，单位：中央财经大学金融学院，研究方向：金融投资和融资。

摘要：本文运用GARCH（1，1）模型对不同期限上海银行间同业拆借利率（SHIBOR）行为进行了分析和比较，结果发现：模型能很好的刻画一周上海同业拆借利率的行为，这说明上海银行间同业拆借利率具有波动聚类的特点，存在很强的ARCH现象。

关键词：SHIBOR；波动聚类；GARCH模型；

一、引言

自从我国加入WTO以后，金融市场的改革与发展取得了较大的进展，作为金融市场中核心价格变量的利率也朝着市场化运行的目标进行了重大的改革。特别是2007年1月4日开始正式运营的上海银行间同业拆借利率（Shanghai Interbank Offered Rate，简称“SHIBOR”），被看做中国的LIBOR（London Interbank Offered Rate，伦敦同业拆借利率），是中国人民银行希望培养的基准利率体系。由于利率的动态过程直接影响到债券及其衍生产品的定价和各类机构的利率风险管理，所以加强对我国市场化基准利率SHIBOR的研究，将有助于了解我国金融市场利率形成机制的特点，为我国金融市场进一步的改革发展作好准备。

国外的研究表明，短期利率具有两个重要的实证特点。首先，短期利率具有均值回复特性。其次，短期利率变动的无条件分布具有尖峰厚尾的特点。国外经典文献指出导致尖峰厚尾的一个可能原因就是条件异方差现象。目前，国际上对利率变动条件异方差性建模有两种常用方法。一是在连续时间利率模型中，把短期利率变动的条件方差与短期利率水平联系起来。二是在ARCH/GARCH模型中，使短期利率变动条件方差依赖于短期利率残差项平方的滞后项。于是本文将首次尝试使用GARCH（1，1）模型对SHIBOR的行为进行实证分析，以考察其是否具有GARCH现象，为将来建立描述SHIBOR行为的利率期限结构模型提供理论依据。

二、SHIBOR的来源及特点

本文所用的SHIBOR数据来源于Wind资讯金融终端。根据时间的不同，SHIBOR共有16个①不同的报价品种，比目前货币市场交易的回购或者拆借品种更加丰富。参与报价的银行也都有较高的信用级别，较强的定价能力和良好的市场声誉。同时，为了防止参与银行随意报价、干扰市场，央行也建立了一套跟踪监控和惩罚制度，以确保SHIBOR的权威性和代表性。

从上图我们不难看出从1997年7月开始，利率出现了大幅的波动，而1999年8月以后，利率的波动就变得相当小了，这表明利率波动性聚类的特点相当明显。这也告诉我们在利率的波动性里，GARCH现象应该非常显著。

这些统计值在所有的滞后项里都十分显著，这就证明了利率数据中GARCH效应的存在。

这样，通过对一周同业拆借利率的分析，我们接着就尝试使用GARCH（l，l）过程来对中国的一周银行间同业拆借利率进行建模分析。

三、利率的GARCH（1，1）模型及其实证分析

为体现利率数据中波动性聚类的特点，我们根据以前的文献，提出了一个GARCH模型，其条件均值是一个均值回复过程，而其条件方差是一个GARCH（1，1）过程。

再次，从与标准残差的平方相关的Ljung-Box统计量来看，中国的实证结果与其他国家的结果截然不同。国外的实证研究大多表明，LB统计量都不显著，再加上Jarque-Bera检验显示标准残差不服从正态分布，由此得出结论，GARCH效应不是利率无条件分布呈现尖峰后尾特点的唯一原因。

四、结论

从以上对数据的分析和实证研究的结果来看，GARCH模型对中国银行间同业拆借利率的行为作了很好的描述，但是由于无法保证GARCH（l，l）为平稳过程，所以GARCH参数就存在不稳定性。从国外的最新研究成果来看，有学者提出使用广义结构转换模型来解决这个问题，而也有学者则提出对GARCH模型作进一步的改进。这些都需要我们结合我国的实际情况，来作更进一步的探讨。（作者单位：中央财经大学金融学院）

注解：

参考文献：

[3] 岳朝龙，上海股市收益率GARCH模型族的实证研究[J]，数量经济技术经济研究，2001.

[4] 高铁梅，计量经济分析方法与建模：EViews应用及实例（第二版）（M），清华大学出版社，2009.