基于SHIBOR的波动性分析

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[摘要]本文构建GARCH模型分析shibor各种期限产品的波动，发现GARCH模型族能够较好地拟合SHIBOR的波动特征，其短期和长期的利率品种具有不同的收益波动特征，具有时间序列非正态性和条件异方差的特点。

[关键词]SHIBOR　波动性　GAKCH模型

自2006年上海银行同业拆借市场推出以来，交易品种有隔夜、1周、2周、1月、3月、6月、9月及1年八个品种。试运行后SHIBOR就表现出了鲜明的特点，各期限SHIBOR表现出了不同的走势。SHIBOR的隔夜、1周和2周三个品种，表现出剧烈波动，显著受市场短期流动性影响。而SHIBOR的3月、6月、9月和12月四个品种，则呈现出稳定的走势，期限利差基本没有变化。至于SHIBOR中的1月品种，则处于中间状态。因此，本文重点分析了SHIBOR中的隔夜、一周、三月、一年期四个品种。数据的时间区间为2006年10月8日2010年9月30日，每日利率数据共1001个，数据处理采用Eviews 5.0软件。

首先分析SHIBOR四种期限利率的基本统计特征。序列统计性质如表1所示。

由上表可知，四种资产收益率的峰度均远大于3，尖峰分布异常明显，符合金融资产尖峰分布的特点；从偏度来看，SHIBOR中的短期和长期利率品种表现出了明显的区别，即短期品种，资产收益率形态为左偏，即偏度小于零，而长期品种，资产收益率形态则为右偏，偏度大于零。时间序列矩特性的时变行为反映了时间序列的非平稳性质。对非平稳时间序列的处理方法一般是将其转变为平稳序列，这样就可以应用有关平稳时间序列的方法来进行相应的研究。通过增加变量的滞后项来消除残差项的自相关，这个检验方法称为增广的迪基福勒，即ADF检验。本文采用ADF对上海同业拆借利率四个品种进行单位根检验，可以发现，资产收益率的时间序列的单位根检验均拒绝零假设，接受备择假设。从而对序列的时间冲击将随着时间的推移其影响逐渐减弱，此时我们可以认为以上序列都是平稳的。

ARCH―LM检验是Engle在1982年提出的检验残差序列中是否存在ARCH效应的拉格朗日乘数检验方法。当残差序列存在高阶的ARCH(q)效应，则可采用GARCH模型。本文使用LM检验，结果证实各序列存在ARCH效应。本文分别建立ARCH模型、GARCH模型、GARCH―M模型、TGARCH模型、EGARCH模型讨论波动率模型，回归结果如表2所示。

通过ARCH(1)、GARCH(1，1)、GARCH―M、TGARCH、EGARCH拟合比较可以看出，SHIBOR隔夜的ARCH类模型中，从AIC准则上判断，拟合最好的模型是TGARCH模型，Q检验均显著；均值方程方面，模型参数检验都拒绝了零假设；方差方程方面，模型参数均通过检验；这表明SHIBOR隔夜的历史波动率有聚集效应和信息非对称的特点。同理，我们发现SHIBOR一周的拟合最好的模型是EGARCH模型；SHIBOR三月拟合最好的模型是TGARCH模型。SHIBOR一年拟合最好的模型是EGARCH模型，这表明SHIBOR一年的历史波动率有明显的信息非对称的特点。

由此，TGARCH和EGARCH模型可以很好地拟合SHIBOR的四类资产的历史波动率。其原因主要是，虽然ARCH／GARCH模型能捕捉到金融时间序列的尖峰厚尾、波动聚集、条件方差时变性等特征，但其条件方差的设定不能反映市场对信息的非对称反应；此外，ARCH／GARCH模型的另一个约束是条件方差方程系数非负，这些都影响了模型对于SHIBOR四类资产历史波动率的拟合，而EGARCH／TGARCH模型却弥补了这两方面的缺陷，从本文的实证分析也可以发现这一点。这些结论相信能为今后进一步研究我国货币市场风险特征提供参考。

参考文献

[1]曹志鹏，韩保林．中国银行间同业拆借市场利率波动模型研究[J]．统计与信息论坛．2008(12)．59-63．

[2]林娟，杨凌．银行间债券市场7天回购利率波动性分析[J]．福州大学学报．2007(2)，45-47．

作者简介：吴冠(1986-)，女，汉族，长沙理工大学经管学院，研究方向：金融合约；杨琪(1986-)，女，汉族，长沙理工大学经管学院，研究方向：商业银行管理。