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银行间同业拆借市场利率,作为我国正式步入利率市场化的进程后最先开放的利率,对经济活动产生重要影响。中国人民银行为促进利率市场化,于2007年1月4日推出上海同业拆借利率即Shibor作为我国货币市场基准利率,受经济环境的冲击影响,其波动特征则具有重要研究价值。目前学术界对Shibor的研究主要集中在其可行性和稳定性上,本文将着重研究Shibor的波动性,为更好得了解中国利率市场的特点提供思路和方法。通过国内外研究发现,重要的宏观经济事件会引起利率市场的波动,本文通过对Shibor隔夜数据的观测发现,其突然的大波动与相对应时间所发生的重要经济事件有着紧密联系,因此研究其跳跃特征对利率风险的把控具有重要意义。跳扩散模型是刻画短期利率的有效模型之一,本文运用变窗宽非参数估计方法和常数核估计(NW估计)方法估计模型的系数,以验证变窗宽思想引入提高了估计精度。首先通过蒙特卡罗模拟,对两种跳扩散模型的漂移系数和波动率系数分别进行变窗宽估计和NW估计,通过对误差指标的比较表明变窗宽估计更加贴近真实值,并通过改变相关设定的参数和设定固定轨道的方法进行多次仿真实验证明变窗宽估计的稳健性,以此为精准化度量利率的波动行为提供理论基础。实证分析中,本文以2007-2017年Shibor利率作为研究对象,识别其跳跃特征和宏观经济事件的时间联系。通过平稳性分析,将Shibor的隔夜数据(O/N)分割成测试集和训练集,利用变窗宽估计方法和NW估计方法估计其漂移系数和波动率系数,比较误差指标表明变窗宽估计适用于对Shibor利率场景的描述,特别对于如Shibor利率存在跳跃现象的数据,变窗宽估计值更加体现高精度性。因此,本文从实际问题出发,为更好得研究和拟合具有跳跃行为的Shibor利率数据,用跳扩散模型取代一般化利率模型对数据进行模拟,比较参数估计和非参数估计的优劣后引入变窗宽思想,提出使用变窗宽非参数估计方法对模型进行估计,该估计方法充分利用数据信息,极大提高估计精度。经过蒙特卡罗的多维度模拟,验证了变窗宽估计较NW估计的优化性和稳健性。再应用于对Shibor数据的波动性研究中,说明变窗宽非参数估计方法能更加准确捕捉数据信息,并给出高精度估计,也以此说明该方法的实际经济场景应用价值。