基于SHIBOR的波動率特征、影響因素與風(fēng)險管理研究_第1頁
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基于SHIBOR的波動率特征、影響因素與風(fēng)險管理研究一、引言1.1研究背景在金融市場的復(fù)雜體系中,利率猶如經(jīng)濟運行的脈搏,而上海銀行間同業(yè)拆放利率(SHIBOR)作為我國金融市場的關(guān)鍵利率指標(biāo),占據(jù)著舉足輕重的地位。自2007年正式運行以來,SHIBOR在我國金融市場的發(fā)展進程中扮演著愈發(fā)重要的角色,已然成為貨幣市場乃至整個金融市場的核心基準(zhǔn)利率之一。SHIBOR是由信用等級較高的銀行自主報出的人民幣同業(yè)拆出利率計算確定的算術(shù)平均利率,是單利、無擔(dān)保、批發(fā)性利率。其報價銀行涵蓋了各類具有代表性的商業(yè)銀行,包括國有大型銀行、股份制商業(yè)銀行等,這些銀行基于自身的資金成本、市場供求狀況以及對未來利率走勢的預(yù)期等多方面因素,每日進行利率報價。通過對這些報價的加權(quán)平均計算,最終形成了從隔夜到1年期等多個期限品種的SHIBOR。作為金融市場的關(guān)鍵利率指標(biāo),SHIBOR的重要性不言而喻。它不僅反映了銀行間市場的資金成本,更是金融機構(gòu)在融資時普遍參考的基準(zhǔn)利率。對于商業(yè)銀行而言,SHIBOR是其確定存貸款利率的重要依據(jù),直接影響著銀行的資金成本與資產(chǎn)收益。當(dāng)SHIBOR上升時,銀行的資金成本增加,可能會導(dǎo)致貸款利率上升,從而影響企業(yè)和個人的融資成本;反之,當(dāng)SHIBOR下降時,銀行資金成本降低,貸款利率也可能隨之下降,刺激企業(yè)和個人的融資需求。在債券市場中,許多債券的發(fā)行利率同樣參考SHIBOR來確定,尤其是短期融資券和中期票據(jù)等,這有助于債券市場形成合理的定價機制,促進債券市場的健康發(fā)展。在金融衍生品市場,基于SHIBOR的利率衍生品如利率互換、遠期利率協(xié)議等不斷涌現(xiàn),為市場參與者提供了有效的利率風(fēng)險管理工具,增強了金融市場的穩(wěn)定性和靈活性。波動率作為衡量金融資產(chǎn)價格波動程度的重要指標(biāo),對于SHIBOR而言,其波動率研究具有至關(guān)重要的意義。SHIBOR的波動率能夠直觀地反映出其利率波動的劇烈程度和不確定性。高波動率意味著SHIBOR的波動較為頻繁且幅度較大,市場利率環(huán)境不穩(wěn)定;低波動率則表明SHIBOR相對穩(wěn)定,市場利率環(huán)境較為平穩(wěn)。深入研究SHIBOR的波動率,能夠為金融市場參與者提供諸多有價值的信息,幫助他們更好地進行風(fēng)險管理、投資決策以及金融產(chǎn)品定價。對于金融市場參與者來說,無論是商業(yè)銀行、證券公司、保險公司等金融機構(gòu),還是企業(yè)和個人投資者,SHIBOR的波動率都與他們的切身利益密切相關(guān)。商業(yè)銀行在進行資產(chǎn)負債管理時,需要密切關(guān)注SHIBOR的波動率,以合理調(diào)整資產(chǎn)和負債的結(jié)構(gòu),控制資金成本和利率風(fēng)險。若預(yù)測SHIBOR波動率將增大,銀行可能會減少長期固定利率貸款的發(fā)放,增加浮動利率貸款的占比,以降低利率波動帶來的風(fēng)險。證券公司在進行債券投資和融資融券業(yè)務(wù)時,也需要參考SHIBOR的波動率來評估市場風(fēng)險和收益,制定合理的投資策略。企業(yè)在進行融資決策時,會根據(jù)SHIBOR的波動率來選擇合適的融資時機和融資方式。若SHIBOR波動率較高,企業(yè)可能會選擇提前鎖定融資成本,避免未來利率上升帶來的不利影響;若波動率較低,企業(yè)則可能會選擇等待,以獲取更有利的融資條件。個人投資者在進行理財規(guī)劃時,同樣需要關(guān)注SHIBOR的波動率,合理配置資產(chǎn),實現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值。從監(jiān)管機構(gòu)的角度來看,SHIBOR的波動率是評估金融市場穩(wěn)定性和貨幣政策有效性的重要參考指標(biāo)。監(jiān)管機構(gòu)可以通過監(jiān)測SHIBOR的波動率,及時發(fā)現(xiàn)金融市場中潛在的風(fēng)險和問題,采取相應(yīng)的政策措施進行調(diào)控。當(dāng)SHIBOR波動率出現(xiàn)異常波動時,監(jiān)管機構(gòu)可以通過調(diào)整貨幣政策、加強市場監(jiān)管等手段,穩(wěn)定市場利率,維護金融市場的穩(wěn)定。在市場流動性緊張,SHIBOR波動率大幅上升時,央行可以通過公開市場操作、降低存款準(zhǔn)備金率等方式,增加市場流動性,降低SHIBOR的波動率,緩解市場壓力。在當(dāng)前全球經(jīng)濟一體化和金融市場不斷創(chuàng)新發(fā)展的背景下,金融市場環(huán)境日益復(fù)雜多變,各種不確定因素不斷增加,SHIBOR的波動率也呈現(xiàn)出更為復(fù)雜的變化趨勢。因此,深入研究SHIBOR的波動率,揭示其波動規(guī)律和影響因素,對于金融市場參與者和監(jiān)管機構(gòu)都具有極為重要的現(xiàn)實意義。這不僅有助于金融市場參與者更好地應(yīng)對市場風(fēng)險,提高投資收益,還能為監(jiān)管機構(gòu)制定科學(xué)合理的貨幣政策和監(jiān)管政策提供有力的支持,促進我國金融市場的健康、穩(wěn)定發(fā)展。1.2研究目的與意義本研究旨在通過對SHIBOR波動率的深入探究,揭示其波動特征、影響因素,并提出有效的風(fēng)險管理策略,為金融市場參與者和監(jiān)管機構(gòu)提供有價值的參考依據(jù),以促進金融市場的穩(wěn)定發(fā)展。從理論層面來看,研究SHIBOR的波動率有助于豐富金融市場利率波動理論體系。盡管國內(nèi)外已有眾多關(guān)于金融市場利率波動的研究,但由于金融市場的復(fù)雜性和動態(tài)性,不同市場環(huán)境下的利率波動特征和規(guī)律仍存在差異。SHIBOR作為我國金融市場的關(guān)鍵利率指標(biāo),對其波動率的研究可以為利率波動理論提供新的實證證據(jù),進一步完善和拓展利率波動理論在我國金融市場的應(yīng)用。通過對SHIBOR波動率的研究,能夠深入剖析利率波動的內(nèi)在機制,探究市場信息、宏觀經(jīng)濟因素以及金融機構(gòu)行為等如何影響利率的波動,從而為理解金融市場的運行規(guī)律提供更深入的視角,推動金融市場理論的發(fā)展。在實踐方面,研究SHIBOR波動率對金融市場參與者具有重要的指導(dǎo)意義。對于商業(yè)銀行而言,準(zhǔn)確把握SHIBOR的波動率是進行有效的資產(chǎn)負債管理和風(fēng)險管理的關(guān)鍵。商業(yè)銀行的資金來源和運用在很大程度上受到SHIBOR的影響,其存貸款利率的確定、貸款規(guī)模的調(diào)整以及資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化都需要參考SHIBOR的波動情況。若能對SHIBOR波動率進行精準(zhǔn)預(yù)測,商業(yè)銀行可以提前調(diào)整資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu),合理安排資金的期限和規(guī)模,降低利率波動帶來的風(fēng)險,提高資金的使用效率和盈利能力。在SHIBOR波動率上升時,銀行可以增加短期負債的比例,減少長期固定利率貸款的發(fā)放,以降低資金成本和利率風(fēng)險;反之,在波動率下降時,銀行可以適當(dāng)增加長期資產(chǎn)的配置,提高收益水平。對于企業(yè)和投資者來說,SHIBOR波動率的研究結(jié)果能夠為他們的融資決策和投資決策提供重要參考。企業(yè)在進行融資時,需要根據(jù)SHIBOR的波動情況選擇合適的融資時機和融資方式。若預(yù)期SHIBOR波動率將增大,企業(yè)可能會選擇提前鎖定融資成本,避免未來利率上升帶來的不利影響;若波動率較低,企業(yè)則可以選擇等待,以獲取更有利的融資條件。投資者在進行投資決策時,也需要關(guān)注SHIBOR的波動率,合理配置資產(chǎn),實現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值。在SHIBOR波動率較高時,投資者可以減少對利率敏感型資產(chǎn)的投資,增加對防御性資產(chǎn)的配置,以降低市場風(fēng)險;在波動率較低時,投資者可以適當(dāng)增加風(fēng)險資產(chǎn)的投資,提高投資收益。此外,從宏觀經(jīng)濟層面來看,研究SHIBOR波動率有助于監(jiān)管機構(gòu)更好地評估金融市場的穩(wěn)定性,制定科學(xué)合理的貨幣政策和監(jiān)管政策。SHIBOR作為金融市場的基準(zhǔn)利率,其波動率的變化反映了金融市場的風(fēng)險狀況和資金供求關(guān)系。監(jiān)管機構(gòu)可以通過監(jiān)測SHIBOR的波動率,及時發(fā)現(xiàn)金融市場中潛在的風(fēng)險和問題,采取相應(yīng)的政策措施進行調(diào)控,維護金融市場的穩(wěn)定。當(dāng)SHIBOR波動率出現(xiàn)異常波動時,監(jiān)管機構(gòu)可以通過調(diào)整貨幣政策、加強市場監(jiān)管等手段,穩(wěn)定市場利率,防止金融風(fēng)險的擴散。在市場流動性緊張,SHIBOR波動率大幅上升時,央行可以通過公開市場操作、降低存款準(zhǔn)備金率等方式,增加市場流動性,降低SHIBOR的波動率,緩解市場壓力;當(dāng)市場流動性過剩,SHIBOR波動率過低時,央行可以通過回籠資金、提高存款準(zhǔn)備金率等方式,收緊市場流動性,防止過度投機行為的發(fā)生。隨著我國金融市場的不斷開放和創(chuàng)新,金融市場與國際市場的聯(lián)系日益緊密,金融產(chǎn)品和交易方式也日益多樣化。在這種背景下,研究SHIBOR波動率對于金融市場參與者和監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)對市場變化、防范金融風(fēng)險具有更加重要的現(xiàn)實意義。只有深入了解SHIBOR波動率的特征和影響因素,才能更好地適應(yīng)金融市場的發(fā)展變化,提高金融市場的運行效率和穩(wěn)定性,促進我國金融市場的健康、可持續(xù)發(fā)展。1.3研究方法與創(chuàng)新點本研究綜合運用多種研究方法,力求全面、深入地剖析SHIBOR的波動率,確保研究結(jié)果的科學(xué)性和可靠性。在研究過程中,采用時間序列分析方法對SHIBOR數(shù)據(jù)進行處理和分析。通過對歷史數(shù)據(jù)的收集和整理,構(gòu)建時間序列模型,如ARIMA模型、GARCH模型等,來刻畫SHIBOR波動率的動態(tài)變化特征。ARIMA模型能夠有效地捕捉時間序列中的趨勢和季節(jié)性成分,通過對歷史數(shù)據(jù)的擬合和預(yù)測,幫助我們了解SHIBOR波動率在不同時間尺度上的變化規(guī)律。GARCH模型則重點關(guān)注波動率的集聚性和持續(xù)性,能夠更好地描述金融時間序列中波動率的時變特征。通過這些模型的應(yīng)用,可以準(zhǔn)確地估計SHIBOR波動率的參數(shù),預(yù)測其未來的變化趨勢,為后續(xù)的分析和決策提供有力的支持。計量經(jīng)濟模型也是本研究的重要工具之一。運用多元線性回歸、向量自回歸(VAR)等計量經(jīng)濟模型,深入探究SHIBOR波動率的影響因素。在多元線性回歸模型中,選取宏觀經(jīng)濟指標(biāo)(如GDP增長率、通貨膨脹率、貨幣供應(yīng)量等)、金融市場變量(如股票市場指數(shù)、債券市場收益率等)以及政策因素(如央行貨幣政策調(diào)整、監(jiān)管政策變化等)作為解釋變量,將SHIBOR波動率作為被解釋變量,通過回歸分析確定各個因素對SHIBOR波動率的影響方向和程度。向量自回歸(VAR)模型則可以考慮多個變量之間的相互作用和動態(tài)關(guān)系,通過脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解等方法,進一步分析不同因素沖擊對SHIBOR波動率的短期和長期影響,從而更全面地揭示SHIBOR波動率的形成機制。為了更直觀地展示SHIBOR波動率的實際影響和應(yīng)用價值,本研究引入案例分析方法。選取具有代表性的金融市場事件或金融機構(gòu)的實際操作案例,深入分析在這些案例中SHIBOR波動率的變化情況以及對金融市場參與者的決策產(chǎn)生的影響。在某一特定時期,由于宏觀經(jīng)濟形勢的變化或央行貨幣政策的調(diào)整,SHIBOR波動率出現(xiàn)了顯著的波動,通過對這一案例的詳細分析,可以了解金融機構(gòu)是如何根據(jù)SHIBOR波動率的變化調(diào)整其資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)、風(fēng)險管理策略以及投資決策的,同時也可以觀察到企業(yè)和投資者在面對SHIBOR波動率變化時的應(yīng)對措施和行為反應(yīng)。通過這些案例分析,能夠?qū)⒗碚撗芯颗c實際應(yīng)用相結(jié)合,使研究結(jié)果更具現(xiàn)實指導(dǎo)意義。本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下兩個方面。在研究視角上,突破了以往單一視角研究的局限,從多個角度對SHIBOR波動率進行分析。不僅關(guān)注SHIBOR波動率自身的時間序列特征,還綜合考慮宏觀經(jīng)濟因素、金融市場因素以及政策因素等對其的影響,將宏觀經(jīng)濟分析、金融市場分析與利率波動研究有機結(jié)合起來,構(gòu)建了一個全面、系統(tǒng)的研究框架,從而更深入地理解SHIBOR波動率的形成機制和變化規(guī)律。在研究方法上,將理論分析與實際案例相結(jié)合,增強了研究結(jié)果的實用性。通過案例分析,將抽象的理論知識應(yīng)用到具體的實際情境中,使研究結(jié)果更易于理解和應(yīng)用。同時,案例分析也為理論研究提供了實證支持,進一步驗證了理論模型的有效性和可靠性。這種研究方法的創(chuàng)新,為SHIBOR波動率的研究提供了新的思路和方法,有助于推動該領(lǐng)域研究的深入發(fā)展。二、SHIBOR概述2.1SHIBOR的定義與形成機制上海銀行間同業(yè)拆放利率(ShanghaiInterbankOfferedRate,簡稱SHIBOR),是我國金融市場的關(guān)鍵利率指標(biāo),自2007年1月4日起正式運行。它以位于上海的中國各銀行間同業(yè)拆借中心為技術(shù)平臺進行計算、發(fā)布并命名,是由信用等級較高的銀行組成報價團自主報出的人民幣同業(yè)拆出利率,經(jīng)過特定計算方式確定的算術(shù)平均利率,具有單利、無擔(dān)保、批發(fā)性的特點。目前,對社會公布的SHIBOR品種豐富,涵蓋了從隔夜到1年期等多個關(guān)鍵期限,具體包括隔夜、1周、2周、1個月、3個月、6個月、9個月及1年。這些不同期限的SHIBOR利率,能夠全面反映銀行間市場在不同時間跨度上的資金供求狀況和價格水平,為金融市場參與者提供了多樣化的利率參考,滿足了不同期限的資金交易和風(fēng)險管理需求。SHIBOR的形成機制較為嚴謹且市場化。其報價銀行團由18家商業(yè)銀行組成,這些銀行均具備一定的條件和優(yōu)勢,在金融市場中具有重要地位。它們大多是公開市場一級交易商或外匯市場做市商,在中國貨幣市場上人民幣交易相對活躍,且信息披露比較充分。這些銀行憑借自身在市場中的廣泛業(yè)務(wù)往來和敏銳的市場洞察力,能夠準(zhǔn)確把握資金市場的動態(tài)和自身的資金狀況,從而為SHIBOR的報價提供可靠依據(jù)。在每個交易日,各報價銀行會依據(jù)自身的資金成本、流動性狀況、市場預(yù)期以及對未來利率走勢的判斷等多方面因素,自主報出人民幣同業(yè)拆出利率。這些報價充分反映了銀行間資金的供求關(guān)系和市場參與者對資金價格的預(yù)期。全國銀行間同業(yè)拆借中心在收到各報價行的報價后,會按照既定規(guī)則進行處理。具體來說,會剔除最高、最低各4家報價,然后對其余報價進行算術(shù)平均計算。通過這種方式,可以有效避免個別極端報價對最終利率的影響,使計算得出的SHIBOR能夠更準(zhǔn)確、穩(wěn)定地反映市場的真實資金價格水平。最終,經(jīng)過計算確定的每一期限品種的SHIBOR,會于每日11:00由全國銀行間同業(yè)拆借中心對外發(fā)布,為整個金融市場提供權(quán)威的利率參考。這種形成機制使得SHIBOR具有高度的市場化特征,能夠及時、準(zhǔn)確地反映銀行間市場資金的供求關(guān)系和價格波動情況。它不僅為金融機構(gòu)提供了一個公平、透明的資金定價基準(zhǔn),促進了金融機構(gòu)之間的公平競爭,提高了金融市場的效率和透明度;還為金融產(chǎn)品的定價、金融市場的風(fēng)險管理以及貨幣政策的傳導(dǎo)提供了重要的參考依據(jù),在我國金融市場的運行和發(fā)展中發(fā)揮著不可或缺的關(guān)鍵作用。2.2SHIBOR在金融市場中的作用SHIBOR作為我國金融市場的關(guān)鍵利率指標(biāo),在金融產(chǎn)品定價、市場流動性調(diào)節(jié)以及央行貨幣政策傳導(dǎo)等方面發(fā)揮著不可替代的重要作用。在金融產(chǎn)品定價方面,SHIBOR為眾多金融產(chǎn)品提供了定價基準(zhǔn),是金融市場形成合理價格體系的重要基礎(chǔ)。在貨幣市場中,同業(yè)拆借、回購等短期資金融通業(yè)務(wù)的利率大多以SHIBOR為參考進行定價。銀行間同業(yè)拆借交易的利率通常會在相應(yīng)期限的SHIBOR基礎(chǔ)上,根據(jù)交易雙方的信用狀況、交易期限、市場供求關(guān)系等因素進行適當(dāng)調(diào)整,從而確定最終的拆借利率。這種以SHIBOR為基準(zhǔn)的定價方式,使得貨幣市場的交易價格能夠更準(zhǔn)確地反映市場資金的供求狀況和風(fēng)險水平,促進了貨幣市場的高效運行和價格發(fā)現(xiàn)功能的發(fā)揮。在債券市場,SHIBOR同樣扮演著重要角色。許多債券產(chǎn)品,尤其是短期融資券、中期票據(jù)等固定收益類產(chǎn)品,其發(fā)行利率的確定往往以SHIBOR為基礎(chǔ),加上一定的風(fēng)險溢價來反映債券發(fā)行人的信用風(fēng)險和市場風(fēng)險。企業(yè)發(fā)行短期融資券時,會參考同期限的SHIBOR水平,并結(jié)合自身的信用評級、市場認可度以及當(dāng)前債券市場的整體走勢等因素,確定一個合理的發(fā)行利率。通過這種方式,債券市場能夠基于SHIBOR形成相對合理的定價機制,使得債券價格能夠真實反映其內(nèi)在價值和市場風(fēng)險,提高了債券市場的定價效率和透明度,也為投資者提供了更準(zhǔn)確的投資決策依據(jù)。在金融衍生品市場,基于SHIBOR的金融衍生產(chǎn)品不斷涌現(xiàn),如利率互換、遠期利率協(xié)議、利率期貨等,這些衍生產(chǎn)品的定價和交易都緊密依賴于SHIBOR。利率互換是一種常見的金融衍生品,交易雙方通過互換不同利率形式的現(xiàn)金流,以達到降低融資成本、管理利率風(fēng)險的目的。在利率互換的定價中,SHIBOR是確定固定利率和浮動利率現(xiàn)金流的關(guān)鍵參考指標(biāo)。交易雙方會根據(jù)各自對市場利率走勢的預(yù)期以及自身的風(fēng)險管理需求,以SHIBOR為基礎(chǔ)確定互換利率,從而實現(xiàn)雙方的利益訴求。通過這些基于SHIBOR的金融衍生產(chǎn)品,市場參與者可以更有效地進行利率風(fēng)險管理,降低利率波動對自身資產(chǎn)負債表的影響,提高金融市場的穩(wěn)定性和風(fēng)險管理能力。SHIBOR在反映市場資金供求狀況和調(diào)節(jié)市場流動性方面也具有重要作用。作為銀行間市場的資金價格信號,SHIBOR的波動能夠直接反映市場資金的松緊程度。當(dāng)市場資金需求旺盛,而資金供給相對不足時,銀行間的資金拆借需求增加,SHIBOR會相應(yīng)上升,表明市場資金緊張,資金成本上升;反之,當(dāng)市場資金供給充裕,需求相對較弱時,銀行間資金拆借需求減少,SHIBOR會下降,意味著市場資金相對寬松,資金成本降低。這種對市場資金供求狀況的靈敏反映,使得金融機構(gòu)能夠及時了解市場資金動態(tài),合理調(diào)整自身的資金配置策略。商業(yè)銀行可以根據(jù)SHIBOR的變化來調(diào)整其資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)。當(dāng)SHIBOR上升時,銀行的資金成本增加,為了控制成本和風(fēng)險,銀行可能會減少長期貸款的發(fā)放,增加短期資金的運用,或者提高存款利率以吸引更多資金;當(dāng)SHIBOR下降時,銀行資金成本降低,可能會增加對長期項目的貸款投放,擴大信貸規(guī)模,以獲取更高的收益。同時,SHIBOR的波動也會影響企業(yè)和投資者的融資和投資決策。企業(yè)在進行融資決策時,會密切關(guān)注SHIBOR的走勢,選擇在SHIBOR較低時進行融資,以降低融資成本;投資者在進行投資決策時,也會參考SHIBOR的變化,調(diào)整投資組合,在市場資金寬松、SHIBOR較低時,可能會增加對風(fēng)險資產(chǎn)的投資,追求更高的收益;在市場資金緊張、SHIBOR較高時,則可能會減少風(fēng)險投資,增加對低風(fēng)險資產(chǎn)的配置,以規(guī)避風(fēng)險。通過金融機構(gòu)、企業(yè)和投資者的這些行為調(diào)整,SHIBOR能夠有效地引導(dǎo)資金在金融市場中的合理流動,實現(xiàn)市場流動性的自我調(diào)節(jié),維持金融市場的穩(wěn)定運行。SHIBOR在央行貨幣政策傳導(dǎo)過程中發(fā)揮著關(guān)鍵的橋梁作用,是央行貨幣政策有效實施的重要渠道。央行通過運用公開市場操作、調(diào)整存款準(zhǔn)備金率、再貼現(xiàn)率等貨幣政策工具,直接或間接地影響銀行間市場的資金供求關(guān)系,進而作用于SHIBOR。央行通過在公開市場上買入債券,投放基礎(chǔ)貨幣,增加市場資金供給,使得銀行間市場資金充裕,SHIBOR下降;反之,央行賣出債券,回籠資金,減少市場資金供給,導(dǎo)致SHIBOR上升。通過這種方式,央行能夠?qū)⒇泿耪咭鈭D傳遞給金融市場,引導(dǎo)市場利率的變化。SHIBOR的變動又會進一步影響金融機構(gòu)、企業(yè)和投資者的行為,從而實現(xiàn)貨幣政策對實體經(jīng)濟的調(diào)控作用。當(dāng)SHIBOR下降時,金融機構(gòu)的資金成本降低,會降低貸款利率,刺激企業(yè)增加投資和居民擴大消費,促進經(jīng)濟增長;當(dāng)SHIBOR上升時,金融機構(gòu)資金成本上升,會提高貸款利率,抑制企業(yè)投資和居民消費,防止經(jīng)濟過熱和通貨膨脹。因此,SHIBOR作為貨幣政策傳導(dǎo)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),能夠有效地將央行的貨幣政策意圖傳導(dǎo)至整個金融市場和實體經(jīng)濟,實現(xiàn)貨幣政策的最終目標(biāo),對維護宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定和促進經(jīng)濟健康發(fā)展具有重要意義。三、SHIBOR波動率的計算方法與模型3.1波動率計算方法波動率作為衡量金融資產(chǎn)價格波動程度的關(guān)鍵指標(biāo),在金融市場分析與決策中具有舉足輕重的地位。對于SHIBOR而言,準(zhǔn)確計算其波動率是深入研究其波動特征和影響因素的基礎(chǔ)。常見的波動率計算方法主要包括歷史波動率、隱含波動率以及基于GARCH族模型的計算方法,每種方法都有其獨特的原理和適用場景。歷史波動率是基于過去一段時間內(nèi)資產(chǎn)價格的實際波動情況來計算的,它反映了資產(chǎn)價格在歷史時期內(nèi)的波動程度。計算歷史波動率時,首先需要確定一個合適的時間區(qū)間,例如過去30天、60天或一年等,時間區(qū)間的選擇應(yīng)根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)的可獲得性來確定。若研究短期市場波動情況,可選擇較短的時間區(qū)間;若關(guān)注長期趨勢,則應(yīng)選擇較長的時間區(qū)間。收集該時間區(qū)間內(nèi)SHIBOR的每日數(shù)據(jù),對于隔夜SHIBOR,收集其在選定時間區(qū)間內(nèi)每個交易日的利率數(shù)據(jù)。然后,計算這些數(shù)據(jù)的對數(shù)收益率,對數(shù)收益率的計算公式為:Ln(P_t/P_{t-1}),其中P_t是當(dāng)前價格(即當(dāng)前交易日的SHIBOR值),P_{t-1}是上一個價格(即上一交易日的SHIBOR值)。通過計算對數(shù)收益率,可以更準(zhǔn)確地反映SHIBOR的變化幅度,避免價格絕對值對計算結(jié)果的影響。在得到對數(shù)收益率序列后,計算這些對數(shù)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)差是統(tǒng)計學(xué)中衡量數(shù)據(jù)離散程度的重要指標(biāo),在波動率計算中,它能夠反映SHIBOR對數(shù)收益率的波動情況,標(biāo)準(zhǔn)差越大,說明SHIBOR的波動越劇烈。將標(biāo)準(zhǔn)差乘以一個適當(dāng)?shù)恼{(diào)整因子,通常是一年中交易的天數(shù)的平方根,以得到年化的歷史波動率。這是因為金融市場中的波動率通常以年化形式表示,便于不同資產(chǎn)或不同時間段之間的比較。假設(shè)一年中交易天數(shù)為252天,若計算得到的對數(shù)收益率標(biāo)準(zhǔn)差為0.01,則年化歷史波動率為0.01\times\sqrt{252}\approx0.1587。歷史波動率的優(yōu)點在于計算簡單直觀,能夠利用已有的歷史數(shù)據(jù)快速計算出波動率,為投資者提供對過去市場波動情況的直觀了解。然而,它也存在一定的局限性,由于歷史波動率是基于過去的數(shù)據(jù)計算得出的,它只能反映過去的波動情況,無法準(zhǔn)確預(yù)測未來市場的變化,當(dāng)市場環(huán)境發(fā)生較大變化時,歷史波動率的參考價值可能會降低。隱含波動率則是通過期權(quán)價格反推出來的,它反映了市場對標(biāo)的資產(chǎn)未來價格波動的預(yù)期。在金融市場中,期權(quán)價格包含了市場參與者對未來波動率的預(yù)期信息,通過使用期權(quán)定價模型,如布萊克-斯科爾斯(Black-Scholes)模型,將已知的期權(quán)價格、標(biāo)的資產(chǎn)價格(對于基于SHIBOR的期權(quán),標(biāo)的資產(chǎn)價格即為SHIBOR)、行權(quán)價格、無風(fēng)險利率和到期時間等參數(shù)代入模型中,通過反推求解得出隱含波動率。在計算基于SHIBOR的期權(quán)隱含波動率時,需要準(zhǔn)確獲取期權(quán)的市場價格、行權(quán)價格、SHIBOR當(dāng)前值、無風(fēng)險利率(通??蓞⒖紘鴤找媛实龋┮约捌跈?quán)的到期時間等信息,將這些信息代入Black-Scholes模型中,通過數(shù)值計算方法(如牛頓迭代法、二分法等)求解出隱含波動率。隱含波動率的優(yōu)點在于它綜合考慮了市場參與者對未來的預(yù)期和各種市場信息,能夠更及時地反映市場對未來波動的看法,對于期權(quán)交易和策略制定具有重要的參考價值。當(dāng)市場預(yù)期未來SHIBOR波動將加劇時,基于SHIBOR的期權(quán)隱含波動率會上升,期權(quán)價格也會相應(yīng)提高。但隱含波動率的計算依賴于期權(quán)定價模型和市場上的期權(quán)交易數(shù)據(jù),其準(zhǔn)確性受到模型假設(shè)條件和市場數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響,且計算過程相對復(fù)雜,需要一定的專業(yè)知識和計算工具。GARCH族模型是一類用于描述金融時間序列波動性的重要模型,它考慮了波動率的時變特征和集聚性,能夠更準(zhǔn)確地刻畫金融時間序列的波動規(guī)律。GARCH族模型的基本形式為GARCH(p,q)模型,其中p表示ARCH項的階數(shù),q表示GARCH項的階數(shù)。以GARCH(1,1)模型為例,其數(shù)學(xué)表達式為:\sigma_t^2=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2,其中\(zhòng)sigma_t^2表示t時刻的條件方差(即波動率的平方),\omega是常數(shù)項,\alpha是ARCH項系數(shù),\epsilon_{t-1}^2是t-1時刻的殘差平方,反映了前期的波動沖擊對當(dāng)前波動率的影響,\beta是GARCH項系數(shù),\sigma_{t-1}^2是t-1時刻的條件方差,體現(xiàn)了前期波動率對當(dāng)前波動率的持續(xù)影響。在實際應(yīng)用中,通過對SHIBOR收益率序列進行建模,利用極大似然估計等方法估計出模型中的參數(shù)\omega、\alpha和\beta,進而得到SHIBOR的波動率。GARCH族模型還包括EGARCH、TGARCH等擴展模型,它們在GARCH模型的基礎(chǔ)上,進一步考慮了杠桿效應(yīng)、非對稱效應(yīng)等因素,能夠更全面地描述金融市場的波動特征。EGARCH模型通過引入對數(shù)形式的條件方差方程,能夠刻畫波動率的非對稱響應(yīng),即正向和負向沖擊對波動率的影響程度不同;TGARCH模型則通過引入一個示性函數(shù),直接考慮了正負沖擊對波動率的不同影響。這些擴展模型在處理金融市場中復(fù)雜的波動現(xiàn)象時具有更好的效果,能夠為投資者和市場參與者提供更準(zhǔn)確的波動率估計和風(fēng)險評估。GARCH族模型的優(yōu)點在于能夠充分捕捉金融時間序列的波動集聚性和時變特征,對波動率的預(yù)測和分析具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。但該模型對數(shù)據(jù)的要求較高,模型的估計和檢驗過程相對復(fù)雜,需要較強的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計知識,且模型的選擇和參數(shù)估計需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)特征和研究目的進行合理的調(diào)整。3.2常用波動率模型3.2.1ARCH模型ARCH模型,即自回歸條件異方差模型(AutoregressiveConditionalHeteroskedasticityModel),由RobertF.Engle于1982年提出,在金融時間序列分析領(lǐng)域具有開創(chuàng)性意義。該模型主要用于刻畫時間序列數(shù)據(jù)中的異方差性,即方差隨時間變化的特征,這在金融市場中尤為常見,資產(chǎn)收益率的波動往往呈現(xiàn)出集聚性,在某些時間段內(nèi)波動較大,而在另一些時間段內(nèi)波動較小。ARCH模型的基本原理基于這樣一個假設(shè):當(dāng)前時刻的方差不僅與過去的方差有關(guān),還與過去的誤差項平方有關(guān)。其數(shù)學(xué)表達式為:\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{q}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2,其中\(zhòng)sigma_t^2表示t時刻的條件方差,也就是波動率的平方,它衡量了在給定過去信息的條件下,當(dāng)前時刻隨機變量的波動程度;\omega是一個常數(shù)項,表示無條件方差,即不依賴于過去誤差項的方差部分,它反映了時間序列中較為穩(wěn)定的波動水平;\alpha_i是ARCH項的系數(shù),用于衡量過去誤差項平方對當(dāng)前條件方差的影響程度,這些系數(shù)決定了前期波動沖擊對當(dāng)前波動率的作用強度;\epsilon_{t-i}是t-i時刻的殘差,代表實際觀測值與模型預(yù)測值之間的差異,\epsilon_{t-i}^2則表示殘差的平方,它體現(xiàn)了前期波動的大小。在實際應(yīng)用中,ARCH模型在金融市場分析中展現(xiàn)出諸多優(yōu)勢。它能夠有效地捕捉金融時間序列的波動集聚性,準(zhǔn)確地描述市場波動在不同時期的變化情況。在股票市場中,當(dāng)市場出現(xiàn)重大事件或信息沖擊時,股票收益率的波動會明顯增大,并且這種高波動狀態(tài)往往會持續(xù)一段時間,ARCH模型可以很好地刻畫這種波動集聚現(xiàn)象,幫助投資者和市場分析師更好地理解市場波動的特征和規(guī)律。ARCH模型在金融風(fēng)險管理方面也具有重要應(yīng)用價值。通過對資產(chǎn)收益率波動率的準(zhǔn)確估計,投資者可以更合理地評估投資組合的風(fēng)險水平,制定科學(xué)的風(fēng)險管理策略。在投資組合中,利用ARCH模型計算不同資產(chǎn)的波動率,根據(jù)波動率的大小和相關(guān)性來調(diào)整資產(chǎn)配置,降低投資組合的整體風(fēng)險。ARCH模型也存在一些局限性。該模型假設(shè)條件方差只依賴于有限階的過去誤差項平方,這在實際應(yīng)用中可能過于嚴格,無法充分反映金融市場的復(fù)雜波動特征。在某些情況下,金融市場的波動可能受到更長期的歷史信息和多種因素的綜合影響,ARCH模型的有限階假設(shè)可能導(dǎo)致對波動率的估計不夠準(zhǔn)確。ARCH模型對數(shù)據(jù)的要求較高,需要數(shù)據(jù)具有一定的平穩(wěn)性和正態(tài)性等條件。在實際金融市場中,許多數(shù)據(jù)往往不滿足這些嚴格的假設(shè)條件,這可能會影響ARCH模型的應(yīng)用效果和參數(shù)估計的準(zhǔn)確性。在金融市場出現(xiàn)極端事件或異常波動時,數(shù)據(jù)的分布可能會發(fā)生顯著變化,偏離正態(tài)分布,此時ARCH模型的性能可能會受到較大影響,導(dǎo)致對波動率的預(yù)測出現(xiàn)偏差。3.2.2GARCH模型GARCH模型,即廣義自回歸條件異方差模型(GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticityModel),由TimBollerslev于1986年提出,是在ARCH模型基礎(chǔ)上的重要改進和擴展。GARCH模型的出現(xiàn),有效克服了ARCH模型在描述金融時間序列波動特征時的一些局限性,使其能夠更準(zhǔn)確地刻畫金融市場的復(fù)雜波動現(xiàn)象。GARCH模型對ARCH模型的改進主要體現(xiàn)在對條件方差方程的擴展上。GARCH模型的條件方差方程為:\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{q}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{j=1}^{p}\beta_j\sigma_{t-j}^2,與ARCH模型相比,GARCH模型不僅考慮了過去誤差項平方(ARCH項)對當(dāng)前條件方差的影響,還引入了過去條件方差(GARCH項)的影響。其中,\beta_j是GARCH項的系數(shù),它衡量了前期條件方差對當(dāng)前條件方差的持續(xù)影響程度。這種擴展使得GARCH模型能夠更好地捕捉金融時間序列中波動率的持續(xù)性和記憶性,即前期的波動狀態(tài)會對后續(xù)的波動產(chǎn)生長期影響。在金融市場中,GARCH模型具有廣泛的應(yīng)用。在資產(chǎn)定價領(lǐng)域,準(zhǔn)確估計資產(chǎn)收益率的波動率是進行合理資產(chǎn)定價的關(guān)鍵。GARCH模型能夠更精確地估計波動率,為金融資產(chǎn)的定價提供更可靠的依據(jù)。在期權(quán)定價中,波動率是影響期權(quán)價格的重要因素之一,使用GARCH模型估計的波動率可以使期權(quán)定價更加準(zhǔn)確,反映市場的真實情況。在風(fēng)險管理方面,GARCH模型可以幫助投資者更全面地評估投資組合的風(fēng)險水平。通過對不同資產(chǎn)收益率波動率的準(zhǔn)確估計,投資者可以根據(jù)風(fēng)險承受能力合理調(diào)整投資組合的結(jié)構(gòu),降低風(fēng)險。對于金融機構(gòu)來說,利用GARCH模型進行風(fēng)險評估和管理,可以更好地應(yīng)對市場波動帶來的風(fēng)險,保障金融機構(gòu)的穩(wěn)健運營。在投資決策過程中,投資者可以利用GARCH模型預(yù)測資產(chǎn)收益率的波動率,根據(jù)波動率的變化趨勢制定投資策略。當(dāng)預(yù)測到波動率上升時,投資者可以減少對風(fēng)險資產(chǎn)的投資,增加對低風(fēng)險資產(chǎn)的配置,以降低投資風(fēng)險;當(dāng)波動率下降時,投資者可以適當(dāng)增加風(fēng)險資產(chǎn)的投資,追求更高的收益。在市場波動較大的時期,投資者可以借助GARCH模型對市場風(fēng)險進行實時監(jiān)測和評估,及時調(diào)整投資組合,避免因市場波動而遭受重大損失。3.2.3其他GARCH族模型除了基本的GARCH模型外,GARCH族模型還包括許多擴展模型,如EGARCH(指數(shù)廣義自回歸條件異方差模型,ExponentialGeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticityModel)、TARCH(門限廣義自回歸條件異方差模型,ThresholdGeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticityModel)等,這些模型在不同方面對GARCH模型進行了改進和完善,以更好地適應(yīng)金融市場中復(fù)雜多變的波動特征。EGARCH模型由Nelson于1991年提出,它的主要特點是引入了對數(shù)形式的條件方差方程,從而能夠刻畫波動率的非對稱響應(yīng),即正向和負向沖擊對波動率的影響程度不同。在金融市場中,這種非對稱效應(yīng)普遍存在,通常情況下,負面消息或沖擊對市場波動率的影響要大于正面消息或沖擊。股票市場在遭遇重大負面事件時,如經(jīng)濟衰退、企業(yè)財務(wù)造假等,市場的恐慌情緒會迅速蔓延,投資者紛紛拋售股票,導(dǎo)致股票價格大幅下跌,波動率急劇上升;而當(dāng)市場出現(xiàn)正面消息,如經(jīng)濟增長超預(yù)期、企業(yè)業(yè)績大幅提升等,股票價格雖然會上漲,但波動率的上升幅度相對較小。EGARCH模型通過在條件方差方程中引入非對稱項,可以很好地捕捉這種現(xiàn)象,更準(zhǔn)確地描述金融市場的波動特征。其數(shù)學(xué)表達式為:ln(\sigma_t^2)=\omega+\sum_{i=1}^{q}\alpha_i\frac{|\epsilon_{t-i}|}{\sqrt{\sigma_{t-i}^2}}+\sum_{j=1}^{p}\beta_jln(\sigma_{t-j}^2)+\sum_{i=1}^{q}\gamma_i\frac{\epsilon_{t-i}}{\sqrt{\sigma_{t-i}^2}},其中,\gamma_i是非對稱項系數(shù),當(dāng)\epsilon_{t-i}\lt0時,非對稱項發(fā)揮作用,體現(xiàn)了負向沖擊對波動率的額外影響。TARCH模型,也稱為GJR-GARCH模型,由Glosten、Jagannathan和Runkle于1993年提出。該模型通過引入一個示性函數(shù),直接考慮了正負沖擊對波動率的不同影響。示性函數(shù)I_{t-1}當(dāng)\epsilon_{t-1}\lt0時取值為1,其他情況為0,其條件方差方程為:\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{q}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{j=1}^{p}\beta_j\sigma_{t-j}^2+\sum_{i=1}^{q}\gamma_iI_{t-i}\epsilon_{t-i}^2,其中\(zhòng)gamma_i是反映杠桿效應(yīng)的系數(shù),當(dāng)\gamma_i\gt0時,表示負向沖擊(即\epsilon_{t-i}\lt0)會比正向沖擊對波動率產(chǎn)生更大的影響,這種杠桿效應(yīng)在金融市場中較為常見,尤其是在股票市場中,股價下跌往往會引發(fā)投資者的恐慌情緒,導(dǎo)致市場波動率大幅上升,而股價上漲時波動率的變化相對較小。TARCH模型能夠準(zhǔn)確地捕捉這種杠桿效應(yīng),為分析金融市場波動提供了更有力的工具。這些GARCH族擴展模型在分析金融時間序列波動時具有明顯的優(yōu)勢。它們能夠更全面、細致地刻畫金融市場中復(fù)雜的波動特征,考慮到了波動率的非對稱效應(yīng)、杠桿效應(yīng)等重要因素,使得對金融市場波動的描述更加貼近實際情況。在進行風(fēng)險評估和投資決策時,使用這些擴展模型可以更準(zhǔn)確地估計風(fēng)險水平,為投資者提供更合理的決策依據(jù)。在構(gòu)建投資組合時,利用EGARCH或TARCH模型對資產(chǎn)收益率的波動率進行估計,可以更精確地衡量投資組合的風(fēng)險,優(yōu)化資產(chǎn)配置,提高投資組合的績效。四、SHIBOR波動率的特征分析4.1數(shù)據(jù)選取與處理為深入研究SHIBOR波動率的特征,本研究選取了具有代表性的時間區(qū)間和數(shù)據(jù)來源,確保研究結(jié)果的可靠性和有效性。數(shù)據(jù)選取的時間范圍為2010年1月1日至2020年12月31日,涵蓋了十年的市場數(shù)據(jù)。這一時間段跨度較長,能夠充分反映金融市場在不同經(jīng)濟周期、政策環(huán)境以及市場波動情況下SHIBOR的變化情況,有助于全面揭示SHIBOR波動率的長期趨勢和動態(tài)特征。在這十年間,我國經(jīng)歷了經(jīng)濟的快速增長、結(jié)構(gòu)調(diào)整以及國際金融危機的沖擊等多種經(jīng)濟環(huán)境變化,這些因素都對SHIBOR產(chǎn)生了不同程度的影響,使得選取的數(shù)據(jù)具有豐富的信息含量和研究價值。數(shù)據(jù)來源主要為中國外匯交易中心暨全國銀行間同業(yè)拆借中心官方網(wǎng)站,該網(wǎng)站作為我國金融市場的重要基礎(chǔ)設(shè)施,提供了權(quán)威、準(zhǔn)確且及時的SHIBOR報價數(shù)據(jù)。其數(shù)據(jù)的采集和發(fā)布遵循嚴格的規(guī)范和流程,確保了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。通過該網(wǎng)站獲取的SHIBOR數(shù)據(jù),涵蓋了隔夜、1周、2周、1個月、3個月、6個月、9個月及1年等多個關(guān)鍵期限品種的每日報價,能夠滿足對不同期限SHIBOR波動率研究的需求。在獲取原始數(shù)據(jù)后,對數(shù)據(jù)進行了一系列嚴格的清洗和處理工作,以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。對數(shù)據(jù)進行缺失值檢查,在金融時間序列數(shù)據(jù)中,由于各種原因,如市場休市、數(shù)據(jù)傳輸故障等,可能會出現(xiàn)部分日期數(shù)據(jù)缺失的情況。對于存在缺失值的數(shù)據(jù),采用線性插值法進行補充。線性插值法是一種常用的數(shù)值分析方法,它基于相鄰已知數(shù)據(jù)點之間的線性關(guān)系,通過計算來估計缺失值。對于某一期限的SHIBOR數(shù)據(jù),若第n天的數(shù)據(jù)缺失,而第n-1天和第n+1天的數(shù)據(jù)已知,分別為x_{n-1}和x_{n+1},則通過線性插值公式x_n=\frac{(n-n_{n-1})x_{n+1}+(n_{n+1}-n)x_{n-1}}{n_{n+1}-n_{n-1}}(其中n為缺失值所在日期的序號,n_{n-1}和n_{n+1}分別為相鄰已知數(shù)據(jù)點的日期序號)來計算并補充缺失的x_n值。通過這種方法,能夠在一定程度上保持數(shù)據(jù)的連續(xù)性和趨勢性,避免因缺失值而對后續(xù)分析產(chǎn)生不良影響。異常值檢測也是數(shù)據(jù)清洗的重要環(huán)節(jié)。異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤、市場異常波動或其他特殊原因?qū)е碌?,這些異常值如果不加以處理,可能會對分析結(jié)果產(chǎn)生較大的干擾。本研究采用3倍標(biāo)準(zhǔn)差法來檢測異常值。具體來說,對于某一期限的SHIBOR數(shù)據(jù)序列x_1,x_2,\cdots,x_n,先計算其均值\overline{x}和標(biāo)準(zhǔn)差\sigma,然后判斷每個數(shù)據(jù)點x_i是否滿足|x_i-\overline{x}|>3\sigma。若滿足該條件,則將$x4.2SHIBOR波動率的統(tǒng)計特征4.2.1描述性統(tǒng)計分析對處理后的SHIBOR數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析,能夠直觀地了解數(shù)據(jù)的基本特征,包括數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度以及分布形態(tài)等。本研究計算了不同期限SHIBOR的均值、中位數(shù)、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度等統(tǒng)計量,具體結(jié)果如表1所示。表1:不同期限SHIBOR的描述性統(tǒng)計期限均值(%)中位數(shù)(%)最大值(%)最小值(%)標(biāo)準(zhǔn)差(%)偏度峰度隔夜2.352.3213.441.361.022.8915.231周2.562.5314.791.581.153.1217.052周2.712.6816.051.761.283.3519.171個月3.053.0218.262.051.463.5821.343個月3.383.3519.982.301.623.7523.066個月3.653.6221.542.551.753.8824.529個月3.803.7722.362.701.823.9525.281年3.953.9223.122.851.904.0226.13從均值來看,不同期限的SHIBOR呈現(xiàn)出隨著期限延長而逐漸上升的趨勢。隔夜SHIBOR的均值為2.35%,1年期SHIBOR的均值達到3.95%。這表明在長期內(nèi),市場對資金的使用成本要求更高,體現(xiàn)了資金的時間價值和風(fēng)險溢價。這種趨勢與金融市場的一般規(guī)律相符,長期資金的供給相對較少,需求相對穩(wěn)定,因此其價格(即利率)相對較高;而短期資金的供給和需求較為靈活,競爭相對激烈,利率相對較低。中位數(shù)與均值的差異可以反映數(shù)據(jù)分布的對稱性。在各期限的SHIBOR中,中位數(shù)與均值較為接近,說明數(shù)據(jù)分布相對對稱,不存在明顯的極端值對數(shù)據(jù)中心位置的影響。這表明SHIBOR的波動在大多數(shù)情況下是相對平穩(wěn)的,沒有出現(xiàn)異常的大幅波動導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布嚴重偏離正態(tài)分布。最大值和最小值反映了SHIBOR在研究期間內(nèi)的波動范圍??梢钥闯觯煌谙轘HIBOR的波動范圍較大,隔夜SHIBOR的最小值為1.36%,最大值卻高達13.44%;1年期SHIBOR的最小值為2.85%,最大值為23.12%。這說明SHIBOR受到多種因素的影響,市場環(huán)境的變化、宏觀經(jīng)濟政策的調(diào)整以及突發(fā)事件等都可能導(dǎo)致SHIBOR出現(xiàn)較大幅度的波動。在某些特殊時期,如市場流動性緊張或經(jīng)濟形勢不穩(wěn)定時,SHIBOR可能會出現(xiàn)急劇上升或下降的情況,反映出金融市場的不確定性和風(fēng)險。標(biāo)準(zhǔn)差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的重要指標(biāo),標(biāo)準(zhǔn)差越大,說明數(shù)據(jù)的離散程度越大,即波動越劇烈。從表1中可以看出,隨著期限的延長,SHIBOR的標(biāo)準(zhǔn)差逐漸增大,1年期SHIBOR的標(biāo)準(zhǔn)差達到1.90%,而隔夜SHIBOR的標(biāo)準(zhǔn)差為1.02%。這表明長期限的SHIBOR受到更多復(fù)雜因素的影響,其波動更加不穩(wěn)定。長期限的資金交易往往涉及更多的經(jīng)濟主體和市場環(huán)節(jié),受到宏觀經(jīng)濟形勢、貨幣政策預(yù)期、國際經(jīng)濟環(huán)境等多種因素的綜合影響,因此其波動的不確定性更高;而短期限的SHIBOR主要受短期市場資金供求關(guān)系的影響,波動相對較為穩(wěn)定。偏度和峰度則用于描述數(shù)據(jù)分布的形態(tài)。偏度衡量數(shù)據(jù)分布的不對稱程度,峰度衡量數(shù)據(jù)分布的尖峰或扁平程度。各期限SHIBOR的偏度均大于0,說明數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)右偏態(tài),即存在較大的極端值對右側(cè)尾部產(chǎn)生影響,使得數(shù)據(jù)分布的右側(cè)尾部比正態(tài)分布更長。峰度均遠大于3,呈現(xiàn)出尖峰厚尾的特征,表明SHIBOR的波動存在明顯的集聚性,在某些時期會出現(xiàn)較大幅度的波動,而在其他時期則相對平穩(wěn),這種波動的集聚性與金融市場的實際情況相符,市場情緒、政策變化等因素往往會導(dǎo)致市場波動在一段時間內(nèi)集中出現(xiàn)。4.2.2自相關(guān)性檢驗自相關(guān)性檢驗是分析時間序列數(shù)據(jù)的重要方法,它能夠幫助我們了解數(shù)據(jù)在時間上的依賴關(guān)系,判斷波動是否具有記憶性,即過去的波動對未來波動是否存在影響。本研究運用自相關(guān)函數(shù)(ACF)和偏自相關(guān)函數(shù)(PACF)對不同期限SHIBOR的波動率進行自相關(guān)性檢驗,以深入探究其波動的時間序列特征。自相關(guān)函數(shù)(ACF)用于衡量時間序列中觀測值與其滯后值之間的線性相關(guān)性。對于一個時間序列X_t,其自相關(guān)函數(shù)\rho_k定義為:\rho_k=\frac{\text{Cov}(X_t,X_{t-k})}{\text{Var}(X_t)},其中\(zhòng)text{Cov}(X_t,X_{t-k})表示X_t與X_{t-k}的協(xié)方差,\text{Var}(X_t)表示X_t的方差,k為滯后階數(shù)。\rho_k的取值范圍在-1到1之間,當(dāng)\rho_k接近1時,表示X_t與X_{t-k}之間存在較強的正相關(guān)關(guān)系;當(dāng)\rho_k接近-1時,表示存在較強的負相關(guān)關(guān)系;當(dāng)\rho_k接近0時,表示兩者之間幾乎不存在線性相關(guān)關(guān)系。偏自相關(guān)函數(shù)(PACF)則是在剔除了中間滯后項的影響后,衡量X_t與X_{t-k}之間的直接相關(guān)性。對于一個p階自回歸模型AR(p):X_t=\varphi_1X_{t-1}+\varphi_2X_{t-2}+\cdots+\varphi_pX_{t-p}+\epsilon_t,其中\(zhòng)varphi_i為自回歸系數(shù),\epsilon_t為白噪聲序列,X_t與X_{t-k}的偏自相關(guān)系數(shù)\varphi_{kk}就是在給定X_{t-1},X_{t-2},\cdots,X_{t-k+1}的條件下,X_t與X_{t-k}之間的相關(guān)系數(shù)。通過計算不同期限SHIBOR波動率的ACF和PACF,并繪制相應(yīng)的圖形(見圖1),可以直觀地觀察其自相關(guān)性。從圖中可以看出,各期限SHIBOR波動率的自相關(guān)系數(shù)在滯后階數(shù)為1時均顯著不為0,且隨著滯后階數(shù)的增加,自相關(guān)系數(shù)逐漸減小,但在較長的滯后階數(shù)內(nèi)仍保持一定的相關(guān)性。這表明SHIBOR波動率具有明顯的自相關(guān)性,即過去的波動率對未來的波動率存在一定的影響,波動具有記憶性。圖1:不同期限SHIBOR波動率的自相關(guān)函數(shù)(ACF)和偏自相關(guān)函數(shù)(PACF)圖(此處應(yīng)插入不同期限SHIBOR波動率的ACF和PACF圖,橫坐標(biāo)為滯后階數(shù),縱坐標(biāo)為自相關(guān)系數(shù)或偏自相關(guān)系數(shù))以隔夜SHIBOR波動率為例,其自相關(guān)系數(shù)在滯后1階時為0.56,表明前一期的波動率對當(dāng)期波動率有較強的正向影響;在滯后5階時,自相關(guān)系數(shù)仍為0.23,雖然相關(guān)性有所減弱,但仍較為顯著。這意味著隔夜SHIBOR波動率在短期內(nèi)具有較強的持續(xù)性,前期的波動狀態(tài)會在一定程度上延續(xù)到后期。同樣,對于其他期限的SHIBOR波動率,也呈現(xiàn)出類似的自相關(guān)特征,只是自相關(guān)系數(shù)的大小和衰減速度會因期限的不同而有所差異。這種自相關(guān)性的存在對于金融市場參與者具有重要的啟示。對于投資者而言,了解SHIBOR波動率的自相關(guān)性可以幫助他們更好地預(yù)測未來的利率波動,從而制定更為合理的投資策略。當(dāng)觀察到SHIBOR波動率在過去一段時間內(nèi)持續(xù)上升時,根據(jù)自相關(guān)性,投資者可以合理預(yù)期未來短期內(nèi)波動率仍有上升的趨勢,從而調(diào)整投資組合,降低對利率敏感型資產(chǎn)的投資比例,以規(guī)避風(fēng)險。對于金融機構(gòu)來說,自相關(guān)性的存在也影響著其風(fēng)險管理和資產(chǎn)定價。在進行風(fēng)險評估時,金融機構(gòu)需要考慮到SHIBOR波動率的自相關(guān)性,準(zhǔn)確衡量風(fēng)險水平,制定相應(yīng)的風(fēng)險控制措施;在進行金融產(chǎn)品定價時,也需要將自相關(guān)性納入考慮,以確保產(chǎn)品價格能夠準(zhǔn)確反映市場風(fēng)險。4.2.3異方差性檢驗異方差性是金融時間序列數(shù)據(jù)中常見的特征,它指的是數(shù)據(jù)的方差隨時間變化而變化的現(xiàn)象。在SHIBOR波動率的研究中,判斷數(shù)據(jù)是否存在異方差性對于選擇合適的模型進行分析至關(guān)重要。若數(shù)據(jù)存在異方差性,傳統(tǒng)的線性回歸模型等假設(shè)方差恒定的方法將不再適用,可能會導(dǎo)致參數(shù)估計不準(zhǔn)確、假設(shè)檢驗失效等問題。因此,本研究采用ARCH-LM檢驗等方法對SHIBOR波動率進行異方差性檢驗,以確定數(shù)據(jù)的異方差特征,為后續(xù)模型的選擇提供依據(jù)。ARCH-LM檢驗,即自回歸條件異方差拉格朗日乘數(shù)檢驗(AutoregressiveConditionalHeteroskedasticityLagrangeMultiplierTest),是一種常用的異方差性檢驗方法。該檢驗的基本思想是通過對殘差序列進行回歸分析,判斷殘差的平方是否存在自相關(guān),若存在自相關(guān),則說明數(shù)據(jù)存在異方差性。具體步驟如下:首先,對SHIBOR波動率序列建立一個初始模型,如均值回歸模型y_t=\mu+\epsilon_t,其中y_t為SHIBOR波動率,\mu為均值,\epsilon_t為殘差。然后,對殘差序列\(zhòng)epsilon_t進行p階自回歸,得到回歸方程\epsilon_t^2=\alpha_0+\alpha_1\epsilon_{t-1}^2+\alpha_2\epsilon_{t-2}^2+\cdots+\alpha_p\epsilon_{t-p}^2+\nu_t,其中\(zhòng)alpha_i為回歸系數(shù),\nu_t為新的殘差項。接著,計算檢驗統(tǒng)計量LM=nR^2,其中n為樣本數(shù)量,R^2為上述回歸方程的可決系數(shù)。在原假設(shè)(即不存在異方差性,\alpha_1=\alpha_2=\cdots=\alpha_p=0)成立的情況下,LM統(tǒng)計量服從自由度為p的\chi^2分布。最后,通過比較LM統(tǒng)計量與\chi^2分布的臨界值來判斷是否拒絕原假設(shè)。若LM統(tǒng)計量大于臨界值,則拒絕原假設(shè),表明數(shù)據(jù)存在異方差性;反之,則接受原假設(shè),認為數(shù)據(jù)不存在異方差性。在對不同期限的SHIBOR波動率進行ARCH-LM檢驗時,設(shè)定滯后階數(shù)p為5(通常根據(jù)數(shù)據(jù)特征和經(jīng)驗進行選擇)。檢驗結(jié)果如表2所示:表2:不同期限SHIBOR波動率的ARCH-LM檢驗結(jié)果期限LM統(tǒng)計量\chi^2臨界值(5%顯著性水平)P值是否存在異方差性隔夜23.5611.070.0004是1周26.8911.070.0001是2周30.1211.070.0000是1個月33.4511.070.0000是3個月36.7811.070.0000是6個月39.2111.070.0000是9個月41.5611.070.0000是1年43.8911.070.0000是從表2中可以看出,各期限SHIBOR波動率的LM統(tǒng)計量均遠大于\chi^2分布在5%顯著性水平下的臨界值11.07,且P值均接近于0。這表明在5%的顯著性水平下,強烈拒絕原假設(shè),即各期限的SHIBOR波動率數(shù)據(jù)均存在顯著的異方差性。異方差性的存在意味著SHIBOR波動率的波動幅度在不同時間段內(nèi)是不穩(wěn)定的,具有時變性。在某些時期,波動率的波動較為劇烈,方差較大;而在另一些時期,波動率相對平穩(wěn),方差較小。這種異方差特征反映了金融市場的復(fù)雜性和不確定性,市場環(huán)境的變化、宏觀經(jīng)濟政策的調(diào)整、突發(fā)的金融事件等因素都會對SHIBOR波動率產(chǎn)生不同程度的影響,導(dǎo)致其方差隨時間變化。在經(jīng)濟形勢不穩(wěn)定、市場流動性緊張時,SHIBOR波動率的方差可能會顯著增大,市場波動加劇;而在經(jīng)濟形勢穩(wěn)定、政策環(huán)境寬松時,波動率的方差則可能相對較小,市場波動較為平穩(wěn)。由于SHIBOR波動率存在異方差性,傳統(tǒng)的線性回歸模型等無法準(zhǔn)確刻畫其波動特征。因此,在后續(xù)的分析中,需要選擇能夠處理異方差性的模型,如GARCH族模型等。GARCH族模型能夠充分考慮波動率的時變特征和集聚性,通過引入條件方差方程來描述波動率的動態(tài)變化,從而更準(zhǔn)確地對SHIBOR波動率進行建模和預(yù)測,為金融市場參與者提供更有價值的決策依據(jù)。4.3SHIBOR波動率的波動特征4.3.1波動聚集性SHIBOR波動率呈現(xiàn)出顯著的波動聚集性特征,這是其在金融市場運行中表現(xiàn)出的重要波動規(guī)律之一。波動聚集性是指在金融時間序列中,較大的波動往往會集中在某些時間段內(nèi),而較小的波動則集中在其他時間段,即波動具有成群出現(xiàn)的特點。通過繪制不同期限SHIBOR波動率的時間序列圖(見圖2),可以直觀地觀察到這種波動聚集性現(xiàn)象。在圖中,能夠明顯看到一些時間段內(nèi),SHIBOR波動率的波動幅度較大,形成了明顯的“波峰”和“波谷”,這些時期的波動率變化較為劇烈;而在另一些時間段,波動率則相對平穩(wěn),波動幅度較小。以隔夜SHIBOR波動率為例,在某些市場流動性緊張或經(jīng)濟形勢不穩(wěn)定的時期,如2013年6月“錢荒”事件期間,隔夜SHIBOR利率大幅波動,其波動率急劇上升,出現(xiàn)了明顯的高波動聚集期;而在市場流動性相對充裕、經(jīng)濟形勢較為穩(wěn)定的時期,如2015-2016年期間,隔夜SHIBOR波動率則相對較低且波動較為平穩(wěn),呈現(xiàn)出低波動聚集的狀態(tài)。圖2:不同期限SHIBOR波動率的時間序列圖(此處應(yīng)插入不同期限SHIBOR波動率的時間序列圖,橫坐標(biāo)為時間,縱坐標(biāo)為波動率)從數(shù)據(jù)分析的角度來看,通過計算不同期限SHIBOR波動率的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù),進一步驗證了波動聚集性的存在。如前文自相關(guān)性檢驗部分所述,各期限SHIBOR波動率的自相關(guān)系數(shù)在滯后階數(shù)為1時均顯著不為0,且在較長的滯后階數(shù)內(nèi)仍保持一定的相關(guān)性。這表明前期的波動率對后期的波動率具有持續(xù)性影響,即當(dāng)某一時期出現(xiàn)較大的波動率波動時,后續(xù)時期更容易出現(xiàn)較大的波動;而當(dāng)某一時期波動率較為平穩(wěn)時,后續(xù)時期也更可能保持相對平穩(wěn)的波動狀態(tài)。這種波動聚集性的存在,使得金融市場的風(fēng)險在某些時期相對集中,增加了市場的不確定性和風(fēng)險程度。波動聚集性的形成原因較為復(fù)雜,涉及多個方面的因素。宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化是導(dǎo)致波動聚集性的重要因素之一。當(dāng)宏觀經(jīng)濟形勢不穩(wěn)定,如經(jīng)濟增長放緩、通貨膨脹加劇或國際經(jīng)濟形勢動蕩時,金融市場參與者對未來經(jīng)濟前景的預(yù)期會發(fā)生變化,從而導(dǎo)致資金供求關(guān)系的不穩(wěn)定,進而引發(fā)SHIBOR波動率的大幅波動。在經(jīng)濟增長放緩時期,企業(yè)的融資需求可能會減少,而銀行的風(fēng)險偏好也會降低,導(dǎo)致市場資金供給和需求失衡,SHIBOR波動率上升。貨幣政策的調(diào)整也會對SHIBOR波動率產(chǎn)生影響,進而引發(fā)波動聚集性。央行通過調(diào)整貨幣政策工具,如公開市場操作、調(diào)整存款準(zhǔn)備金率和利率等,來影響市場流動性和利率水平。當(dāng)央行采取緊縮性貨幣政策時,市場流動性減少,SHIBOR利率上升,波動率增大;反之,當(dāng)央行采取寬松性貨幣政策時,市場流動性增加,SHIBOR利率下降,波動率減小。貨幣政策的頻繁調(diào)整或重大政策變化往往會導(dǎo)致SHIBOR波動率在一段時間內(nèi)出現(xiàn)較大波動,形成波動聚集現(xiàn)象。市場參與者的行為和情緒也在波動聚集性中起到重要作用。在金融市場中,投資者和金融機構(gòu)的行為往往具有羊群效應(yīng),當(dāng)市場出現(xiàn)某些信號或事件時,投資者會根據(jù)他人的行為和市場預(yù)期進行決策,導(dǎo)致市場交易行為的一致性增加。在市場樂觀情緒高漲時,投資者紛紛增加投資,市場資金需求旺盛,SHIBOR利率上升,波動率增大;而當(dāng)市場出現(xiàn)恐慌情緒時,投資者會大量拋售資產(chǎn),市場資金供給過剩,SHIBOR利率下降,波動率也會隨之變化。這種市場參與者行為和情緒的一致性變化,使得SHIBOR波動率在某些時期呈現(xiàn)出聚集性波動的特征。4.3.2尖峰厚尾性與正態(tài)分布相比,SHIBOR波動率表現(xiàn)出明顯的尖峰厚尾特征,這一特征深刻反映了金融市場的復(fù)雜性和不確定性,對金融市場風(fēng)險具有重要影響。正態(tài)分布是一種常見的概率分布,具有對稱性,其均值、中位數(shù)和眾數(shù)相等,且大部分數(shù)據(jù)集中在均值附近,極端值出現(xiàn)的概率較小。在正態(tài)分布中,數(shù)據(jù)的峰度為3,偏度為0。然而,通過對SHIBOR波動率數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),其峰度遠大于3,偏度大于0,呈現(xiàn)出尖峰厚尾的分布形態(tài)。從描述性統(tǒng)計結(jié)果(見表1)可以看出,各期限SHIBOR的峰度均顯著大于3,隔夜SHIBOR的峰度達到15.23,1年期SHIBOR的峰度更是高達26.13。這表明SHIBOR波動率在均值附近的數(shù)據(jù)更為集中,形成了明顯的尖峰,意味著SHIBOR在大部分時間內(nèi)的波動相對較小且集中在一定范圍內(nèi);同時,其尾部較正態(tài)分布更厚,即極端值出現(xiàn)的概率相對較大,說明SHIBOR在某些特殊時期可能會出現(xiàn)大幅波動,產(chǎn)生超出常規(guī)預(yù)期的極端情況。尖峰厚尾特征對金融市場風(fēng)險有著多方面的重要影響。在風(fēng)險管理方面,傳統(tǒng)的風(fēng)險管理模型如基于正態(tài)分布假設(shè)的風(fēng)險價值(VaR)模型,在處理具有尖峰厚尾特征的SHIBOR波動率時可能會低估風(fēng)險。由于正態(tài)分布假設(shè)下極端值出現(xiàn)的概率較小,基于該假設(shè)計算出的VaR值可能無法準(zhǔn)確反映實際市場中可能出現(xiàn)的極端風(fēng)險情況。在實際市場中,由于SHIBOR波動率的尖峰厚尾特征,極端事件發(fā)生的概率相對較高,若僅依據(jù)傳統(tǒng)VaR模型進行風(fēng)險管理,可能會導(dǎo)致金融機構(gòu)在面對極端風(fēng)險時缺乏足夠的風(fēng)險準(zhǔn)備,從而遭受巨大損失。在投資決策方面,尖峰厚尾特征使得投資者對風(fēng)險的評估和預(yù)期變得更加復(fù)雜。投資者在進行投資決策時,通常會考慮資產(chǎn)的預(yù)期收益和風(fēng)險,而SHIBOR波動率的尖峰厚尾特征意味著投資收益的不確定性增加,投資者需要更加謹慎地評估投資風(fēng)險,合理調(diào)整投資組合,以應(yīng)對可能出現(xiàn)的極端市場情況。在資產(chǎn)定價方面,尖峰厚尾特征也會對金融資產(chǎn)的定價產(chǎn)生影響。傳統(tǒng)的資產(chǎn)定價模型往往基于正態(tài)分布假設(shè),而實際市場中SHIBOR波動率的尖峰厚尾特征與該假設(shè)不符,這可能導(dǎo)致資產(chǎn)定價的偏差。因此,在進行資產(chǎn)定價時,需要考慮尖峰厚尾特征對資產(chǎn)價格的影響,采用更加符合實際市場情況的定價模型,以確保資產(chǎn)價格的合理性。尖峰厚尾特征的形成與金融市場的多種因素密切相關(guān)。市場信息的不對稱和不確定性是導(dǎo)致尖峰厚尾特征的重要原因之一。在金融市場中,信息的傳播和獲取存在差異,投資者對市場信息的理解和反應(yīng)也各不相同,這使得市場交易行為變得復(fù)雜多樣。當(dāng)市場出現(xiàn)重大信息或突發(fā)事件時,由于信息不對稱,投資者可能會做出過度反應(yīng)或反應(yīng)不足,導(dǎo)致市場價格和SHIBOR波動率出現(xiàn)異常波動,增加了極端值出現(xiàn)的概率,從而形成厚尾分布。金融市場參與者的行為偏差和心理因素也在尖峰厚尾特征的形成中起到重要作用。投資者往往存在羊群效應(yīng)、過度自信、恐懼等心理偏差,這些心理因素會影響他們的投資決策和交易行為。在市場繁榮時期,投資者的過度自信可能導(dǎo)致市場過度樂觀,投資行為過于激進,從而推動市場價格上漲,SHIBOR波動率增大;而在市場衰退時期,投資者的恐懼心理可能引發(fā)恐慌性拋售,導(dǎo)致市場價格下跌,SHIBOR波動率進一步加劇,這些行為偏差和心理因素的相互作用使得市場波動更加劇烈,增加了尖峰厚尾特征的顯著性。4.3.3杠桿效應(yīng)在金融市場中,杠桿效應(yīng)是指資產(chǎn)價格的下跌往往會比上漲引發(fā)更大的波動率變化,這種現(xiàn)象在SHIBOR波動率中也值得深入探討。通過對SHIBOR波動率數(shù)據(jù)的深入分析,采用合適的計量模型,如EGARCH模型或TARCH模型等,可以檢驗杠桿效應(yīng)的存在性。以EGARCH模型為例,其條件方差方程中引入了非對稱項,能夠有效刻畫波動率的非對稱響應(yīng)。通過對SHIBOR波動率數(shù)據(jù)進行EGARCH模型估計,若模型中的非對稱項系數(shù)顯著不為0,則表明存在杠桿效應(yīng)。在實際估計中,發(fā)現(xiàn)對于某些期限的SHIBOR波動率,如3個月期限的SHIBOR,其EGARCH模型中的非對稱項系數(shù)為正且在統(tǒng)計上顯著,這意味著負面沖擊(即利率下降)對波動率的影響大于正面沖擊(即利率上升),證實了杠桿效應(yīng)的存在。同樣,使用TARCH模型進行檢驗,通過引入示性函數(shù)來直接考慮正負沖擊對波動率的不同影響,若示性函數(shù)對應(yīng)的系數(shù)顯著不為0,也能證明杠桿效應(yīng)的存在。對1周期限的SHIBOR波動率進行TARCH模型估計,結(jié)果顯示示性函數(shù)系數(shù)顯著大于0,進一步驗證了杠桿效應(yīng)在SHIBOR波動率中的存在。杠桿效應(yīng)的存在對金融市場參與者具有多方面的影響。對于投資者而言,杠桿效應(yīng)意味著在市場波動時,資產(chǎn)價格下跌帶來的風(fēng)險增加幅度更大。在進行投資決策時,投資者需要更加謹慎地考慮市場的下行風(fēng)險,合理調(diào)整投資組合的風(fēng)險暴露。投資者在投資與SHIBOR相關(guān)的金融產(chǎn)品時,若預(yù)期市場可能出現(xiàn)負面沖擊,應(yīng)適當(dāng)降低投資組合中對利率敏感型資產(chǎn)的比例,增加防御性資產(chǎn)的配置,以降低因杠桿效應(yīng)導(dǎo)致的風(fēng)險損失。對于金融機構(gòu)來說,杠桿效應(yīng)會影響其風(fēng)險管理和資產(chǎn)定價。在風(fēng)險管理方面,金融機構(gòu)需要更加準(zhǔn)確地評估資產(chǎn)的風(fēng)險價值,考慮到杠桿效應(yīng)對風(fēng)險的放大作用,制定更加嚴格的風(fēng)險控制措施,確保在市場波動時能夠有效應(yīng)對風(fēng)險。在資產(chǎn)定價方面,金融機構(gòu)在對基于SHIBOR的金融產(chǎn)品進行定價時,需要充分考慮杠桿效應(yīng)的影響,合理確定產(chǎn)品的價格,以反映市場的真實風(fēng)險水平。杠桿效應(yīng)的形成原因較為復(fù)雜,與市場參與者的行為和市場機制密切相關(guān)。市場參與者的風(fēng)險偏好和資金流動性是導(dǎo)致杠桿效應(yīng)的重要因素之一。當(dāng)市場出現(xiàn)負面沖擊,如經(jīng)濟衰退或政策調(diào)整導(dǎo)致SHIBOR利率下降時,投資者的風(fēng)險偏好會降低,資金流動性可能會緊張,投資者為了降低風(fēng)險或滿足資金需求,可能會紛紛拋售資產(chǎn),導(dǎo)致市場供求關(guān)系失衡,進一步加劇市場波動,使得波動率大幅上升。而當(dāng)市場出現(xiàn)正面沖擊,如經(jīng)濟增長超預(yù)期或政策利好導(dǎo)致SHIBOR利率上升時,投資者的風(fēng)險偏好相對較高,資金流動性相對充裕,市場的反應(yīng)相對較為平穩(wěn),波動率的上升幅度相對較小。市場預(yù)期和信息傳遞也在杠桿效應(yīng)的形成中起到重要作用。當(dāng)市場出現(xiàn)負面消息時,投資者往往會對未來市場走勢產(chǎn)生悲觀預(yù)期,這種預(yù)期會迅速在市場中傳播,導(dǎo)致投資者的恐慌情緒加劇,從而引發(fā)市場的過度反應(yīng),使得波動率大幅增加;而當(dāng)市場出現(xiàn)正面消息時,投資者的預(yù)期相對較為樂觀,市場反應(yīng)相對較為理性,波動率的變化相對較小。五、影響SHIBOR波動率的因素分析5.1宏觀經(jīng)濟因素5.1.1經(jīng)濟增長經(jīng)濟增長是影響SHIBOR波動率的重要宏觀經(jīng)濟因素之一,它與SHIBOR波動率之間存在著緊密而復(fù)雜的關(guān)聯(lián)。經(jīng)濟增長通常以國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)增長率來衡量,GDP增長率的變化反映了一個國家或地區(qū)經(jīng)濟活動的擴張或收縮程度,進而對金融市場的資金供求關(guān)系產(chǎn)生顯著影響,最終作用于SHIBOR的波動率。當(dāng)經(jīng)濟處于增長階段時,企業(yè)的生產(chǎn)和投資活動往往較為活躍。隨著市場需求的增加,企業(yè)為了擴大生產(chǎn)規(guī)模、購置設(shè)備、研發(fā)新產(chǎn)品等,會加大對資金的需求。這種旺盛的資金需求在銀行間市場表現(xiàn)為企業(yè)向銀行的貸款申請增加,從而導(dǎo)致銀行間市場的資金需求上升。在資金供給相對穩(wěn)定的情況下,資金需求的增加會推動SHIBOR上升,使得SHIBOR的波動幅度增大,波動率上升。在經(jīng)濟快速增長時期,許多企業(yè)會抓住機遇進行大規(guī)模的投資和擴張,如新建工廠、增加生產(chǎn)線等。這些投資活動需要大量的資金支持,企業(yè)會紛紛向銀行申請貸款,導(dǎo)致銀行間市場的資金競爭加劇,SHIBOR利率隨之上升,且波動更加頻繁。經(jīng)濟增長也會吸引更多的投資者進入市場,進一步增加資金需求。投資者對經(jīng)濟增長前景的樂觀預(yù)期會促使他們增加投資,不僅包括對企業(yè)的直接投資,還包括對金融市場的投資,如股票、債券等。這種投資需求的增加會帶動金融市場的活躍,使得銀行間市場的資金流動更加頻繁,進而影響SHIBOR的波動。在經(jīng)濟增長強勁的時期,股票市場往往表現(xiàn)良好,吸引大量投資者投入資金。為了滿足投資者的資金需求,金融機構(gòu)會在銀行間市場進行融資,這會對SHIBOR產(chǎn)生影響,使其波動加劇。相反,當(dāng)經(jīng)濟增長放緩時,企業(yè)的生產(chǎn)和投資活動會受到抑制。市場需求的減少使得企業(yè)面臨產(chǎn)品滯銷、庫存積壓等問題,企業(yè)會相應(yīng)減少生產(chǎn)規(guī)模和投資計劃,對資金的需求也會隨之降低。此時,銀行間市場的資金供給相對充裕,資金需求的減少會導(dǎo)致SHIBOR下降,其波動幅度也會相應(yīng)減小,波動率降低。在經(jīng)濟衰退時期,許多企業(yè)會削減生產(chǎn)規(guī)模,減少投資,甚至?xí)和R恍╉椖?。這使得企業(yè)對銀行貸款的需求大幅下降,銀行間市場的資金供大于求,SHIBOR利率下降,波動相對平穩(wěn)。以2008年全球金融危機為例,在危機爆發(fā)前,我國經(jīng)濟保持著較高的增長速度,GDP增長率持續(xù)處于高位。企業(yè)的投資和生產(chǎn)活動活躍,對資金的需求旺盛,SHIBOR呈現(xiàn)出較高的水平且波動較大。然而,隨著金融危機的爆發(fā),全球經(jīng)濟陷入衰退,我國經(jīng)濟也受到嚴重沖擊,GDP增長率大幅下滑。企業(yè)面臨著市場需求萎縮、出口受阻等困境,紛紛削減投資和生產(chǎn)規(guī)模,對資金的需求急劇減少。在這種情況下,SHIBOR迅速下降,且波動幅度明顯減小。從2008年9月到12月,3個月期限的SHIBOR從4.5%左右降至1.5%左右,波動率也大幅降低。這一案例充分說明了經(jīng)濟增長與SHIBOR波動率之間的緊密關(guān)系,經(jīng)濟增長的變化會直接影響SHIBOR的波動情況。5.1.2通貨膨脹通貨膨脹作為宏觀經(jīng)濟運行中的重要指標(biāo),與SHIBOR波動率之間存在著密切而復(fù)雜的關(guān)聯(lián)。通貨膨脹是指一般物價水平在一定時期內(nèi)持續(xù)、普遍地上漲,它不僅反映了經(jīng)濟運行中的價格變化,還深刻影響著市場參與者的預(yù)期和行為,進而對SHIBOR波動率產(chǎn)生顯著影響。當(dāng)通貨膨脹預(yù)期上升時,市場參與者會預(yù)期未來物價將持續(xù)上漲。在這種情況下,投資者會要求更高的回報率來補償通貨膨脹帶來的貨幣貶值損失。對于金融市場中的資金提供者來說,他們會提高資金的出借利率,以確保在收回資金時能夠保持實際購買力不變。在銀行間市場,這種需求表現(xiàn)為銀行在拆借資金時要求更高的利率,從而推動SHIBOR上升。由于通貨膨脹預(yù)期的不確定性,投資者對未來利率走勢的判斷也更加不確定,這會導(dǎo)致SHIBOR的波動加劇,波動率上升。當(dāng)市場預(yù)期通貨膨脹率將從3%上升到5%時,投資者會認為未來貨幣的購買力將下降,因此在出借資金時會要求更高的利率。銀行在拆借資金時也會考慮到通貨膨脹的影響,提高拆借利率,這會使得SHIBOR上升。由于通貨膨脹預(yù)期的不確定性,投資者對未來通貨膨脹率的具體數(shù)值和變化趨勢存在不同看法,這會導(dǎo)致市場利率的波動加大,SHIBOR的波動率也隨之上升。通貨膨脹也會對企業(yè)和居民的經(jīng)濟行為產(chǎn)生影響,進而影響資金供求關(guān)系和SHIBOR波動率。在通貨膨脹時期,企業(yè)的生產(chǎn)成本會上升,為了維持利潤水平,企業(yè)會提高產(chǎn)品價格。這可能導(dǎo)致消費者的實際購買力下降,消費需求減少。企業(yè)為了應(yīng)對生產(chǎn)成本上升和消費需求變化,會調(diào)整生產(chǎn)和投資計劃,對資金的需求也會相應(yīng)改變。如果企業(yè)因生產(chǎn)成本上升而減少投資,會導(dǎo)致銀行間市場的資金需求下降,SHIBOR可能下降;反之,如果企業(yè)為了應(yīng)對通貨膨脹而加大對新技術(shù)、新產(chǎn)品的研發(fā)投入,以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品競爭力,會增加對資金的需求,SHIBOR可能上升。居民在通貨膨脹時期也會調(diào)整消費和儲蓄行為。居民可能會減少儲蓄,增加當(dāng)前消費,以避免貨幣貶值帶來的損失。這會導(dǎo)致銀行的儲蓄存款減少,銀行可用于拆借的資金也會相應(yīng)減少,從而推動SHIBOR上升。居民的消費和儲蓄行為變化也會受到通貨膨脹預(yù)期的影響,通貨膨脹預(yù)期的不確定性會導(dǎo)致居民行為的不確定性增加,進而影響資金供求關(guān)系和SHIBOR的波動。央行在應(yīng)對通貨膨脹時的貨幣政策調(diào)整也會對SHIBOR波動率產(chǎn)生重要影響。為了抑制通貨膨脹,央行通常會采取緊縮性貨幣政策,如提高基準(zhǔn)利率、減少

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