基于VaR-GARCH模型的上海银行间同业拆放利率的风险度量

发布时间：2017-11-19 00:16

  本文关键词：基于VaR-GARCH模型的上海银行间同业拆放利率的风险度量

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【摘要】：上海银行间同业拆放利率自设立起就承担了两项重要历史使命：其一,成为基准利率,推进我国利率市场化；其二,在人民币国际化的进程中,获得人民币的定价权。目前,上海银行间同业拆放利率(以下简称SHIBOR)在我国金融产品定价方面起着越来越重要的作用。SHIBOR也逐步成为我国货币市场的重要组成部分,与其他组成部分形成了良性的互动关系,如票据转贴现、票据回购业务、债券产品以及一些金融创新产品等,也逐步形成了以SHIBOR为基准的市场化定价机制。近年来,参与银行间拆放市场的金融机构逐渐完善,几乎涵盖了所有银行类金融机构和绝大部分非银行金融机构。银行间拆借市场是一种相对高风险的市场,是资本经济和信用水平高度发展得结果。银行间拆借市场所具有的不可预测性、强波动性决定了这种高风险市场所特有的价格非理性波动,其结果就是给银行间市场的主要参与者带来非预期损失。在SHIBOR基准作用进一步加强的背景下,其将能更灵敏的反应资金供求关系的变化。本文选取2006年10月8日-2014年12月31日SHIBOR市场作为研究对象,尝试采用ARMA-GARCH模型族拟合其隔夜拆借利率风险。实证分析发现,日收益率序列具有尖峰厚尾特征和明显的波动集聚性的特点,且不服从正态分布；用ARMA-GARCH模型对日收益率序列进行拟合,结果表明GARCH模型族能很好的消除波动集聚性；从GARCH模型的估计和检验看,基于GED分布的EGARCH(1,1)和EGARCH-M(1,1)模型能够更加有效的模拟日收益率序列；研究表明SHIBOR市场化程度比较低,市场的有效性也不高；SHIBOR日收益率序列具有明显的杠杆效应,利空消息影响更大,这与之前的不少论文得到的结论相左。最后,本文引入了Kupiec失败率检验法对模型的精确度进行检验。结果表明,EGARCH模型的稳定性、精确度良好,可以用于模拟及预测SHIBOR日收益率。在假设随机扰动项服从广义误差分布(GED)时,采用EGARCH(1,1)和EGARCH (1,1)-M模型对上海银行间同业拆放利率市场的风险度量最精确。最后论文结合实际,从商业银行经营以及监管机构监管两方面阐述了的商业银行利率风险控制的建议及必要性。
【学位授予单位】：天津财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.3;F224

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本文编号：1201664