基于ARFIMA-FIGARCH模型的利率市场风险度量

发布时间：2018-03-20 09:19

  本文选题：同业拆借利率　切入点：风险度量　出处：《统计与信息论坛》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：随着中国利率市场化改革的加速,利率市场的风险管理问题引发了广泛的关注,作为筹集短期流动性资金的主要工具,同业拆借利率(Shibor)逐渐成为各金融机构决策参考的基准利率。在传统的ARMA-GARCH模型的基础上,引入Hurst指数捕捉Shibor的分形特征,使用扩展后的ARFIMA-FIGARCH模型对Shibor的隔夜和7日利率收益率的VaR进行度量和回测检验。结果显示:隔夜和7日利率收益率都具有反持续性,即收益率过去是上升趋势,则未来倾向于下降;考虑分形特征的ARFIMA-FIGARCH模型,比原模型对Shibor的度量更准确;在同业拆借市场中,Ged分布是解释多头VaR的理想选择,而正态分布是解释空头VaR的理想选择。
[Abstract]:With the accelerated reform of interest rate marketization in China, risk management in the interest rate market has aroused widespread concern, as the main tool for raising short-term liquidity funds. Based on the traditional ARMA-GARCH model, the Hurst index is introduced to capture the fractal characteristics of Shibor. The extended ARFIMA-FIGARCH model is used to measure and test the VaR of Shibor's overnight and 7th interest rate yield. The results show that both overnight and 7th interest rate returns have anti-persistence, that is, the rate of return was an upward trend in the past. The ARFIMA-FIGARCH model with fractal features is more accurate than the original model in measuring the Shibor. In the interbank lending market, the ARFIMA-FIGARCH distribution is the ideal choice to explain the multiple VaR, while the normal distribution is the ideal choice to explain the short VaR.
【作者单位】： 深圳市福田区发展研究中心;上海财经大学统计与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金项目《基于软计算与统计方法的股票交易智能系统研究》(71101083);国家自然科学基金项目《复杂因素下金融风险度量与风险传染建模与风险管理》(71331006);国家自然科学基金重点项目《复杂环境下资产定价与风险管理的金融计量理论及其应用》(71331006) 上海市教育委员会科研创新项目《人工智能技术及其在金融风险控制中的应用研究》(12ZZ072)
【分类号】：F830.91;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1638447