中美两国公司债信用利差动态过程比较研究

发布时间：2021-09-01 15:03

　　选取中美两国2011年1月至2017年4月的公司债和国债月度交易数据,基于SV模型得到两国公司债的信用利差序列,进而对中美两国公司债的信用利差进行时间序列比较分析.实证发现,中国公司债信用利差序列表现出自回归和移动平均特征,而美国公司债信用利差序列则仅呈现自回归特征;在方差结构方面,中国公司债信用利差序列的残差不具有ARCH效应,而美国公司债信用利差序列的残差具有明显的ARCH效应.同时,对中美两国公司债信用利差建立VAR模型并进行脉冲响应分析,发现中美两国信用利差序列的相关性不强,对彼此的冲击的反应均较弱,为债券市场投资者构建跨国市场债券组合来分散信用风险提供决策支持. 

【文章来源】：数学的实践与认识. 2019,49(09)北大核心

【文章页数】：7 页

【图文】：

图１中美两国公司债信用利差ＶＡＲ模型残差的ＡＲ根图??进一步利用脉冲响应图来分析中国公司债信用利差的冲击对美国公司债信用利差的具??

６８??数学的实践与认识??４９卷??现自回归的特征，且ＡＲ模型的残差具有明显的ＡＲＣＨ效应，最终修正为ＡＲ（１）－ＧＡＲＣＨ（１，??２）模型．对两国公司债信用利差序列建立ＶＡＲ模型，发现相关性并不显著，脉冲响应分析也??得出中美两国信用价差序列的相关性并不强，对彼此的冲击的反应都很微弱．据此可得出，债??券市场投资者可以通过建立中美跨国公司债组合来分散信用风险．??ＲｅｓｐｍｓｓａｒＣＨ？ＩＡｔｏＣＨｍＡ?Ｒｅｓｐｃｎｓｓｃｆ?ＣＨＩＮＡ?ｂ?ＵＳＡ??图２中美两国公司债信用利差的脉冲响应图??通过对比中国与美国债券市场公司债信用利差的动态变化过程并研究市场间债券信用??利差之间的相关性，债券市场投资者可以通过观察信用利差变化过程来估计信用风险的大小，??构建合理的投资组合使信用风险最小化；监管者则可通过债券信用利差变化所反映的信用??风险来确定监管方向和制定有效的监管政策．研究表明，通过建立中美跨国公司债组合来分??散中国偾券市场的信用风险是可行的，可为我国进一步深化债券市场改革提供借鉴．??将来的研究可以比较两国公司债信用利差影响因素的异同，以及对两国不同期限、不同??等级的公司债信用利差做进一步比较研究，同时也可以考虑将研究对象扩展到其他国家，如??金砖五国等．??参考文献??［１］?Ｂａｔｔｅｎ?Ｊ?Ａ，?Ｈｏｇａｎ?Ｗ?Ｐ．?Ｔｉｍｅ?ｖａｒｉａｔｉｏｎ?ｉｎ?ｔｈｅ?ｃｒｅｄｉｔ?ｓｐｒｅａｄｓ?ｏｎ?Ａｕｓｔｒａｌｉａｎ?Ｅｕｒｏｂｏｎｄｓ［Ｊ］．?Ｐａｃｉｆｉｃ－??Ｂａｓｉｎ?Ｆｉｎａｎｃｅ?Ｊｏｕｒｎａｌ，?２００３，?１１（１）：?８１－９９．??［２］?Ｂｉｅｒｅｎｓ?Ｈ，?Ｈｕａｎｇ?Ｊ?

【参考文献】：
期刊论文
[1]Pricing Credit Spread Option with Longstaff-Schwartz and GARCH Models in Chinese Bond Market[J]. ZHOU Rongxi,DU Sinan,YU Mei,YANG Fengmei.  Journal of Systems Science & Complexity. 2015(06)
[2]基于SV模型的我国债券信用价差动态过程研究[J]. 刘善存,牛伟宁,周荣喜.  管理科学学报. 2014(03)
[3]基于VAR模型的中国债券市场信用价差预测研究[J]. 周荣喜,王先良,杜思楠,王永超.  软科学. 2013(11)
[4]企业债的信用价差及其动态过程研究[J]. 冯宗宪,郭建伟,孙克.  金融研究. 2009(03)
[5]交易所国债利率期限结构实证研究[J]. 朱世武,陈健恒.  金融研究. 2003(10)



本文编号：3377190