混频模型在债券市场中的应用

发布时间：2021-03-07 00:40

　　混频数据抽样（MIDAS）方法为在计量模型中同时处理不同频率的数据提供了一般化框架,通过参数化的权重格式,使得模型在避免信息损失的同时,不会产生过参数化的问题.作为债券市场的外部环境,宏观经济政策的影响不容忽视.分析宏观基本面对上市公司财务困境、高收益债券市场波动与股债市场间的相关性的影响具有十分重要的现实意义.本文利用MIDAS技术,主要从以下三个方面研究宏观经济政策对债券资产不同方面不同程度的影响.首先,将Aalen可加风险模型与MIDAS结合,建立Aalen-MIDAS模型,分析公司财务季度与宏观月度因子对中国上市公司财务困境的影响.研究发现,七个公司财务指标与居民消费价格指数同比、生产价格指数同比和企业债信用利差三个宏观经济指标对上市公司陷入财务困境的影响显著.居民消费价格指数为上市公司财务困境的保护因素,可以降低发生财务困境的概率.ROC曲线分析表明,与Aalen模型相比,Aalen-MIDAS模型可以改善对上市公司财务困境的预测性能.其次,基于GARCH-MIDAS模型分析经济政策不确定性、货币政策、税收、政府支出和金融监管分别对美国高收益债券波动的影响.通过实证研究发现,... 

【文章来源】：桂林电子科技大学广西壮族自治区

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

非参数模型中各解释变量的时变性检验过程

第二章 基于 Aalen-MIDAS 的上市公司财务困境研究23图2.4 非参数可加模型中解释变量的累积回归函数图2.4中的三条直线分别表示累计回归系数与其95%的置信区间. 从图中可以直观看出各个影响系数的时变情形. 总资产规模(Logzc)、留存的收益/资产总金额(R R)与销售收入/资产总金额(IR)指标的累积回归系数具有明显的随时间增长降低的趋势,因而说明随着上市公司的运营时间增加, 这三个指标的值越大, 上市公司陷入财务困境的概率越小.

25图 2.5 各解释变量的时变检验过程图2.5为Aalen-MIDAS模型中除Logzc外的公司财务解释变量的时变检验过程, 从图中直观了解混频半参数模型中时变效应的检验过程. 流动比率(DA)、营业利润率(YYLR)、运营资金/资产总金额(CCR)、留存的收益/资产总金额(RR)、息税前的利润/资产总金额(PR)与销售收入/资产总金额(IR)六个财务指标与Aalen可加非参数模型中的时变检验过程相一致, 表明设定总资产规模(Logzc)解释变量为非时变解释变量并加入宏观经济解释变量混频结构后, 不会对非参数模型结果产生影响. 混频Aalen可加半参数模型的结果与前一节中非参数模型结果相一致.§2.3.3 模型稳健性检验在前文中, 通过对全样本建立 Aalen 可加模型, 发现有七个公司财务解释变量、三个宏观经济解释变量对上市公司陷入财务困境具有显著影响, 并且除总资产规模外的其余六个公司财务解释变量的影响具有时变效应, 随时间而变化. 为了考量选取的解释变量对上市公司的财务困境的影响是否具有稳健性

【参考文献】：
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本文编号：3068095