中国利率风险溢酬:时变特征与影响因素

利率风险溢酬是长期利率的组成部分,解读它所包含的信息、寻找它的来源有着重要的经济意义。本文先使用利率仿射模型,计算出先验的中国国债利率期限溢酬,然后构建VECM模型,运用脉冲响应、方差分析等技术,分析国债利率的风险溢酬和主要宏观经济变量的动态关系,发现宏观变量对溢酬的影响在当期和滞后几期有明显差异,CPI和GDP是影响最大的两个因素,但信贷供应量和M1的作用也较大。我们同时也发现银行间市场投资者比交易所市场投资者更易受到宏观经济的影响。     

高阶矩风险溢酬:信息含量及影响因素

本文基于台湾股市和期权市场数据,研究波动率、偏度和峰度等高阶矩风险溢酬的信息含量及影响因素,并结合边际贡献度分析了各常见影响因素对高阶矩风险溢酬的解释力。研究结论表明:波动率间的相关性高于偏度和峰度,波动率也更易于预测;期权市场的隐含矩信息对未来实际矩有较好解释力,且引入多个市场信息的预测效果要优于单一市场。市场情绪和异质信念是各高阶矩风险溢酬的主要影响因素;流动性信息次之;市场因子的解释相对较弱。对高阶矩风险溢酬影响因素的分析还应引入市场极端风险、风险厌恶信息和宏观经济变量等因素的考察。     

马尔可夫状态转换加随机波动瞬时利率模型实证研究

文章对中国瞬时利率动态行为进行了实证研究,比较了一类马尔可夫状态转换加随机波动扩散模型。与以往研究不同,文章对模型所有参数采用基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法进行估计。同时,通过MAE(绝对误差平均值)、MRSE(平方误差均值)、调整R~2、对数损失函数LL以及非参数Wilcoxon检验对各种模型的样本内与样本外预测能力进行了分析与比较,结果表明:中国利率市场确实存在马尔可夫状态转换现象,其中Smith模型更适合刻画国内瞬时利率动态行为。     

基于第一HJ距离的线性因子模型两两比较研究

从统计意义上比较不同模型的改进效力有助于挑选出最接近金融数据生成过程的定价模型,是资产定价研究的重要课题。我们借鉴Kan和Robotti~([1])的研究成果,基于第一HJ距离构造了广义似然比检验,以台湾市场丰富的数据资料为基础,对8种常见的线性因子模型(包括基于金融资产价格的线性因子模型)进行了模型两两差异性检验。研究发现:VM和CAPM、FF3和LM这两组模型无明显差异,表明波动率冲击因子和流动性因子未带来显著的模型改进效力。由于部分定价因子可能具有共同的解释能力,VM和IVM、IVM和HSM、HSM和VanM、VanM和SkewM这多组模型间也未表现出显著的差异。同时,引入条件信息是否能改善模型效力视不同模型而定,在10%的显著性水平下,FF3、LM、VanM、SkewM的条件信息模型较无条件信息模型有所改进。