全国中文核心期刊·财会月刊阴基于CVaR的上海银行间同业拆放利率风险度量何有世渊博士生导师冤赵金伟渊江苏大学工商管理学院江苏镇江212013江苏大学财经学院江苏镇江212013冤【摘要】本文以上海银行间同业隔夜和周拆放利率为研究对象，运用基于ARMA-GARCH模型族的CVaR模型度量利率风险。结果表明：广义误差分布（GED）较正态分布能更好地刻画上海银行间同业拆放市场利率序列对数收益率的分布状况；PARCH模型计算的CVaR值要优于GARCH、TARCH和EGARCH模型得到的结果；存在反杠杆效应。【关键词】ARMA-GARCHCVaR同业拆放利率反杠杆效应2007年1月4日上海银行间同业拆放利率（Shibor）正式金融资产的增多，越来越多的金融资产处于利率风险中。因推出，这标志着中国货币市场基准利率培育工作的全面启动。此，探讨上海银行间同业拆放利率运行规律、分析上海银行间三年多过去了，作为中国的“Libor”，Shibor的基准地位基本得同业拆放市场利率风险，具有重大的现实意义。到确立并且日益巩固。但是，由于Shibor定价缺乏理论模型当前，对上海银行间同业拆放利率的研究主要集中于对和实践经验不足，且各报价行报价过程中又受到市场资金供利率基准性检验、定价理论及利率波动性等方面。如冯宗宪、求关系、各行自身资金状况和资金成本、货币政策取向和操作郭建伟（2009）在定性分析目前并存的官方基准利率与市场基以及结构性和制度性等因素的综合影响，Shibor利率波动频准利率并定量比较中国现有的三种市场利率后，发现Shibor繁，尤其是隔夜拆放利率和周拆放利率，波动幅度剧烈。随着拥有的基准利率特性最为全面，适合成为中国的市场基准利上海银行间同业拆放规模的扩大和以Shibor为定价基准的率。谭晓波（2008）、陈玉堂（2009）等通过对波动率特性的研行业为例，由于我国的技术水平严重落后于经济发达国家，生的问题。加强对管理层的激励可以使管理层从公司长远利益产高级机床的能力较弱，从成本效益视角考虑，我国只能大量出发，进行技术资本的战略投资，但我国的高管激励措施并没生产中低档普通机床。于是，据中国机床制造协会2009年的有显著地增强企业技术资本，其中的问题值得深思。统计结果，我国制造企业所使用的高档机床国产率仅有2%，根据研究结论，笔者首先建议我国继续加大国有科学研中档机床国产率约占20%，而企业里的普通低档机床国产率究机构和国有大专学校的体制改革，推进科学技术研究成果约占80%左右。从公司的独立董事结构来看，技术资本与独立的产业化和“产学研”的联合。进一步落实我国的科教兴国基董事比例的系数为正，且很显著，这说明技术资本确实会随着本国策，真正做到科学技术和教育为经济建设服务。这就需要独立董事比例上升而提高。因此，假设4成立。从高管激励指加大节能环保、新一代信息技术、生物技术、高端装备制造、新标来看，技术资本与高管前三名薪酬总额系数为正，验证了假能源、新材料和新能源汽车等产业的科学研究投入和教育投设5，但显著性较低，说明我国的薪酬激励并没有起到鼓励管入，在大学里增加我国的战略性新兴产业的专业招生数量，有理者支持技术资本投资的作用。同时我们注意到，是否境外上针对性地培养专门技术人才。其次，加快技术资产的立法工市对技术资本具有显著的正向影响。作。政府应从法律途径确认技术的所有权和技术收益分配程五、结论与建议序问题。再次，进一步澄清技术、人力资源和知识之间的概念技术是公司治理必须考虑的企业资本之一，技术资本所差别，避免以人力资源替代技术和以技术替代知识的问题的有者拥有企业所有权是一种趋势。本文从股权集中、股权性发生。这就需要关注经济学理论工作者和大学教授的薪酬激质、独立董事、高管激励等公司治理中关键特征对我国制造业励措施，以及将沉睡在大学里的专利技术尽快转让到生产企企业的技术资本投资提供一种解释。实证检验结果表明，独立业里。一些大学教授拥有数十项专利技术，但却处于贫穷状董事治理对企业技术资本投资具有显著的影响，说明应该要况，专利技术等研究成果只在评职称或评奖时才用上。进一步完善独立董事制度；且法律的监管更是影响技术资本主要参考文献投资的因素，上市公司应加强监管。股权集中度、股权性质对1.任志刚袁丁国荣.中国上市公司治理对技术效率的影响.企业技术资本虽不具有显著影响，但这些方面并不能被忽视，当代经济科学袁2010曰32我国高度集中的股权结构、国有股一股独大等都是急需解决2.罗福凯.财务学的边界.北京院经济管理出版社袁2010援下旬窑45窑阴
阴财会月刊·全国优秀经济期刊究，发现Shibor时间系列具有非正态性和条件异方差的特均大于，说明这两个序列都存在序列相关性。点，利好消息和利空消息对上海银行间同业拆放利率有非对表3自相关检验结果称影响，具有杠杆效应的结论。然而，不足的是，度量研究r1r2Shibor风险状况到目前还鲜有涉及。滞后阶数ACPACQ-StatACPACQ-Stat本文根据Shibor对数收益率基本统计特征，在正态分布、t分布和GED分布假设下，选用GARCH模型族拟合对数收益率的走势，对优选出来的模型做向前一步预测，分别计算条件风险价值（CVaR），并进行回测检验，总结的风险特征。并通过对Shibor利率风险特征的分析，对完善市场基准利率和利率市场化改革提出建议。一、上海银行间同业拆放利率的基本统计特征与统计检验（4）条件异方差性检验。采用拉格朗日乘数检验方法。给21援样本数据的选取。本文选取Shibor隔夜和周拆放利率定显著性水平琢和自由度q，如果LM>X（q），认为存在琢两个品种进行研究，样本观测值均为810个。ARCH效应。通过ARCH-LM检验发现，当滞后阶数分别选22援数据序列的基本统计特征。由于隔夜和周拆放利率序择5~10时F统计量和T伊R统计量都通过了检验，因此拒列波动非常剧烈，为了得到稳定的时间序列数据以便于分析，绝“残差不存在ARCH效应”的原假设。本文主要研究Shibor的对数收益率序列（隔夜和周拆放利率由以上分析，Shibor对数收益率分布具有明显的尖峰厚对数收益率分别为r1、r7）。尾特征，满足平稳性，且存在系列相关性，同时残差序列存在r=lnShibor-lnShibo（r-1）（1）高阶ARCH效用，适合用GARCH模型。（1）正态性检验。如表1所示，隔夜和周拆放利率对数收二、模型建立益率偏度系数SK为、，均小于0;峰度K为1援CVaR。CVaR是指在一定的置信水平下，某一资产或、，均远大于3，说明对数收益率具有明显的尖峰资产组合的损失超过VaR的尾部事件的期望损失。若用f（w）厚尾特征。J-B统计量远大于正态分布临界值，且P表示损失函数，f（w）>0意味着损失。表达式为：值=，故拒绝正态性原假设。CVaR=E［f（w）|f（w）>VaR］（2）对CVaR的计算，传统方法过分依赖收益分布的正态假表1上海银行间同业拆放利率对数收益率序列描述性统计设，而忽略厚尾性和条件异方差性。Shibor对数收益率序列具项目N均值极值标准差偏度峰度J-B值P值有尖峰厚尾性、波动聚集等特性。而本文在正态分布、T分布.和广义误差分布（GED）假设下分别进行拟合，以提高的估计精度。（2）平稳性检验。对Shibor对数收益率序列r做ADF检2援条件均值方程。Shibor对数收益率序列均是平稳的，且验，结果见表2。无论是否含截据项，ADF值都小于三种置信存在自相关性和偏自相关性，故可以采用ARMA模型来描水平下的临界值，故拒绝单位根假设，证明Shibor对数收益述序列的条件均值。率序列是平稳的。3援条件方差方程。存在条件异方差性，采用GARCH模型族来描述Shibor对数收益率序列的条件方差。表2ADF检验结果三、实证分析与模型检验临界值检验形式ADF1援GARCH模型族确定。运用软件，分别在N变量渊C袁T袁N冤1%5%10%分布、T分布和GED分布假设下，比较选择条件异方差模型。渊0袁0袁0冤第一，F统计量须通过5%显著性水平检验；第二，遵守赤池信渊c袁0袁0冤息准则（AIC）和施瓦茨准则（SC）；第三，参数估计值符合研究渊0袁0袁0冤问题的实际经济意义，且通过5%显著性检验；第四，拟合优度渊c袁0袁0冤越接近1表明模型拟合效果越好。对遵循以上原则优选出注院C表示含有截据项曰T表示含趋势项曰N表示滞后阶来的模型进行序列相关性Ljung-Box检验和残差项异方差数遥检验准则采用AIC准则遥效应LM检验，检验后，均消除了序列相关性和条件异方差（3）自相关检验。由表3分析结果，隔夜拆放利率对数收性。选择所有通过检验的模型。益率序列滞后5阶的序列相关系数为，存在自相关从表4可以看出，T分布不适合用于描述上海银行间同性；周拆放利率对数收益率序列滞后5阶的系列相关系数业拆放利率对数收益率分布特性，优选出的模型只包含正态为也存在自相关性。Ljung-Box统计量Q-Stat自由度分布（N分布）和广义误差分布（GED分布）。广义误差（GED）2为分布下模型的对数似然函数值要明显大于正态分布（N分2，置信水平为时，字=，隔夜和周拆放利率对数收益率序列滞后5阶的Q-Stat值分别为和，布）下的对数似然函数值，说明广义误差分布假设下的模型可阴窑46窑援下旬
全国中文核心期刊·财会月刊阴表4ARMA-GARCH模型族估计结果隔夜拆放利率对数收益率分布周拆放利率对数收益率分布NGEDNGEDAR（1）ARMA（1，1）ARMA（1，1）ARMA（2，1）MA（1）MA（1）MA（1）MA（1）TARCHTARCHPARCHGARCH-MEGARCHPARCHTARCHEGARCH（2，1）-M（1，1）-M（2，1）-M（1，1）（1，1）（1，2）（2，1）（1，1）渍0（）（）（）（）（）（）（）（）渍1（）（）（）（）条件渍2（）均值兹1（）（）（）（）（）（）（）籽（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）琢1（）（）（）（）（）（）（）（）琢2（）（）（）条件方差茁（）（）（）（）（）（）（）（）茁2（）酌（）（）（）（）（）（）（）啄（）（）持续性似然性注院所选择的模型系数都通过了5%显著性检验遥以更好地反映序列的尖峰厚尾性。隔夜和周拆放利率对数收3援CVaR回测检验。为了检验计算的CVaR对实际损失益率序列条件均值中反映风险溢价的滓系数籽均显著存在，的覆盖程度，采用Kupiec（1995）提出的失败频率检验法进行1且所有籽<0，即波动性的增强会使上海银行间同业拆放利率检验。检验结果见表6。表6中，在置信度为95%时，期望失败的对数收益率下降，说明拆放利率的收益率具有左偏性，收益天数为样本总数810乘，实际失败率为实际失败天数与率低于均值的时候比较多。非对称性模型中表示非对称项的观察的总天数的比率。系数酌屹0，并且都通过了5%显著性检验，说明外界信息的作从表6可以看出，隔夜拆放利率ARMA（1，1）PARCH用效果是非对称的，并且有正有负。（2，1）-M模型的LR统计量为，小于；周拆放利2援CVaR估计结果。对表4中各模型作向前一步动态预率MA（1）PARCH（1，2）模型的LR统计量为，小于测，取条件标准差（波动率），计算各模型在不同分布下置信水，其余模型的LR统计量均大于。再对两个模型估平为95%的分位数及计算各模型的VaR值。然后利用VaR计残差做异方差的LM检验，发现不存在显著的异方差现象，值，使用、Excel2003计算不同分布情况下的CVaR模型已经较好地刻画了上海银行间同业拆放利率收益率的异值。结果见表5。方差现象，表明PARCH模型计算的CVaR值结果比较准从表5可以看出，在其他条件一样的情况下，各模型的确，精度较高。从实际失败天数和失败率来看，这两个模型失条件风险价值（CVaR）均值都大于与之对应的风险价值败天数最接近期望失败天数，实际失败率也比较接近5%。（VaR）均值，可见CVaR实现了对真实损失超过VaR的度对PARCH模型下的VaR和CVaR进行比较，无论是隔量，弥补了VaR尾部损失度量非充分性的不足，对风险的度夜还是周拆放利率，CVaR计算的实际失败天数比VaR更接量更加科学。近期望失败天数，CVaR的实际失败率也比VaR更接近5%。援下旬窑47窑阴
阴财会月刊·全国优秀经济期刊表5上海银行间同业拆放利率CVaR估计结果（置信度95%）四、结论通过对上海银行间同业拆放利率基本特征的分析及基于VaRCVaR品分位数分布模型自由度ARMA-GARCH模型族的CVaR实证研究，得出：种渊95%冤均值均值最小值最大值分布不适合描述Shibor对数收益率的动态特性。广AR（1）义误差（GED）分布下模型的对数似然函数值要明显大于正隔（2，1）态分布（N分布）下的对数似然函数值，说明广义误差分布假夜ARMA（1，1）拆设下的模型更适合描述序列的尖峰厚尾性。条件均值方程中TARCH（，1）放的条件标准差项系数都通过了参数显著性检验，但是条件标-M利GED准差的估计系数均为负数，表明金融资产的收益率与风险成ARMA（1，1）率（2，1）反比。笔者认为这反映了上海银行间同业拆放市场的特点，利-M率波动加剧，意味着利率的预期值和实际利率会有偏差，则预ARMA（2，1）期盈利区间就会相应的缩小，导致收益率下降。这与本文的研究结果相吻合。（1，1）模型的实际失败天数最接近期望失败天数，MA（1）且Kupiec回测检验下的LR似然比统计量通过了显著性检（1，1）验。可见PARCH模型计算的CVaR值要优于GARCH模周MA（1）型、TARCH模型和EGARCH模型所计算的值。对PARCH拆放模型下的CVaR和VaR进行比较发现，无论是计算结果，还（1，2）利是回测检验结果，CVaR都要优于VaR。MA（1）率模型下的酌系数在95%显著性水平下显著，但（2，1）均小于0，证明存在波动的反杠杆效应，说明Shibor报价对利GEDMA（1）好消息的反应较利空消息更加敏感、利率上升时波动更大，收益率残差对收益率的影响存在非对称性。（1，1）五、政策建议表6上海银行间同业拆放利率Kupiec检验结果（置信度95%）1.加强Shibor的建设。第一，进一步优化报价机制。如增VaRCVaR加报价商，报价商应该不仅限于商业银行，在条件成熟的情况期望失模型分布实际失实际实际失实际LR下，可以考虑引进其他金融机构，如规模比较大，信誉级别比败天数败天数失败率败天数失败率统计量较高的基金公司、保险公司等。根据不同的企业性质取不同的AR（1）权重，使报价更加充分地反映市场的货币供求状况。第二，-MShibor的报价有必要参照国债利率和全国银行间同业拆借利（2，1）率，借鉴其比较成熟的地方。第三，加大对Shibor的宣传力ARMA（1，1）（1，1）度，引导Shibor市场基准利率作用的更充分发挥，可以考虑-M选择部分市场作为试点，根据情况再逐步推广。GEDARMA（1，1）2.货币当局可以在合规和风险有效控制的情况下鼓励鄢（2，1）引导市场自主金融创新，同时政府管理部门也应当通过制定-M制度来促进金融工具的创新，比如适时推出完善有效的套利ARMA（2，1）-M做空机制，增强市场调控风险的能力。（1，1）3.进一步加快市场经济体制改革的步伐，研究利率市场MA（1）化条件下的基准利率的作用机制，引导市场自主调节利率水平。同时，逐步转变政府通过货币政策实现宏观调控职能的方（1，1）式，变法令命令方式为无形的引导。MA（1）鄢【注】本文受国家自然科学基金项目野系统模范与脉冲延（1，2）迟金融投资模型创新性研究冶渊项目编号院70871056冤的资助遥MA（1）主要参考文献.于建忠袁刘湘成.Shibor定价理论模型及其应用.金融研（2，1）GED究袁2009曰2MA（1）.李成袁马国校.VaR模型在我国银行同业拆借市场中的（1，1）应用.金融研究袁2007曰5阴窑下旬48窑援
