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主權(quán)信用評(píng)級(jí)對(duì)國(guó)債發(fā)行成本的影響研究——兼議國(guó)際主權(quán)信用評(píng)級(jí)的合理性

發(fā)布時(shí)間:2021-04-01 01:01
  自美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)以來(lái),國(guó)際三大評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的主權(quán)信用評(píng)級(jí)結(jié)果備受國(guó)際投資者的質(zhì)疑。文章以中國(guó)和美國(guó)在2008年8月至2018年9月期間發(fā)行的固定利率附息國(guó)債為研究對(duì)象,通過(guò)建立真實(shí)利息成本模型來(lái)分析主權(quán)信用評(píng)級(jí)對(duì)中美兩國(guó)國(guó)債發(fā)行成本的影響。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明,標(biāo)普信用評(píng)級(jí)的變動(dòng)并未對(duì)國(guó)債發(fā)行成本產(chǎn)生預(yù)期影響。進(jìn)一步,文章結(jié)合2017年9月標(biāo)普下調(diào)我國(guó)主權(quán)信用評(píng)級(jí)的案例,對(duì)現(xiàn)行國(guó)際主權(quán)信用評(píng)級(jí)體系的不合理性及破除主權(quán)信用評(píng)級(jí)霸權(quán)的重要性進(jìn)行剖析,并提出提升我國(guó)在主權(quán)信用評(píng)級(jí)市場(chǎng)上話語(yǔ)權(quán)的政策建議。 

【文章來(lái)源】:福建金融. 2020,(03)

【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)

【部分圖文】:

主權(quán)信用評(píng)級(jí)對(duì)國(guó)債發(fā)行成本的影響研究——兼議國(guó)際主權(quán)信用評(píng)級(jí)的合理性


上證國(guó)債指數(shù)對(duì)數(shù)收益率統(tǒng)計(jì)

框架圖,框架,國(guó)債,方法


如上文所述,標(biāo)普主權(quán)評(píng)級(jí)的變動(dòng)并未如理論描述般對(duì)我國(guó)國(guó)債發(fā)行成本產(chǎn)生顯著影響。受限于數(shù)據(jù)的可得性,無(wú)法進(jìn)一步考察標(biāo)普主權(quán)評(píng)級(jí)變動(dòng)對(duì)我國(guó)國(guó)債境外發(fā)行成本的影響。因此,本文以2011年8月首次被標(biāo)普調(diào)降的美國(guó)主權(quán)信用評(píng)級(jí)為例,考察評(píng)級(jí)調(diào)降對(duì)美國(guó)國(guó)債發(fā)行成本的影響。本文選取同一樣本區(qū)間的218只美國(guó)固定利率附息國(guó)債作為樣本。主權(quán)信用評(píng)級(jí)、發(fā)行規(guī)模、發(fā)行期限的數(shù)據(jù)均來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。由于交易場(chǎng)所均為場(chǎng)外交易市場(chǎng),故剔除該自變量。債券市場(chǎng)指數(shù)使用同花順數(shù)據(jù)庫(kù)的美國(guó)國(guó)際國(guó)債指數(shù)。圖3美國(guó)國(guó)際國(guó)債指數(shù)對(duì)數(shù)收益率統(tǒng)計(jì)

國(guó)債,收益率,國(guó)際,指數(shù)


圖2 標(biāo)普主權(quán)評(píng)級(jí)方法框架債券市場(chǎng)波動(dòng)率是以美國(guó)國(guó)際國(guó)債指數(shù)每日的收盤價(jià)作為研究對(duì)象,基于Eviews9.0計(jì)量軟件建立GARCH模型進(jìn)行估計(jì)而得到,結(jié)果(見圖3)顯示,指數(shù)對(duì)數(shù)收益率分布呈現(xiàn)明顯的尖峰厚尾特點(diǎn)。使用ADF方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果顯示該序列是平穩(wěn)的,根據(jù)AIC準(zhǔn)則確定用ARMA(2,2)來(lái)描述美國(guó)國(guó)際國(guó)債指數(shù)收益率,并對(duì)ARMA(2,2)殘差序列進(jìn)行滯后1期的ARCH-LM檢驗(yàn),結(jié)果(見表5)顯示,F(xiàn)和R2統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值均趨近于零,即美國(guó)國(guó)際國(guó)債指數(shù)對(duì)數(shù)收益率序列存在明顯的ARCH效應(yīng)。故使用GARCH(1,1)模型擬合國(guó)債市場(chǎng)收益率的波動(dòng)率(見表6),并且得到式4:

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]國(guó)家主權(quán)信用評(píng)級(jí)方法及其改進(jìn)——基于標(biāo)普評(píng)級(jí)方法的分析[J]. 李景行.  人民論壇. 2012(35)
[2]主權(quán)評(píng)級(jí)對(duì)市場(chǎng)影響的實(shí)證分析[J]. 范彥君,董裕平.  國(guó)際金融研究. 2012(05)
[3]中國(guó)投資者是否是美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)上的價(jià)格穩(wěn)定者[J]. 張明.  世界經(jīng)濟(jì). 2012(05)
[4]美國(guó)三大評(píng)級(jí)公司主權(quán)評(píng)級(jí)模式評(píng)析[J]. 許文彬,張亦春,黃瑾軒.  國(guó)際金融研究. 2009(10)
[5]主權(quán)評(píng)級(jí)、債務(wù)困境與貨幣危機(jī):對(duì)新興市場(chǎng)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)研究[J]. 劉莉亞.  世界經(jīng)濟(jì). 2006(12)



本文編號(hào):3112389

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