本文選題：同業(yè)拆借利率　切入點：風(fēng)險度量　出處：《統(tǒng)計與信息論壇》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著中國利率市場化改革的加速,利率市場的風(fēng)險管理問題引發(fā)了廣泛的關(guān)注,作為籌集短期流動性資金的主要工具,同業(yè)拆借利率(Shibor)逐漸成為各金融機構(gòu)決策參考的基準(zhǔn)利率。在傳統(tǒng)的ARMA-GARCH模型的基礎(chǔ)上,引入Hurst指數(shù)捕捉Shibor的分形特征,使用擴展后的ARFIMA-FIGARCH模型對Shibor的隔夜和7日利率收益率的VaR進行度量和回測檢驗。結(jié)果顯示:隔夜和7日利率收益率都具有反持續(xù)性,即收益率過去是上升趨勢,則未來傾向于下降;考慮分形特征的ARFIMA-FIGARCH模型,比原模型對Shibor的度量更準(zhǔn)確;在同業(yè)拆借市場中,Ged分布是解釋多頭VaR的理想選擇,而正態(tài)分布是解釋空頭VaR的理想選擇。
[Abstract]:With the accelerated reform of interest rate marketization in China, risk management in the interest rate market has aroused widespread concern, as the main tool for raising short-term liquidity funds. Based on the traditional ARMA-GARCH model, the Hurst index is introduced to capture the fractal characteristics of Shibor. The extended ARFIMA-FIGARCH model is used to measure and test the VaR of Shibor's overnight and 7th interest rate yield. The results show that both overnight and 7th interest rate returns have anti-persistence, that is, the rate of return was an upward trend in the past. The ARFIMA-FIGARCH model with fractal features is more accurate than the original model in measuring the Shibor. In the interbank lending market, the ARFIMA-FIGARCH distribution is the ideal choice to explain the multiple VaR, while the normal distribution is the ideal choice to explain the short VaR.
【作者單位】： 深圳市福田區(qū)發(fā)展研究中心;上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目《基于軟計算與統(tǒng)計方法的股票交易智能系統(tǒng)研究》(71101083);國家自然科學(xué)基金項目《復(fù)雜因素下金融風(fēng)險度量與風(fēng)險傳染建模與風(fēng)險管理》(71331006);國家自然科學(xué)基金重點項目《復(fù)雜環(huán)境下資產(chǎn)定價與風(fēng)險管理的金融計量理論及其應(yīng)用》(71331006) 上海市教育委員會科研創(chuàng)新項目《人工智能技術(shù)及其在金融風(fēng)險控制中的應(yīng)用研究》(12ZZ072)
【分類號】：F830.91;F224

【參考文獻】

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本文編號：1638447