選取中美兩國(guó)2011年1月至2017年4月的公司債和國(guó)債月度交易數(shù)據(jù),基于SV模型得到兩國(guó)公司債的信用利差序列,進(jìn)而對(duì)中美兩國(guó)公司債的信用利差進(jìn)行時(shí)間序列比較分析.實(shí)證發(fā)現(xiàn),中國(guó)公司債信用利差序列表現(xiàn)出自回歸和移動(dòng)平均特征,而美國(guó)公司債信用利差序列則僅呈現(xiàn)自回歸特征;在方差結(jié)構(gòu)方面,中國(guó)公司債信用利差序列的殘差不具有ARCH效應(yīng),而美國(guó)公司債信用利差序列的殘差具有明顯的ARCH效應(yīng).同時(shí),對(duì)中美兩國(guó)公司債信用利差建立VAR模型并進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析,發(fā)現(xiàn)中美兩國(guó)信用利差序列的相關(guān)性不強(qiáng),對(duì)彼此的沖擊的反應(yīng)均較弱,為債券市場(chǎng)投資者構(gòu)建跨國(guó)市場(chǎng)債券組合來(lái)分散信用風(fēng)險(xiǎn)提供決策支持. 

【文章來(lái)源】：數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2019,49(09)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【圖文】：

圖１中美兩國(guó)公司債信用利差ＶＡＲ模型殘差的ＡＲ根圖??進(jìn)一步利用脈沖響應(yīng)圖來(lái)分析中國(guó)公司債信用利差的沖擊對(duì)美國(guó)公司債信用利差的具??

６８??數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)??４９卷??現(xiàn)自回歸的特征，且ＡＲ模型的殘差具有明顯的ＡＲＣＨ效應(yīng)，最終修正為ＡＲ（１）－ＧＡＲＣＨ（１，??２）模型．對(duì)兩國(guó)公司債信用利差序列建立ＶＡＲ模型，發(fā)現(xiàn)相關(guān)性并不顯著，脈沖響應(yīng)分析也??得出中美兩國(guó)信用價(jià)差序列的相關(guān)性并不強(qiáng)，對(duì)彼此的沖擊的反應(yīng)都很微弱．據(jù)此可得出，債??券市場(chǎng)投資者可以通過(guò)建立中美跨國(guó)公司債組合來(lái)分散信用風(fēng)險(xiǎn)．??ＲｅｓｐｍｓｓａｒＣＨ？ＩＡｔｏＣＨｍＡ?Ｒｅｓｐｃｎｓｓｃｆ?ＣＨＩＮＡ?ｂ?ＵＳＡ??圖２中美兩國(guó)公司債信用利差的脈沖響應(yīng)圖??通過(guò)對(duì)比中國(guó)與美國(guó)債券市場(chǎng)公司債信用利差的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程并研究市場(chǎng)間債券信用??利差之間的相關(guān)性，債券市場(chǎng)投資者可以通過(guò)觀察信用利差變化過(guò)程來(lái)估計(jì)信用風(fēng)險(xiǎn)的大小，??構(gòu)建合理的投資組合使信用風(fēng)險(xiǎn)最小化；監(jiān)管者則可通過(guò)債券信用利差變化所反映的信用??風(fēng)險(xiǎn)來(lái)確定監(jiān)管方向和制定有效的監(jiān)管政策．研究表明，通過(guò)建立中美跨國(guó)公司債組合來(lái)分??散中國(guó)僨券市場(chǎng)的信用風(fēng)險(xiǎn)是可行的，可為我國(guó)進(jìn)一步深化債券市場(chǎng)改革提供借鑒．??將來(lái)的研究可以比較兩國(guó)公司債信用利差影響因素的異同，以及對(duì)兩國(guó)不同期限、不同??等級(jí)的公司債信用利差做進(jìn)一步比較研究，同時(shí)也可以考慮將研究對(duì)象擴(kuò)展到其他國(guó)家，如??金磚五國(guó)等．??參考文獻(xiàn)??［１］?Ｂａｔｔｅｎ?Ｊ?Ａ，?Ｈｏｇａｎ?Ｗ?Ｐ．?Ｔｉｍｅ?ｖａｒｉａｔｉｏｎ?ｉｎ?ｔｈｅ?ｃｒｅｄｉｔ?ｓｐｒｅａｄｓ?ｏｎ?Ａｕｓｔｒａｌｉａｎ?Ｅｕｒｏｂｏｎｄｓ［Ｊ］．?Ｐａｃｉｆｉｃ－??Ｂａｓｉｎ?Ｆｉｎａｎｃｅ?Ｊｏｕｒｎａｌ，?２００３，?１１（１）：?８１－９９．??［２］?Ｂｉｅｒｅｎｓ?Ｈ，?Ｈｕａｎｇ?Ｊ?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3377190