文章通過(guò)引入隨機(jī)回歸均值假設(shè)擴(kuò)展了CKLS模型,改進(jìn)了模型在描述短期利率預(yù)期方面的適用性,利用該擴(kuò)展模型可以對(duì)不同預(yù)期期限的短期利率預(yù)期進(jìn)行有效估計(jì),并且能夠測(cè)度和識(shí)別長(zhǎng)短期預(yù)期變動(dòng)的差異。實(shí)證結(jié)果表明:長(zhǎng)短期預(yù)期變動(dòng)方向一致,但變動(dòng)幅度不同,說(shuō)明我國(guó)短期利率預(yù)期的變動(dòng)存在一定程度的結(jié)構(gòu)差異性;短期利率預(yù)期主要受當(dāng)前短期利率影響,央行實(shí)行的短期利率調(diào)控政策會(huì)間接影響短期利率預(yù)期,但該影響會(huì)隨著預(yù)期期限的增加逐漸減弱;純預(yù)期理論在我國(guó)并不成立,風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)是決定利率期限結(jié)構(gòu)整體形態(tài)的主要因素。 

【文章來(lái)源】：統(tǒng)計(jì)與決策. 2020,36(04)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

的觀(guān)察和分析可知：首先，短期利率和各預(yù)期期限的短期利率預(yù)期的趨勢(shì)變化是同步的，即當(dāng)短期

統(tǒng)計(jì)與決策2020年第4期·總第544期和不可觀(guān)測(cè)狀態(tài)變量的估計(jì)值可以被解釋為年化值。而本文使用的實(shí)際樣本數(shù)據(jù)是日度數(shù)據(jù)，因此相鄰兩個(gè)樣本的時(shí)間間隔h等于1/365年。3.2估計(jì)結(jié)果與分析本文通過(guò)Gauss軟件編程完成模型參數(shù)和不可觀(guān)測(cè)狀態(tài)變量的估計(jì)，表1為模型參數(shù)的估計(jì)值。表1模型參數(shù)的估計(jì)值參數(shù)κβλσσ(ε1)σ(ε2)σ(ε3)σ(ε4)對(duì)數(shù)似然函數(shù)值估計(jì)值1.821.611.330.75800.38320.15380.13060.2006704.80標(biāo)準(zhǔn)差0.19860.08820.01030.03440.00780.00370.00330.0045t值9.1818.26129.3622.0349.3641.6639.6144.62參數(shù)的估計(jì)結(jié)果表明，所有參數(shù)都顯著不為零。風(fēng)險(xiǎn)的市場(chǎng)價(jià)格λ=1.33，短期利率的波動(dòng)率σ=0.7580。從式（25）可知λρ(t?s?r?θ)=μ(t?s?r?θ)-r(t)，μ(t?s?r?θ)是貼現(xiàn)債券的瞬時(shí)平均收益率，r(t)代表無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率，因此λρ(t?s?r?θ)代表債券的瞬時(shí)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。其中：λρ(t?s?r?θ)=-1PλσPr，λ>0，σ>0，P>0，Pr<0（31）由此可知λρ(t?s?r?θ)>0，說(shuō)明在樣本期內(nèi)我國(guó)國(guó)債市場(chǎng)存在正的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。參數(shù)κ=1.82、β=1.61，由于相鄰兩個(gè)樣本的時(shí)間間隔h等于1/365年，因此1天期的均值回復(fù)矩陣為：e-Κ/365=è0.99500.00500.00440.9956（32）這說(shuō)明短期利率及其回歸均值都具有高持續(xù)性。另外，β/(β+κ)=0.4694、κ/(β+κ)=0.5306,該結(jié)果說(shuō)明，隨著預(yù)期時(shí)間間隔的增加，當(dāng)前短期利率對(duì)短期利率預(yù)期的影響會(huì)逐漸減小，但即使預(yù)期的時(shí)間間隔趨于無(wú)窮時(shí)，?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3091520