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信用利差统计建模与应用

作　者: 姚聪
导　师: 欧阳资生
学　校: 湖南师范大学
专　业: 应用统计学
关键词: 信用利差结构化模型误差修正模型 VAR模型
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 2次
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内容摘要

随着我国银行间企业债券市场的不断扩容,对企业信用风险指标之一的信用利差建模日益重要。自Merton提出结构化模型,关于信用利差的研究在欧美等成熟债券市场飞速发展,但是迄今信用利差仍有很多未被发掘的影响因素。如何运用统计方法对其建模,获取更多有效的信用利差影响变量成为了当今研究热点之一。本文基于协整理论和VAR理论,从指数层面对信用利差时序数据进行建模。综合运用逐步回归分析及主成分分析等方法,得到对信用利差有显著影响的三大类指标,即违约指标、流动性指标及系统性指标。并深度挖掘了这些影响因素的影响程度、影响时间、影响机理以及影响的重要程度等信息。本文对3年期、10年期、20年期及三个年限下AA.A、AA+、AA级信用利差建模后有如下发现：(1) Merton结构化变量对于中国银行间企业债券信用利差依然有很强的影响力,并且信用利差与其影响变量问系统中存在协整关系。信用利差对于自身的短期波动有一个调整力,使得偏离程度减小,这一量化指标有利于对债市信用风险进行理性分析与预测。(2)验证了我国银行间企业债券市场存在发展相对缓慢,交易不足的现象。并发现国内投资者多数属于风险厌恶型,在面临同样风险时将大量资金投入到高收益的货币市场或实体经济,从而使得债券市场信用利差变大。(3)通过主成分分析得到的无风险利率指标、系统性风险指标及通胀指标在Granger意义下影响10年期企业债券信用利差,且无风险利率指标与信用利差互为Granger因果。(4)对信用利差构建VAR模型之后系统性风险指标对信用利差持续影响的方式先负正,并且发现对信用利差影响贡献程度从大到小依次为利率指标、信用利差自身、系统性风险指标,这较好地解释了信用利差波动的原因。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
1. 绪论  8-17
  1.1 研究背景和意义  8-9
    1.1.1 研究背景  8-9
    1.1.2 研究意义与目标  9
  1.2 相关概念界定  9-12
    1.2.1 银行间企业债券市场  9-10
    1.2.2 信用利差  10
    1.2.3 信用利差的计算方法  10-12
  1.3 信用利差国内外研究综述  12-15
    1.3.1 国外研究综述  12-13
    1.3.2 国内研究综述  13-15
  1.4 研究内容及创新点  15-17
    1.4.1 研究内容  15-16
    1.4.2 研究创新点  16-17
2. 信用利差相关理论基础  17-22
  2.1 信用利差影响因素理论  17-19
    2.1.1 传统历史法  17
    2.1.2 结构化模型  17-19
    2.1.3 简约模型  19
    2.1.4 混合模型  19
  2.2 信用利差决定因素  19-22
3. 基于协整模型的信用利差影响因素实证分析  22-36
  3.1 协整和误差修正理论  22-23
    3.1.1 协整关系检验  22
    3.1.2 误差修正模型  22-23
  3.2 变量选取及数据说明  23-28
    3.2.1 变量选取  23-25
    3.2.2 数据说明及平稳性检验  25-28
  3.3 基于协整及误差修正模型信用利差实证分析  28-34
    3.3.1 协整模型  28-33
    3.3.2 误差修正模型  33-34
  3.4 本章小结  34-36
4. 基于VAR模型的信用利差影响因素实证分析  36-46
  4.1 VAR理论  36-37
    4.1.1 VAR模型  36
    4.1.2 脉冲响应函数  36-37
    4.1.3 方差分解  37
  4.2 经济指标构建及相关统计性检验  37-40
    4.2.1 经济指标构建  37-40
    4.2.2 时间序列平稳性检验  40
  4.3 基于VAR模型的信用利差影响因素实证分析  40-44
  4.4 本章小结  44-46
5. 研究结论、不足与展望  46-48
  5.1 研究结论  46-47
  5.2 研究不足与展望  47-48
参考文献  48-50
致谢  50-51

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