基于GARCH-M和SV-M模型的企业债市场收益与波动关系研究

摘要

波动性问题作为研究金融市场风险及度量其风险的核心内容，受到学术界众多学者的广泛关注。准确地对金融资产的价格波动做出描述、度量金融资产的风险可以帮助投资者判断资产定价是否合理，推断投资组合的选择是否正确，还能帮助机构判断风险管理是否有效。金融时间序列都会带有明显的波动性特征，我们通常用波动率来衡量市场的不确定性及风险，因此，对资本市场上金融时间序列收益与波动的关系可以通过计算其收益率与波动率之间的关系来实现。对资本市场上金融时间序列收益与波动的关系进行研究，可以为控制投资风险，预测市场发展趋势提供可靠的依据和方向性的指导。　　自2008年金融危机爆发时起，不论是发达国家还是发展中国家其经济均呈现出衰退的趋势。各经济体的实体经济和虚拟经济都受到金融危机的不良影响，面临巨大的冲击。债券市场是一个国家金融市场的基石，在股票市场波动较大的今天，投资债券市场成为众多投资者乃至机构投资者的最优选择。美国等发达国家债券市场相当成熟，然而在中国这样的发展中国家，债券市场的发展还较为落后，特别是企业债市场。债券市场相较于股票市场更为稳定，因此，保证债券市场发展的高速性也可以同时提高经济体的稳定性，对于我国这样庞大的经济体，债券市场的发展对我国金融体系和实体经济体系的意义可见一斑。由此可见，研究我国企业债市场的波动性规律，特别是企业债市场上收益与波动的关系对于散户投资者以及机构投资者都有着非常重要的意义，同时将我国企业债市场的情况与美国企业债市场进行比较，有利于我国企业债市场更快更健康地发展。　　本文为了对企业债券市场上收益与波动的关系进行研究，选取了上证企业债指数和美国企业债指数2003年1月3日至2013年11月7日的日收益率序列作为研究对象，运用被广泛用于研究金融资产收益率波动性特征的广义自回归条件异方差均值模型(GARCH-M)模型和随机波动均值模型(SV-M模型）对中美企业债市场的波动性特征，特别是收益与波动的关系进行实证分析。本文深入考察了GARCH-M模型及SV-M模型理论形式，其在刻画金融资产收益与波动关系上的合理性，以及其在中美企业债市场收益与波动关系的实际刻画中的表现，选取了相较于GARCH-M模型，在刻画金融资产收益与波动关系上更具优势的SV-M模型的估计结果作为本文企业债市场收益与波动关系的研究结论。　　本文在绪论部分通过阐述企业债市场的发展对经济发展的重要性以及企业债市场作为一种成本较低的融资渠道对投资者和企业的作用论述了研究企业债市场上收益与波动的关系对于投资者重要意义。同时，在文章的绪论部分，对本文的整体框架结构以及本文的创新之处与不足之处进行了简述。　　在本文的文献综述部分，作者对金融资产收益率波动特征的相关研究内容、SV-M模型与GARCH-M模型的相关研究内容以及关于我国企业债券市场波动性特征研究的内容进行了综述。同时，本文也在第四部分对我国企业债券市场的发展情况及企业债券市场上投资者的心理情况进行了概述。这两部分内容都说明了研究企业债市场收益与波动的关系的重要性，一方面，我们可以看出，对于金融资产的收益率的波动性特征的研究能帮助投资者准确地进行风险度量，从而合理的选择投资标的，另一方面，研究企业债市场收益与波动的关系可以帮助我们通过不同国家波动性特征的不同发现各国金融市场的不同成熟水平以及投资者不同的投资习惯，明确投资者投资企业债市场的目的，进而了解我国企业债市场上的基本构成，之前学者更多的是关心股票市场，国家也更加注重股票市场的发展，然而企业债市场与股票市场的特征明显不同，用发展股票市场的思路去发展债券市场明显是不可行的，通过了解市场上的投资者与发达国家市场上投资者的不同，发现企业债市场发展上的差别，可以为企业债发展指明方向。　　为了更好地对中美企业债市场收益与波动的关系进行说明，我们对金融时间序列波动性的尖峰厚尾特征、波动聚集性特征、波动非对称性特征、波动的长记忆性特征和波动的溢出效应特征这五个基本特征进行了介绍，并且我们对这五个基本特征的发现，计量方法和相关实证分析的结果进行了简述。此外，我们也在这一部分对各种波动计量模型的产生及基本形式的构建进行了说明，包括ARCH模型，GARCH模型，GARCH-M模型，SV模型以及SV-M模型。我们也对各种估计SV类模型的方法进行了简述，其中马尔科夫链蒙特卡洛法（MCMC方法）是近年来发展出的一种对SV模型参数估计相对精确和有效的方法。现在用的最多的估计方法是基于贝叶斯原理的估计参数后验分析的马尔科夫链蒙特卡洛法(MCMC)。本文即是采用的MCMC方法，并选择了Gibbs抽样法来获取我们所需要的马尔科夫链。　　为了更精确地刻画中美企业债市场上收益与波动的关系，帮助投资者做出风险评估，本文选取了在刻画收益序列波动率方面更为精确地SV-M模型。为了证明SV-M模型不仅在成熟的股票市场上更为精确，在不算成熟的发展中国家的债券市场上也同样优于GARCH-M模型，从而证明本文所得出结论的精准性，本文从理论和实证两个方面阐释了SV-M模型在刻画收益序列波动率方面优于GARCH-M模型。在理论方面，SV模型不仅可以对预期波动进行了准确估计，并且对非预期波动对市场造成的影响也能很好的刻画，这是其优于GARCH模型的最重要一点，也因此在刻画企业债市场收益与波动的关系时，选择SV-M模型比选择GARCH-M模型更为准确。这在文章的第二部分文献综述及第三部分相关波动计量模型的构建两部分内容中均有说明。在实证方面，我们通过对上证企业债指数日收益率时间序列和美国企业债指数日收益率时间序列进行GARCH-M模型和SV-M模型的估计，通过对两个模型的参数估计结果及其检验结果进行分析，我们发现SV-M模型在刻画收益序列波动率方面明显优于GARCH-M模型。从而我们证明了SV-M模型应用于中美债券市场来研究中美债券市场的波动性特征是优于GARCH-M模型的，因此，本文利用SV-M模型得出的关于中美市场波动性特征的结论较精准度较高。　　我们选取了2003年初到2013年底上证企业债指数的日收益率数据以及美国Dow Jones Equal Weight U.S.Issued Corporate Bond Index的日收益率数据，对其进行简单的描述性统计:通过对其偏度和峰度的分析，以及对其累计频率直方图的观察，我们发现其具有左偏、尖峰的特点;通过对其J-B统计量的分析，我们发现其具有非正态性的特点。此外，我们通过对两个指数的日收益率序列的时序图的分析，发现两个指数的日收益率均具有波动聚集性，同时，我们通过对两个指数日收益率的Q-Q图的绘制，发现两个指数的日收益率序列均具有厚尾的特征。为了检验两个指数的日收益率序列是否可以用GARCH类模型和SV类模型进行分析，我们还对其进行了自相关性检验、单位根检验（ADF检验）以及ARCH效应检验。发现两个指数的日收益率序列都具有自相关性，且存在ARCH效应。此外，两个收益率序列都是平稳的，可以用于GARCH-M模型与SV-M模型的建立。　　同时，通过对我国企业债券市场与美国企业债券市场的对比，发现我国企业债券指数波动的如下特征:相较于美国企业债券指数，我国上证企业债券指数收益率序列具有更明显的“尖峰厚尾”的特征，且收益率序列存在更强的自相关性;上证企业债指数收益的波动聚集程度较美国企业债指数更强;我国企业债市场上波动的持续性较美国企业债市场的波动持续性更为明显;我国企业债市场的风险与收益是正相关的，美国企业债市场上风险与收益是负相关的，说明我国企业债市场较美国市场具有更大的投机性。根据SV-M模型进行实证分析的结果我们得到以下结论:中美企业债市场上收益的波动都存在尖峰厚尾的特征，且美国市场上这种特征表现得更为明显;上证企业债指数和美国企业债指数在收益和波动的关系方面表现出了完全相反的特征，在我国企业债市场上，收益与波动是正相关的，波动的“风险——收益权衡”表现得比波动——反馈效应更为明显，而在美国企业债市场上，收益与波动是负相关的，波动-反馈效应则大于“风险——收益权衡”，但不论正负，其相关程度都是非常微弱的，本文结合市场不同的波动状况对实证结果进行了解释。　　通过对SV-M模型与GARCH-M模型参数估计结果的分析，我们发现虽然在企业债券市场上预期波动对收益率没有影响，但非预期波动会对收益率产生影响，但影响不大。　　本文的主要创新点在于弥补了我国学者基于SV类模型研究债券市场波动性的研究的匮乏。国内对波动性的研究主要集中于股票市场，对债券市场波动性的研究很少。就作者掌握的文献范围来看，利用SV-M模型，对中美债券市场的收益与波动的关系进行对比的研究几乎为空白。通过对中美企业债指数日收益率波动性特征的比较，可以在让我们更了解我国企业债市场的波动性特征与投资者投资心理的同时，也让我们清楚地看到发展中国家债券市场的发展与发达国家的差距，并不断调整我们的融资结构，促进我国债券市场，尤其是企业债市场的快速发展。对这些问题取得不断深入的理解，在我国经济及金融领域发展的“用好增量、盘活存量”的基本思路以及直接融资比重不断增强的背景下，具有极强的现实意义。　　另外，随机波动模型在中国这样的新兴市场的运用远不如GARCH模型的运用常见。本文所开展的利用随机波动模型对我国企业债市场收入与波动的关系进行刻画，并将其结果与成熟市场相比较的研究，不仅有助于投资者正确认识我国的企业债市场特征，同时也有助于我国企业债市场的发展与完善，也为今后研究其他金融市场提供了实证方法的参考。

目录

声明

摘要

1．绪论

1．1选题的背景与研究意义

1．2研究方法与基本框架

1．3创新点与不足之处

2．文献综述

2．1关于收益率波动性特征的相关研究

2．2关于GARCH模型及SV模型的国内外研究现状

2．3企业债市场波动性特征研究的文献综述

3．金融市场波动性的基本理论与模型

3．1金融市场波动性的基本特征

3．1．1尖峰厚尾

3．1．2波动聚集性

3．1．3非对称性

3．1．4长记忆性

3．1．5波动的溢出效应

3．2金融市场收益与波动之间的关系

3．3各类基本波动模型

3．3．1 ARCH模型

3．3．2 GARCH模型

3．3．3 GARCH-M模型

3．3．4SV模型

3．3．5 SV-M模型

3．4 SV-M模型的参数估计方法

4．企业债市场概述

4．1我国企业债市场发展情况

4．2企业债市场投资者的心理情况

5．企业债市场收益与波动关系的实证研究

5．1数据的选取

5．1．1数据的来源与选择

5．1．2样本区间的选择

5．2数据的描述性统计

5．2．1数据的预处理

5．2．2描述性统计

5．2．3收益率序列的基本检验

5．3基于GARCH-M和SV-M模型的企业债市场收益与波动关系的实证研究

5．3．1基于GARCH-M模型的企业债市场波动性实证分析

5．3．3基于条件方差的模型比较

6．结论

参考文献

后记

致谢