基于Copula-GARCH-VaR模型的我國銀行間同業(yè)拆借利率的波動(dòng)研究.pdf

1、隨著我國利率市場(chǎng)化進(jìn)程的加快，銀行間同業(yè)拆借利率作為我國貨幣市場(chǎng)基準(zhǔn)利率的地位也更加穩(wěn)固。2010年以來，銀行間同業(yè)拆借交易量大幅上漲，并且拆借利率的波動(dòng)愈發(fā)頻繁，波動(dòng)的幅度也大幅增加，同業(yè)拆借風(fēng)險(xiǎn)更為顯著。
　　本文以2010年1月至2014年12月的隔夜拆借利率與七天拆借利率為研究對(duì)象，使用Copula-GARCH-VaR模型對(duì)我國銀行間同業(yè)拆借利率的波動(dòng)及風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證研究。首先，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了平

2、穩(wěn)性、相關(guān)性和ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)。結(jié)果表明，隔夜、七天拆借利率的波動(dòng)率序列不服從正態(tài)分布，并且存在明顯的尖峰厚尾、波動(dòng)集聚現(xiàn)象。
　　然后，選擇 GARCH類模型來構(gòu)建隔夜拆借與七天拆借的邊緣分布，發(fā)現(xiàn)GARCH模型能夠很好地消除數(shù)據(jù)的異方差性，并且正態(tài)GARCH(1,1)模型比較適合描述隔夜拆借利率與七天拆借利率波動(dòng)率的邊緣分布。隨后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行概率積分變換，使用Copula函數(shù)來刻畫兩者之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。結(jié)果顯示，積分變換之后的數(shù)

3、據(jù)分布基本對(duì)稱，再根據(jù)平方歐式距離最小化原則，使用 t-Copula函數(shù)更好地描述了分布的尖峰厚尾特征。
　　最后，通過Monte Carlo模擬法計(jì)算出隔夜拆借與七天拆借在t-Copula-GARCH模型下的95％VaR值為0.2491。同時(shí)，對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行了Kupiec回測(cè)檢驗(yàn)以評(píng)估模型的仿真預(yù)測(cè)效果，檢驗(yàn)結(jié)果為 LR統(tǒng)計(jì)量小于卡方分布對(duì)應(yīng)的臨界值，說明Copula-GARCH-VaR模型適用于我國銀行間同業(yè)拆借的風(fēng)險(xiǎn)管理方法