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基于ＥＧＡＲＣＨ模型的交易所国债市场波动性(2)

2017-08-27 02:30
　　(三)ARCH效应检验
　　对残差ε_t是否存在ARCH或GARCH效应进行检验，通常采用Engle(1982)提出的拉格朗日乘子检验法(Lagrange Multiplier test)，简称LM检验，一般是对ε_t²进行AR(q)自回回估计得到拟合优度R²。然后利用结论：在不存在ARCH或GARCH的原假设下，统计量TR²服从于自由度为q的x²分布，在选定的明显性水平下，当TR²值大于x²分布的临界值时，则拒尽ε_t不存在ARCH或GARCH的原假设，即以为存在ARCH或GARCH效应。经过拟合，滞后1阶和滞后3阶构成的自回回时间序列比较明显。
　　DLEB_t=β₁DLEB_t-1 β₂DLEB_t-3 ε_t(2)
　　(四)EGARCH模型
　　若一个平稳随机变量可以表示为AR(p)形式，其随机误差项的方差可用误差项平方的q阶分布滞后模型描述，则称为ARCH模型。为避免ARCH模型的滞后项过多，可采用加进s_t2的滞后项的方法，这就形成GARCH模型，即广义自回回条件异方差模型。
　　EGARCH模型，即指数(Exponential)模型，由Nelson在1991年提出的，其目的是为了刻画条件方差对市场中正、负干扰的反应的非对称性。^[4]模型中条件方差采用了自然对数形式，意味着杠杆效应是指数型的。此时条件方差h_t为延迟扰动项ε_t-i 的反对称函数：
　　
　　ARCH项。与GARCH和ARCH相比，这种模型的优点在于可以区别正信息和负信息的不同影响。正信息表示“利好”，负信息表示“利坏”。固然正信息和负信息的尽对值相同，但EGARCH模型可以区别正、负信息对波动的不同影响。因此EGARCH模型可以很好的描述了金融市场中的非对称性。此外由于方差被表示成指数形式，因而对模型中的参数没有任何约束，这是EGARCH模型的一大优点。由于等式右侧是s_t²的对数，所以无论等式右侧是正是负，作为其反对数，s_t²总是正的。上式右侧第2项是用条件标准差s_t除信息u_t及其滞后项，(u_t /s_t)表示标准信息。第3项是用均值u减标准信息的尽对值。 （转载自http://zw.NSEAC.com科教作文网）
　　经过分析，EGARCH(1，1)是拟合的较好的模型，即对式(2)和式(4)进行回回分析，结果如表2所示，利坏的影响强于利好信息的影响。
　　
　　
　　四、结论与建议
　　
　　经过实证分析，交易所国债指数序列不是平稳序列，而收益率序列则是平稳性序列，分布呈现尖峰厚尾特征，收益率在一定的范围内存在波动性。值得说明的是，经拟合所得的EGARCH模型显示利坏信息的影响要远远大于利好信息的影响。
　　交易所国债市场的波动性原因可回结为三点：首先是国债自身的波动性，交易所国债并非一劳永逸的，其风险依然存在；其次是国债市场的分割，Granger因果关系检验发现银行间国债市场与交易所国债市场价格传递，微观结构中传染机制起到举足轻重的作用；最后是投资者行为，投资者厌恶损失，非理性行为造成羊群效应等非理性现象，增加了交易所国债市场的波动性。
　　2006年，交易所国债市场一路飙开，但交易量大幅萎缩，股市与债市的跷跷板效应日趋明显。勿庸置疑，国债不仅为国民经济发展提供了大量建设资金，也在一定程度上满足了社会各类投资者投资国债的需要，不断扩大的国债发行规模，为市场提供了更多的活动性，有利于活跃和稳定金融市场，保证财政政策和货币政策的有效实施。国债关系国计民生，财政部和人民银行等相关部分应实时监控、审时度势，加强国债市场基础设施建设，加强两大市场的联系机制，采用公然市场等手段，把国债的波动控制在“黄金输送点”的安全范围内。国债是机构投资者资产组合的必然选择，机构投资者应在团队研究凸性与久期等基础上，采取科学的投资策略。国债是个人投资者，特别是风险厌恶者，相对理想的投资工具，切勿盲目跟庄，以免遭遇巨大的风险。国债价格是社会资金供求的反映，国债收益率是基准利率的代表，我国国债市场的改革发展依然迫切。