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    綜合因子分析法在我國債券風險管理中的運用

    出處:論文網
    時間:2018-10-13

    綜合因子分析法在我國債券風險管理中的運用

      

      一、綜合因子分析法模型提出的背景

      

      中國人民銀行決定,自2006年8月19日起上調金融機構人民幣存貸款基準利率。金融機構一年期存款基準利率上調0.27個百分點,由現行的2.25%提高到2.52%;一年期貸款基準利率上調0.27個百分點,由現行的5.85%提高到6.12%;其他各檔次存貸款基準利率也做出了相應調整。這次加息是繼2004年10月29日加息以來的第二次加息,兩次加息的幅度雖然不太大,但加息給整個國民經濟帶來的影響也是不容忽視的,以下僅從債券投資的角度分析加息帶來的影響。

      首先,它將對作為債券重要投資主體之一的銀行產生較大的影響。一方面,銀行自身作為債券投資主體,會增加銀行的機會成本;另一方面,銀行作為融資的中介機構,存貸款利率的增加將會降低銀行融資的競爭力。

      其次,保險公司也會面臨較大的利率風險。保險公司的資金來源以長期資金為主,出于資產負債期限匹配的目的,主要投資于中長期債券。由于上世紀上世紀90年代央行歷次降息,使保險公司降息前承保的高息保單成為歷史包袱,而目前的加息無疑會給保險公司雪上加霜。

      最后,對基金管理公司等金融公司的債券投資也會帶來更大的不確定性。這類金融公司對債券也有較高的投資需求,而且往往具有增強整個市場的活躍程度的作用,因此,這種不確定性的影響將會波及到整個市場,從而加大整個市場的投資風險。

      目前,與美國等經濟發達的國家相比,我國債券的風險管理水平是比較滯后的,基于上述背景,本文將因子分析應用于國際上風險管理的主流分析方法--VaR方法中得到綜合因子分析法模型,希望能夠對我國的債券風險管理提供一些思考。

      

      二、綜合因子分析法模型

      

      1、因子分析實證

      考慮到我國債券發行的歷史不長,而國債市場相對來說比較成熟,因此,本文使用了2003年1月2日到2003年12月26日230個交易日上海證券交易所的國債交易數據作為對象進行分析。在該時間段內,上海證券交易所國債市場掛牌流通的附息國債由17只增加到22只,剔除0100112,010210兩個浮動利率國債品種后,用于擬合收益率曲線的固定利率國債包括:000696、009704、000905、000896、009908、010004、0100010、010103、010107、010110、101112、010115、010213、010214、010215、010301、010303、010307、010308、010311。由于我國交易所的國債品種較少,因而本文使用Nelson-Siegel方法來估算。本文分別計算了1年、2年、3年、4年、5年、6年、7年、8年、9年、10年的國債即期收益率。

      首先,本文使用了巴特利特球度(Bartlett test of sphericity)和KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)的統計檢驗方法對1年、2年、3年、4年、5年、6年、7年、8年、9年、10年的國債即期收益率這10個原有變量進行相關分析,結果顯著,說明這10個原有變量之間存在較強的相關關系,因而適合作因子分析。

      其次,本文利用ADF檢驗了數據的平穩性。從ADF檢驗結果看(見表1),各種期限的收益率水平時間序列均未通過90%置信度,顯示出較明顯的非平穩特征,;而所有一階差分時間序列均明顯呈現良好的穩定狀態。綜合相關分析和平穩性檢驗結果,在下文主成分分析中采用一階差分(即收益率日變化量)作為分析對象。

      

      

      最后,本文使用SPSS統計軟件對國債即期收益率日變化量(一階差分)進行主成分分析,結果(見表2)顯示,前三個主要因子對收益率的方差貢獻率分別為65.72%、29.07%、5.16%,對總體方差累計解釋能力達到99.95%,因此,前三個主要因子基本上已解釋了國債收益率曲線的變動特征。這三個因子分別是水平、傾斜和曲率。由于水平和傾斜兩個因子的特征值均大于1,而且累計貢獻率達到了80%以上,根據確定共性變量的數量的原則,本文提取了這兩個因子對這兩個因子的綜合形式進行建模。

      2、綜合因子分析法模型概述

      由于水平和傾斜這兩個綜合因子能夠解釋債券價值變化的絕大部分,而且債券收益率的變化可以表示為因子的線性組合,因此,債券收益率的變化可以表示為:

      

      

      三、綜合因子分析法模型在我國債券風險管理中的運用及建議

      

      本文分別運用綜合因子分析法和方差-協方差方法計算了2003年4月份由債券000696、000896、0009908、010010、10103、010215這六種債券構成的9個債券組合的VaR值,結果見表3。

      從表3兩種方法對債券VaR測量的結果中,我們可以得出以下結論:

      1、和方差-協方差方法比較,綜合因子分析法對債券組合VaR的估計值偏低,只有對債券組合3兩綜合因子法的估計值要高于方差-協方差方法。另外,方差-協方差方法VaR的估計值波動性比較大,而綜合因子分析法VaR的估計值波動性則較小。由于國債的發行主體是國家,信譽度是最高的,基本上不存在違約風險;2003年我國的利率基本上處于一個穩定的水平,在這樣的情況下,國債的風險基本上是買賣價差的風險,縱觀近幾年我國國債的開盤與收盤價差,也不存在很劇烈的波動。而且,保險機構、財務公司等金融機構購買國債主要是為了資產匹配的需要,投機動機較少。因而,相對而言,國債的風險是比較低的,而且也不會有很大的波動性。所以,從這個方面而言,綜合因子分析法對債券VaR的估計更為合理。

      

      2、隨著到期日的臨近,綜合因子分析法對債券VaR的估計值是逐漸減少的,也就是說債券組合的風險是逐漸變小的。從債券組合1到債券組合5,債券組合6到債券組合7,債券組合8到債券組合9,它們的剩余到期時間逐漸增加,此時,它們的VaR值也是逐漸增加的。也就是說,債券組合的VaR值是與它們的剩余到期時間成正比的。例如,債券組合6的剩余到期時間介于債券組合2和3之間,而它的VaR值也是介于債券組合2和3的VaR之間。這是符合債券風險的“逼近面值和價格波動性降低現象”的。而應用方差-協方差方法計算的債券的VaR值則沒有這一特點,并且還出現了很多與理論和現實相悖的現象。例如,債券000896是一只快要到期的債券,剩余到期時間只有半年多,而債券000696還有3年多的剩余到期時間,不論從理論上,還是從現實中來說,這兩只債券構成的組合的風險應當高于單個債券000696的風險,但是方差-協方差方法計算的VaR值卻正好相反。類似這樣的情況還有很多。因而,綜合因子分析法對債券VaR的測量值更準確一些,也更符合理論和現實。

      

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