【摘 要】
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随着我国利率市场化进程的加快,银行间同业拆借利率作为我国货币市场基准利率的地位也更加稳固。2010年以来,银行间同业拆借交易量大幅上涨,并且拆借利率的波动愈发频繁,波动
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随着我国利率市场化进程的加快,银行间同业拆借利率作为我国货币市场基准利率的地位也更加稳固。2010年以来,银行间同业拆借交易量大幅上涨,并且拆借利率的波动愈发频繁,波动的幅度也大幅增加,同业拆借风险更为显著。本文以2010年1月至2014年12月的隔夜拆借利率与七天拆借利率为研究对象,使用Copula-GARCH-VaR模型对我国银行间同业拆借利率的波动及风险进行了实证研究。首先,在对数据进行描述性统计分析的基础上,进行了平稳性、相关性和ARCH效应检验。结果表明,隔夜、七天拆借利率的波动率序列不服从正态分布,并且存在明显的尖峰厚尾、波动集聚现象。然后,选择GARCH类模型来构建隔夜拆借与七天拆借的边缘分布,发现GARCH模型能够很好地消除数据的异方差性,并且正态GARCH)1,1(模型比较适合描述隔夜拆借利率与七天拆借利率波动率的边缘分布。随后,对数据进行概率积分变换,使用Copula函数来刻画两者之间的相关结构。结果显示,积分变换之后的数据分布基本对称,再根据平方欧式距离最小化原则,使用t-Copula函数更好地描述了分布的尖峰厚尾特征。最后,通过Monte Carlo模拟法计算出隔夜拆借与七天拆借在t-Copula-GARCH模型下的95%VaR值为0.2491。同时,对计算结果进行了Kupiec回测检验以评估模型的仿真预测效果,检验结果为LR统计量小于卡方分布对应的临界值,说明Copula-GARCH-VaR模型适用于我国银行间同业拆借的风险管理方法。
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