基于ARMA模型和VAR模型的中国债券市场信用价差预测比较研究

选取上海证券交易所企业债和国债月度数据,利用遗传算法对静态利率期限结构NSM参数模型进行求解,进而拟合较为精确的企业债和国债的利率期限结构,据此计算出企业债的信用价差。数据一部分作为样本内拟合区间,另外一部分作为样本外预测区间以检查模型的预测精度。通过建立自ARMA样本外预测模型和VAR样本外预测模型分别对我国债券市场信用价差进行预测,最后比较两种模型的预测精度。结果表明VAR模型对于信用价差短期预测较为准确,而ARMA模型对于较长期预测较为准确。     

基于ARMA模型和VAR模型的中国债券市场

选取上海证券交易所企业债和国债月度数据,利用遗传算法对静态利率期限结构NSM参数模型进行求解,进而拟合较为精确的企业债和国债的利率期限结构,据此计算出企业债的信用价差。数据一部分作为样本内拟合区间,另外一部分作为样本外预测区间以检查模型的预测精度。通过建立自ARMA样本外预测模型和VAR样本外预测模型分别对我国债券市场信用价差进行预测,最后比较两种模型的预测精度。结果表明VAR模型对于信用价差短期预测较为准确,而ARMA模型对于较长期预测较为准确。     

基于SV利率期限结构模型的国债价差研究

利用SV利率期限结构模型,本文选取上海证券交易所和银行间债券市场多个交易日的国债数据,运用遗传算法求解模型参数,得到两个市场的国债收益率曲线。结果表明,使用SV模型拟合出的国债理论价格与实际价格之间误差较小,适用于我国国债市场;在两个市场上相同剩余到期期限的国债收益率之间存在价差,而且价差随着国债的到期期限的增加先变小后变大。可能是由于市场分割、流动性差异和交易机制的不同引起的。     

欧式信用价差期权的定价

除了利率风险外,投资者购买企业债券后可能会因企业破产和经营不善而遭受损失.许多金融机构推出了类似保险的违约互换和信用价差期权为投资者因企业破产和经营不善而遭受的损失提供保护.利用首次通过模型,把信用价差期权看成是公司资产值和短期利率的带障碍的复合期权,用偏微分方程的方法给出显式定价公式并用数值方法分析了其金融意义.     

考虑宏观经济变量的可违约债券定价

假定违约是由公司资本结构和一个外在跳跃过程共同决定的,其中跳跃强度是依赖于公司的金融状况和宏观经济环境,从而使模型更切合实际.在此假设下,通过求解模型得到了可违约债券价格的显示表达式,进而研究了信用价差的性质和期限结构,分析了公司资本结构和宏观经济变量对信用价差的影响.     

信用价差的度量模型及应用

从衡量信用风险的主要工具信用价差的度量作为切入点,分别利用期权定价和KMV理论建立了信用价差度量的2种模型,并基于诸暨债数据,实证评估了其信用价差。研究结果表明,短期内KMV模型度量信用价差更合适,长期这2种方法都趋近于真实数据,模型可为理性的投资决策提供信息,对刻画公司信用风险发挥积极作用。     

多元GARCH模型在国内企业债券波动传递研究中的应用

利用多元GARCH模型研究国内企业债券信用价差的波动传递问题,考察了企业债券信用价差序列的波动持续性和信用价差序列间的波动溢出效应.研究表明,相同或相关产业的企业债券表现出双向的波动溢出效应,而上游产业对下游产业企业债券的波动有显著影响,存在单向的波动溢出效应.     

非参数利率期限结构模型的实证检验

利用随机过程的原理和非参数的核函数估计方法建立了非参数的利率期限结构模型，采用上海证券交易所的国债回购利率数据对建立的模型进行了实证检验，并与Vasicek、CIR模型进行了比较．结果显示，短期利率扩散过程的漂移函数和扩散函数都是非线性的，短期利率的概率分布不服从参数模型所假设的分布．实证结果证实，与参数模型相比，非参数模型能够更准确地描述我国的国债利率期限结构状况．     

信用价差的动态模型及其在期权定价中的应用

建立了国内企业债券信用价差的动态模型,并利用市场数据进行了实证分析.研究发现,国内企业债券具有明显的均值回复特性.作为模型的应用,本文还导出了信用价差期权的定价公式.     

流动性风险调整的信用违约互换定价

根据实证文献对信用价差之谜的解答,构建了考虑流动性风险影响的可违约债券定价模型,分离了信用价差中所包含的违约风险与流动性风险,并在此基础上得到了流动性风险调整的信用违约互换定价.由于排除了流动性风险的干扰,实现了对信用违约互换更为精确的定价.利用中国企业债券市场数据,分别估计了考虑流动性风险影响和忽略流动性风险影响下的违约强度参数,并据此计算了两种情况下的互换价格.结果表明,忽略流动性风险会导致对高信用级别公司债券,特别是到期期限较短的高信用级别公司债券违约率的高估,进而造成信用违约互换初始定价的高估.     

基于DNS模型的我国公司债信用利差预测

利用2012~2017年我国国债、公司债、宏观经济及公司特征的月度数据,基于无风险收益率和公司债信用利差期限结构的动态Nelson-Siegel（DNS）模型,提取无风险收益率曲线和公司债信用利差曲线的水平因子、斜率和曲率,采取向量自回归模型和面板回归方法对我国公司债信用利差进行样本内和样本外预测。结果表明：我国公司债信用利差可以由无风险收益率期限结构及公司债信用利差期限结构中包含的信息进行预测;宏观经济变量和公司特征变量对我国公司债信用利差的预测贡献较小。     

分数O-U过程下信用风险结构化模型

传统的信用风险结构化模型中用几何布朗运动来驱动,已被证明与实际存在较大差距。取而代之,用分数指数O-U过程来驱动资产价值可以更加接近实际,利用相关的随机分析理论得到了违约概率、企业债券与股票价值和信用价差的表达式。     

分数布朗运动下信用风险结构模型

假设企业资产价值的波动以真实概率服从分效布朗运动,在此基础上推算出时度量信用风险的:公司的违约概率公式,风险债券的价格公式,股票的价格公式以及风险溢价公式等,并且得到在这样的假设条件下画出的信用风险溢价随着资产价值波动项变化而呈现的不同走势接近实证结论.     

基于担保方信用风险的可转债定价问题研究

从投资者的角度,在担保方存在信用风险的背景下,研究了可转债的定价问题.假设债券发行方和担保方的违约过程服从泊松过程,并考虑债券发行方违约后公司股价发生跳跃,通过对冲,建立了偏微分方程模型,并求出了显式解,最后通过计算,分析各参数对模型结果的影响.