动态利率期限结构模型因子变换及其应用
本文采用向量自回归移动平均模型VARMA(1,1)代替VAR (p)模型作为动态利率期限结构模型中的转移方程，在保持模型拟合能力的前提下使模型参数大为减少。将VARMA(1,1)转换为更高维度VAR(1)后，动态因子模型仍然具有状态空间模型的标准形式，可以采用卡尔曼滤波构造似然函数进行极大似然估计。因子可解释性及其冲击项正交性要求模型参数满足复杂的约束条件，增加了模型估计的难度，本文采用Lengwiler和Lenz提出的内外双层优化方法，循环采用最小二乘法和基于卡尔曼滤波的似然方法估计模型参数。基于2006年1月-2014年12月日收益率数据，本文对中国债券市场利率期限结构进行了实证分析，分析结果表明，模型对样本数据具有较好拟合效果，能够准确反映典型经济事实。模型的脉冲响应分析表明，短期利率冲击对长期利率和中期利率的影响较弱，利率在市场上的传导并不顺畅，但中期利率冲击对长期利率有持续而显著的影响。收益率曲线方差分解进一步表明，中期因子对收益率曲线具有核心作用，通过影响中期因子来影响整条收益率曲线更具有效性。本文实证结果对处于利率市场化中的中国货币政策工具选择和实施具有参考意义。
债券市场 利率期限结构 向量自回归移动平均模型 因子变换 参数估计
帅昭文 沈根祥
上海财经大学经济学院,上海200433 上海财经大学经济学院,上海200433;上海财经大学数理经济学教育部重点实验室,上海200433
国内会议
北京
中文
63-80
2016-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）