【摘 要】
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保险公司的资金风险偏好使得债券市场成为了保险公司投资的主要领域,而债券投资相对低频且高量的特点,使得对于债券市场中长期内不同状态的划分与识别相较短期内的利率预测较股票市场具有更显著的意义.利用量化模型对债券市场状态进行识别,可为保险公司制定行之有效的资产管理策略提供参考.本文选取2009年至2017年我国10年期国债收益率的日度数据作为债券市场研究指标,从债券价量指标、货币面指标、股票市场指标、海
【机 构】
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中央财经大学保险学院 北京100026,中国
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保险公司的资金风险偏好使得债券市场成为了保险公司投资的主要领域,而债券投资相对低频且高量的特点,使得对于债券市场中长期内不同状态的划分与识别相较短期内的利率预测较股票市场具有更显著的意义.利用量化模型对债券市场状态进行识别,可为保险公司制定行之有效的资产管理策略提供参考.本文选取2009年至2017年我国10年期国债收益率的日度数据作为债券市场研究指标,从债券价量指标、货币面指标、股票市场指标、海外市场指标、衍生品及大宗商品市场指标等多个方面选取识别因子,运用机器学习方法中的隐马尔科夫模型,划分并识别债券市场状态.同时根据隐马尔科夫模型的识别结果,分析评价不同类型的因子对债券市场识别的贡献程度,实证结果显示银行间七天回购利率、期限利差、信用利差、债券交易量及上证综指的因子组合在市场状态识别中具有相对理想的模型结果.
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