我国利率期限结构与宏观经济的动态关系研究——基于Markov-VAR视角

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利率期限结构问题历来是宏观经济学家关注的重点,它依据利率在不同期限上表现出的不同收益率,来对经济环境进行分析与预测。在当前利率市场化改革不断推进、金融宏观调控逐步由数量调控为主转为以价格调控为主的双重背景下,研究利率期限结构具有重要意义。根据我国金融市场的改革状况和宏观经济的发展环境,本文围绕利率期限结构的理论、拟合方法和利率期限结构与宏观经济变量的相关性等问题进行了探讨。比较了几种模型对2008年金融危机后我国利率期限结构曲线的动态拟合效果,在此基础上研究了利率期限结构的基本特征,以及同宏观经济变量的非线性相关关系,具有重要的理论和现实意义。  文章以2008年到2016年银行间固定利息国债收益率为样本,首先以Diebold和Li在2006年提出的动态Nelson-Siegel模型为基础,利用极大似然估计的方法拟合得到模型中的三个潜在因子,即水平因子、斜率因子与曲率因子,并采用不同期限的债券的收益率线性组合作为代理变量,来拟合三个潜在因子。从三个因子的拟合效果看,水平因子与斜率因子与代理变量的趋势基本相似,曲率因子的拟合效果较差。在此基础上,将λ设置为一个时变的参数,利用同样的数据,进行了载荷分析和因子估计,结果表明三个潜在因子同代理变量的拟合性都有所提升。将DNS和时变DNS方法得到的三个因子分别进行VAR回归,发现时变DNS模型的动态拟合效果更好。考虑到中国经济环境的实际情况,引入Markov转换,将两种方法得到三因子分别进行Markov-VAR回归,共计四个回归模型,分别是不考虑无套利条件的Markov-VAR回归模型、考虑无套利条件的Markov VAR回归模型、不考虑无套利条件的时变Markov-tvtp-VAR回归模型和考虑无套利条件的时Markov-tvtp-VAR回归模型。通过比较发现,无论是DNS模型还是时变DNS模型的二因子都在不包含无套利条件的Markov-VAR模型中表现较好,二者同向比较,时变DNS模型的拟合效果更好。  为了考察利率期限结构和宏观经济的相关性,将GDP、CPI以及银行隔夜拆借利率三个宏观经济变量带入DNS-VAR模型中,结果表明三个潜在因子及宏观经济变量与其自身的滞后项有显著的关系。进一步发现,水平因子与CPI和GDP的相关性较高,它反映了市场参与者对经济增长与通胀水平的预期;斜率因子与银行隔夜拆借利率相关性较高,更多的是反映经济周期与利率的信息;但是曲率因子与三个宏观变量的相关性较。脉冲响应的结果,进一步验证了回归模型所得出的结论。因为考虑到中国的经济环境,在加入宏观经济变量的模型中引入Markov转换,分别进行了DNS-Markov-VAR和时变DNS-Markov-tvtp-VAR两个模型的实证,并进行了脉冲响应分析。结果表明,主对角线上的参数大多比较显著,状态1停留的时间较长,其回归参数大多为负数,因此我们将状态1定义为一个衰退状态,将状态2定义为一个繁荣状态,自相关系数在衰退状态下要比繁荣状态下的小,三个宏观变量在两个状态下表现了相反的特征,符合我国经济的实际情况。  最后,利用DNS-Markov-VAR与时变DNS-Markov-tvtp-VAR模型,对到期时间为6、12、24、36、48、60、72、84、96、120、180、240个月的收益率进行预测。发现到期时间较短的收益率的短期预测效果不好,拟合效果随着预测区间的增加不断提升,而对于到期时间较长的收益率,在不同的预测长度中的准确度都比较高。
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