【摘要】：債券市場作為國家貨幣政策的重要載體是金融市場的重要組成部分。不同于其他國家的柜臺交易方式,中國債券交易所市場采用電子撮合方式,減少交易成本的同時還可以提供含有更多市場信息的高頻債券交易數(shù)據(jù),具有一定的研究意義。而作為金融市場研究的新領(lǐng)域,高頻數(shù)據(jù)下隨機久期的刻畫與研究也因其包含著強度和流動性等交易信息而具有著重要的經(jīng)濟學(xué)意義。本文的研究內(nèi)容是采用高頻金融時間序列和自回歸久期模型(ACD模型)計量方法,對國內(nèi)上海證券交易所債券高頻數(shù)據(jù)進行價格久期建模,以描述與探討債券價格久期的動態(tài)過程及其特點。 本文選取了上海證券交易所2003年的全年交易數(shù)據(jù),對7只債券進行了高頻數(shù)據(jù)統(tǒng)計和自回歸久期模型擬合分析,結(jié)果顯示上海證券交易所債券價格久期數(shù)據(jù)存在著倒U型的日內(nèi)效應(yīng)以及序列相關(guān)性,且ACD模型對交易所債券價格久期序列有一定的解釋能力,并能夠通過模型的靈活設(shè)定刻畫出債券價格久期序列的動態(tài)模式,即部分債券價格久期存在著較強的聚集效應(yīng),而部分債券價格久期則并沒有顯著的聚集效應(yīng),債券市場由于風(fēng)險函數(shù)單調(diào)遞減將呈現(xiàn)出價格變化逐漸活躍的趨勢,這與股票市場聚集效應(yīng)普遍存在且危險函數(shù)單調(diào)遞增的結(jié)果存在差別。
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F224;F832.51
【圖文】：

37為了更好地觀察日內(nèi)效應(yīng)的具體模式，畫出235個交易日的每5分鐘交易次數(shù)的平均數(shù)圖，如圖4.3，橫坐標表示交易日當中的第幾個5分鐘，縱坐標表示交易平均次數(shù)，共48個這樣的平均數(shù)，在圖中呈現(xiàn)U型，這與Engle和Russel(1998)提出的日內(nèi)模式一致，即在市場開盤與收盤的時候交易較頻繁，而其他時間交易較少。由以上分析可以確定債券010107交易頻率存在明顯的日內(nèi)效應(yīng)。用類似的方法觀察其他債券的交易頻率，可以得到同樣的結(jié)論，債券交易頻率存在U型日內(nèi)效應(yīng)

由于債券價格久期存在著明顯的日內(nèi)模式，需要對價格久期序列進行內(nèi)模式的調(diào)整。對價格久期數(shù)據(jù)根據(jù)（4-3）式進行日內(nèi)效應(yīng)調(diào)整后得到日內(nèi)效應(yīng)的久期數(shù)據(jù)ix ，其統(tǒng)計分析結(jié)果如表 4.3 所示：表 4.4 調(diào)整日內(nèi)效應(yīng)后的價格久期樣本統(tǒng)計分析 均值 標準差 最大值 最小值 Jarque-09908 1.00000 1.63755 20.25525 0.00292 18308210107 1.00000 1.45102 33.05687 0.00560 76936810110 1.00000 1.46841 22.18526 0.00404 43438510115 1.00000 1.43346 22.87249 0.00333 271331圖 4.4 日內(nèi) 5 分鐘間隔價格久期平均值圖

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 馬超群;張明良;;中國證券市場的LOG-ACD模型及其應(yīng)用[J];統(tǒng)計與決策;2006年04期

2 陳敏,王國明,吳國富,蔣學(xué)雷;中國證券市場的ACD-GARCH模型及其應(yīng)用[J];統(tǒng)計研究;2003年11期

本文編號：2755449