国债的论文3000字(2)
国债的论文3000字篇3
长期国债收益率关系的实证分析
[摘要]：2008年全球金融危机后，美国和中国长期国债收益率的联动性明显提高。通过格兰杰因果检验，探讨两国之间长期国债收益率变动的因果关系，得出美国是中国长期国债收益率变动的格兰杰原因，美国长期国债收益率变动对中国产生影响，但中国对美国长期国债收益率的变动并没有显著的影响。
[关键词]：国债收益率;格兰杰因果检验
2007年美国发生次贷危机波及全球，2008年全球性金融危机爆发，中国超越了日本成为美国第一大贸易对象，并于2009年成为美国最大的债权国。美国经济经历了衰退，目前正在缓慢复苏。2013年美国逐步退出量化宽松政策，市场对美国经济向好的预期不断发酵。2015年12月美联储联邦公开市场委员会宣布加息25个基点，新的联邦基金目标利率将维持在0.25%～0.50%，标志着美国自2006年以来宽松的货币政策正式划下句点[1]。然而美国国债收益率并没有像市场预测那样随着美元指数的走强而大幅上行，美国国债收益率上行动力匮乏，目前美国国债收益率仍处于历史上偏低位置。
一、中美长期国债收益率走势分析
美国和中国是世界上第一和第二大经济体，这2个经济体对世界经济发展产生举足轻重的影响，一国的经济发展形势往往可以从长期国债收益率中反映出来。影响长期国债收益率走势的关键因素是国家的宏观经济基本面和货币政策，中美两国并非处于同一个经济周期内，美国经济基本面持续向好，经济缓慢复苏，而中国经济走出高速增长的周期进入新常态发展阶段，中美两国虽然不在同一个经济周期内，但是两国长期国债收益率却又有一定的联动性。将中美10年期国债收益率作为中美长期国债收益率代表，选取2002-2015年中美两国10年期国债周平均收益率作为实证检验对象，中国的债券数据来源于中国债券信息网，美国的债券数据来源于美联储公布数据。
自2007年起中美国债收益率联动性开始明显提升，因此2015年12月美联储加息，是否会影响中国国债收益率，是否会成为中国国债收益率浮动的原因都值得探讨。根据中美10年期国债收益率走势，将中美2002-2015年经济联动分成4个阶段:2002-2007年中美长期国债收益率相对独立期，2008-2009年中美危机同步期，2010-2012年中美经济分化期，以及2013-2015年中美长期国债收益率趋同期。
2002-2007年中美长期国债收益率相对独立期:2002-2007年中美长期国债收益率并没有出现明显的联动走势，更多出现相对独立走势。2002-2003年中国10年期国债收益率一直徘徊低位，2003-2004年国债收益率一路走高，2004年底到2005年有一轮明显的“熊市转牛”行情，中国10年期国债收益率曲线出现了先抑后扬再回落的行情，这与我国当时的宏观经济政策实施分不开[2]。2004-2006年美国连续加息425个基点，促使美国长期国债收益率波动上行，与中国长期国债收益率走势并没有明显相关性。这段时间，导致中美长期国债收益率分化的最主要因素是两国货币政策的不同步。
2006年中国资本市场通过汇率改革、经常项目可兑换等一系列金融改革进一步融入全球市场，改革初见成效，国际资本流动对中国资本市场价格影响力增大。2007年中美长期国债收益率联动程度开始提高。2008-2009年中美危机同步期:2008年美国次贷危机爆发，全球经济受拖累下滑，危机蔓延之后，各国都进行政策调控缓解危机，中国在此期间多次降息降准，美国开始实行量化宽松政策，两国宽松的货币政策和共同面对危机的经济基本面是造成2008-2009年两国长期国债收益率同步下行的最主要原因。2010-2012年中美经济分化期:此期间，美国启动第三轮量化宽松政策，并进行扭曲操作(OT)增长持有国债的加权期限，以此压低美国长期国债收益率、刺激内需、重振国内经济，引导美国长期国债收益率不断下行。
中国在4万亿投资的刺激下，加上积极的财政政策和宽松的货币政策使其经济增速恢复到两位数，经济持续向好，中国10年期国债收益率在相对高位徘徊[3]。2013-2015年中美长期国债收益率趋同期:2013年美联储加息预期首次发酵，中国受到影响，出现了“钱荒”等一系列事件，全球主要经济体长期国债收益率也受影响大幅上行[4]。这段时间中国长期国债收益率与美国走势高度趋同，2013年出现大幅上行之后，2014年同步出现大幅下降，2015年又同步震荡下行。全球长期国债收益率走势趋同性明显。
二、中美长期国债收益率关系实证分析
中国10年期国债周平均收益率序列设为C，美国10年期国债周平均收益率序列设为U。时间序列通常都有非平稳的问题，为避免造成伪回归，先对C和U进行平稳性检验，检验方法是ADF检验。结果表明在5%的显著性水平下，C和U都是一阶单整过程(表1)。为避免损失有效信息，本文并不对中美两国10年期国债收益率周平均序列进行一阶差分，因此用Johansen协整检验来确定两个时间序列之间是否存在长期确定的均衡关系。根据AIC准则确定的滞后阶数为4，结果如表2。协整检验的结果表明，在10%的显著性水平下，中美两国10年期国债收益率长期存在惟一的均衡关系。因此，可通过Granger因果检验来确定这种均衡关系是否构成因果关系，检验结果如表3。
由Granger因果检验的结果可知，在10%显著性水平下，只能接受C不是U的Granger原因的原假设，并且拒绝了U不是C的Granger原因的原假设，因此U是C的原因。根据检验结果可得知，在中美长期国债收益率联动中，美国长期国债收益率是中国长期国债收益率浮动的Granger原因，中国长期国债收益率随着美国长期国债收益率的变动而变动，而中国长期国债收益率并不是美国国债收益率的Granger原因。通过Johansen协整检验和Granger因果检验确定了中美10年期国债周平均收益率存在长期均衡关系，并且在两国收益率的长期均衡关系中，C是因变量，U是自变量。
这也符合传统观点和市场的经济学逻辑，作为全球最大的经济体，美国长期国债收益率变动影响着中国长期国债收益率。因此，随着中美长期国债收益率联动程度的明显提高，投资人也更加关注美国国债市场对中国国债市场的影响，以及今后中国债券市场的收益率走向。
三、中美长期国债收益率联动原因分析
自2013年起美联储首度预期加息，全球经济体出现巨大波动，各国为了降低杠杆、防止流动性风险，在财政政策和货币政策上均作出反应。2014年中国进入新常态发展阶段，并从2014年11月起通过连续降息降准支持经济发展。而美国经济虽然并未完全恢复，但是总体向好，美联储不断提高加息预期。在此期间，中美经济基本面出现分化，但是长期国债收益率走势反而进一步趋同，这说明除了经济基本面和政策周期这两个关键因素之外，还存在其他因素对中美长期国债收益率产生影响。
1.影响中美两国长期债券收益率趋同的第一因素是两国的经济基本面。近年来，中美两国贸易频繁，中国庞大的外汇储备也使中美经济紧密地联系在一起。金融危机之后，美国消费能力减弱，经济进入衰退期，中国受到外需减弱的影响，经济增长动力减弱，也急需改变现有的经济发展模式[5]。与此同时，经济全球化使中美两大世界主要经济体也受世界经济走势影响。欧美日等主要经济体在经济危机之后，经济增长率大幅下跌，需求减弱，直接影响其他国家的出口同比增速。各国需求不足导致全球性通货紧缩传染，国际石油价格大跌，大宗商品价格下滑等。
2.货币政策联动是造成中美两国长期债券收益率趋同的主要原因。中国开启降息降准周期虽然晚于美国量化宽松政策，但是全球经济下滑导致全球市场都处于低利率时代，并且从2015年3月起，欧洲央行开启新一轮的量化宽松政策[6]，日本央行也于2016年1月宣布降息至-0.1%，负利率适用于超额准备金[7]。在海外零利率的货币环境下，中国和美国迫于外汇压力和自身经济发展需求，长期国债收益率没有上行的动力，两国长期国债收益率的联动得到解释。3.国际投资者的参与也增加了中美长期国债收益率的联动性。
全球经济日趋一体化，美国国债逐渐成为全球资本市场定价的重要标准。对于投资者而言，由于不同国家的国债在一定程度上存在着相互替代的关系，价格趋势会使国债价格变化趋于一致，这种债券投资的可替代性，也会使各国债券收益率走势出现联动性。
四、结论和展望
通过对2002-2015年中美两国10年期国债周平均收益率进行因果分析，得出美国长期国债收益率是中国长期国债收益率浮动的原因。作为世界第一大经济体，美国长期国债收益率的变动影响着中国长期国债收益率。作为全球经济的主旗手，美国的长期国债收益率引导其他经济体的长期国债收益率变动。
展望未来中美两国长期国债收益率走势，从基本面来看，中国经济增速放缓，产能过剩对投资产生制约，内需不足对消费产生制约，全球范围内经济低迷和通货紧缩对出口产生制约，经济下滑趋势有待缓解。美国在三轮量化宽松政策的刺激下逐渐复苏，正式进入加息周期，但由于全球经济增长乏力，作为世界主要经济体的欧洲和日本等国家仍然维持宽松的货币政策以刺激经济发展，美国经济复苏之路仍艰辛漫长。
从货币政策来看，展望2016年中国仍将维持宽松的货币政策，因此我国长期国债收益率上行动力不大，与此同时美国加息使得中国降息空间受限，降息的边际效应减弱使中国长期国债收益率大幅下行的动力也减小，因此中国长期国债收益率仍将在低位震荡徘徊，呈现“慢牛”趋势。据历史数据推测，美国进入加息周期之后，美国10年期国债收益率会有上行压力，中美国债收益率走势会有一定程度的分化，但是由于国际比价的存在，中国被纳入特别提款权之后，中美债券收益率的变化将成为世界投资者是否对中国国债投资的重要衡量指标，因此美国长期国债收益率对中国长期国债收益率下行形成制约。
国债的论文3000字篇4
试谈国债期货保证金的设置
摘要：保证金制度是目前金融期货交易市场上最重要的风险管控工具，目前国外较为通用的保证金动态测算系统SPAN系统通过合理设置六大参数，从而进行保证金比例的动态设置。文章则将该方法运用于我国五年期国债期货保证金的测定，经过SPAN系统测算之后发现我国五年期国债期货目前所收取的保证金比例较高，并且静态保证金水平设定法不利于增强市场活力和有效性。对此我们提出，我国应尽快认识到动态模式对于保证金设置的重要性，尽快改革实现保证金水平动态设置，从而提升我国金融衍生品市场活力。
关键词：SPAN系统;保证金;国债期货;VaR
一、引言
在金融期货的交易中，保证金制度是目前期货市场最重要的风险控制工具。其对防范市场风险、确保市场正常运作、稳定市场波动具有重要作用。本文研究的国债期货可以说是我国资本市场较新的工具。国债期货自2013年9月6日，正式在中国金融期货交易所上市交易。由于发行时间短，国内外对国债期货保证金的研究数量相对较少。我国五年期国债期货保证金比例为合约价值的1%。对于这个五年期国债期货保证金水平设置的合理性，本文将基于SPAN系统进行分析，并通过SPAN系统的参数设置构建投资组合，利用SPAN系统计算出五年期国债期货的保证金水平。最后对我国五年期国债期货的保证金水平设置提出具有研究性的建议。
二、SPAN保证金系统
在目前金融衍生品市场中，最成熟的衡量投资组合风险值的系统是由芝加哥商业交易所推出的SPAN(StandardPort-folioAnalysisofRisk)。SPAN的参数文件包含价格扫描区间、波动率扫描区间、同商品跨月价差、交割月保证金提高、期权空头最低保证金、商品组间保证金信用抵扣这六个主要参数。我国目前的期权产品，只有于2015年2月9日在上海证券交易所上市的上证50ETF期权，品种单一，暂不考虑。因此在SPAN参数设置的方法中,针对于价格扫描区间和同商品跨月价差这两个参数，分别采用VaR方法和Copula方法。VaR的计算模型分为参数、半参数和非参数三种方法。参数方法通常采用GARCH模型和随机波动(SV)模型。
本文参数方法中，采用GARCH模型来计算VaR。首先计算了五年期国债期货保证金的收益率，并对收益率进行正态性、集群性和平稳性进行检验。通过R软件计算Shapiro-Wilk统计量，W=0.983，p=0.03,因此在95%置信水平下，拒绝原假设，即我国五年期国债期货收益率不具有正态性，在99%置信水平下，接受原假设，该序列具有正态性。随后画出收益的时间序列图，可以初步判定具有集群性。随后检验了序列的平稳性，采用ADF单位根检验来进行判断。从结果可以看出，序列具有平稳性。正态性检验、集群性检验和平稳性检验描述了我国五年期国债期货收益率的特征，从而也可以确定合理的保证金计算模型。
由以上统计检验可知：在95%的置信水平下，我国五年期国债期货收益率不服从正态分布，但是具有集群性和稳定性，满足使用GARCH模型计算VaR的条件。因此可以采用GARCH(1,1)计算VaR。通过R软件，得到模型，以此分别计算不同长度样本期得出收益率序列的预测值，得到此三个合约(TF1509、TF1512、TF1603)VaR值为0.00503、0.00487、0.00475。半参数方法主要包括极值理论和分位数回归的VaR方法。
本文采用极值理论计算VaR。在R中，通过fExtremes包，计算出VaR，TF1509、TF1512、TF1603在95%置信水平下的VaR分别为0.004142087、0.003665956和0.00352764。非参数VaR方法主要分为历史模拟法和蒙特卡洛模拟法。本文采用蒙特卡洛模拟法来计算VaR。但采用蒙特卡洛方法时，计算出的结果与前两种方法计算的结果有很大的不同，因此舍去。
通常情况下，当变量间的关系是线性时，可以使用相关系数来度量变量之间的相互关系。然而当变量间的关系是非线性时，用相关系数来度量变量之间关系就是不可行的。因此利用Copula函数来解决这个问题，本文中将使用Kendall秩相关系数探究不同合约间的相关性。计算完成秩相关系数，就可以来设定同商品跨月价差头寸费率，具体步骤如下：1.直接计算不同月份合约中的绝对价差值;2.利用copula方法中的秩相关系数来衡量不同合约月份价差的相关性;3.采用历史模拟法计算出实际相关的绝对价差;4.在不考虑相关性的条件下计算完全相关和实际相关的绝对价差之间的差值;5.将步骤2和步骤4的计算结果相乘，得出的结果即为所求。
三、SPAN系统在我国五年期国债期货中的实证分析
(一)构建投资组合
假定一个风险投资者，他持有的头寸只包括我国五年期国债期货合约，其投资组合具体为TF1509、TF1512、TF1603三个合约，选择此三种合约的原因为在满足投资组合头寸对冲以及风险分散的要求下，运用所有相关的历史数据，方便在SPAN系统下的运算，而此三种合约都已到期，可查阅到其全部的历史价格数据，且距离现时间节点最近，故为最优选择。选取2015年8月3日为交易日期，则该投资者所持有的投资组合交割日期、合约代码、当日交易价格(万元)分别为：2015.09.11，TF1509，97.700;2015.12.11，TF1512，99.130;2016.03.11，TF1603，99.075。(数据来源：wind数据库)同时，假设投资者所拥有的投资组合(TF1509，TF1512，TF1603)分别为下述情况：2份多头，1份多头，1份多头;1份多头，2份空头，1份空头;1份空头，1份多头，2份多头;2份空头，1份空头，1份空头。其中，考虑多空头的情况是为了考察同商品跨月价差抵扣等相关参数的影响，从而对比考虑商品之间互相作用前后整个投资组合风险价值的差异。
(二)输入参数
由于假定的投资组合只有国债期货合约，因此只考虑价格扫描区间和跨月价差头寸费率这两个参数值。参考CME网站提供给投资者的参数设置的具体数据及相关文献，在95%的置信水平下，本文设置价格扫描区间为900USD/合约，约折合人民币为5850元。因此，不同投资组合在95%的置信水平下面临的风险值为：投资组合1、4为23400元，投资组合2、3为0元。根据上述的步骤，用MATLAB计算得到秩相关系数，由此算得在95%置信水平下的同商品跨月价差头寸费：TF1603与TF1512均值为899.56元/合约，TF1603与TF1509均值为1803.27元/合约，TF1512与TF1509均值为914.11元/合约。
(三)SPAN系统
保证金的计算基于上述各部分的论述与计算，可以得出在95%置信水平下，基于SPAN系统的总风险值。国内收取的保证金要高于SPAN系统算出的保证金，而且当组合内存在多空头对冲风险时，国内收取保证金极高。
四、结论和建议
本文使用SPAN系统对我国五年期国债期货的保证金水平进行了详细的分析和计算，主要得出以下几点结论：1.SPAN系统通过设置六个参数并采用动态分析方式充分模拟市场风险从而得出了较为符合市场需求的保证金比率。2.我国五年期国债期货现有的最低交易保证金为合约价值的1%，经过SPAN系统测算之后发现该保证金比例较高。
虽然较高的保证金比例在该产品推出初期能起到一定的保护作用，防止市场波动过大和过度的投机行为，但是同时其也导致了杠杆比率过低，增加了交易成本，不利于市场资金的充分利用。3.SPAN系统利用动态模式来设定保证金水平，而我国目前采用的是静态保证金水平设定法。这在一定程度上反映了我国金融衍生品交易市场的不成熟，不利于增强市场的流动性。
对于上述研究结果，本文给出以下建议：首先，随着我国金融衍生品市场的不断发展与成熟，我国应适当降低目前国债期货的保证金水平以利于增强市场资金的流动性，从而最大化的利用资金资源，以保证整个金融衍生品市场稳定长期的发展;其次，由于利用静态模式设置保证金水平，不能充分反映市场的变化和风险波动，所以我国应尽快认识到动态模式对于保证金设置的重要性，经过逐步、稳健的改革，最终实现SPAN系统在我国国债期货市场上的广泛运用。
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