基于VAR模型的SHIBOR与上证指数的实证研究
黄金对保险投资风险影响的度量——基于VaR模型的实证分析
们的心灵ꎬ提升人们的精神境界ꎬ为社会主义核心价值观的 塑造创造有利条件ꎮ
目前ꎬ我国的社会主义核心价值观的塑造过程中仍存在 一些问题ꎬ亟需解决的问题仍还有许多ꎮ 我们必须深刻认识 到社会主义核心价值观的重要性ꎬ充分利用共享理念ꎬ发挥 其最大优势ꎬ实现社会主义核心价值观的塑造ꎬ努力构建社 会主义和谐社会ꎮ
保险资金投资黄金提供了制度上的支持ꎮ
资收益率与风险之间存在一定的近似关系ꎬ本文利用投资收
本文通过构建 ＶａＲ 模型对我国保险投资风险进行实证 益率近似替代投资风险ꎮ
分析ꎬ说明黄金类资产在保险投资过程中对风险的影响ꎬ并
假定初始投资额为 ω０ ꎬ投资收益率为 Ｒꎮ 在置信水平 α
结合当前的保险资金投资情况和相关政策对保险资金投资 黄金提出建议ꎮ
性ꎮ 所 以 投 资 组 合 的 ＶａＲＲ ＝ ω０ ａσＲ ＝ ａω０ ｘＴ ∑ｘ ＝ ａ
ＸＴ ∑Ｘ( ｘ 为投资组合中某项资产的占比ꎬＸ ＝ ｘω０ ꎬ∑为协
方差矩阵) ꎮLeabharlann 由于相关系数 βｉｊ＝
σｉｊ σｉ σｊ
ꎬ则有:
éê σ１１ σ１２ ������ σ１ｎ ùú éê σ１ ０ ������ ０ ùú ∑ ＝ ê σ２１ σ２２ ������ σ２ｎ ú ＝ ê ０ σ１２ ������ ０ ú
一、引言
结合数据的可获得性ꎬ选取上证指数、上证基金指数、上证国
近年来ꎬ保险行业竞争日益加剧ꎮ 产险公司纷纷下调保 债指数ꎬ一年期 Ｓｈｉｂｏｒ 和现货黄金 ９９９５ 收盘价格分别代表
险产品价格ꎬ但是经营成本并未降低ꎬ导致利润降低甚至会 投资股票、基金、债券、银行存款和黄金的价格ꎮ
出现亏损ꎮ 在这种情况下ꎬ产险公司运用保险资金进行投
基于VAR模型的GDP和M2对CPI的影响的研究
基于VAR模型的GDP和M2对CPI的影响的研究作者：宋珊来源：《商情》2016年第12期【摘要】近几年来，我国CPI不断走高，尤其是2010年以来CPI过高问题受到公众广泛关注。
本文通过建立CPI、GDP、M2的VAR模型进行脉冲响应分析并做Granger因果检验，分析GDP和M2对CPI的影响，得出结论：GDP和M2在短期内对CPI影响较大，长期的影响较小，并且滞后一期的GDP和M2的增加对CPI上涨有促进作用，滞后两期的GDP和M2的增加对CPI的上涨反而有抑制作用。
【关键词】CPI；GDP；M2；VAR模型；Granger检验一、理论基础根据传统货币数量论的费雪方程式：，M为货币的数量，V为货币流通速度（一年中每一元货币的还手次数），P为物价水平，T是各类商品的交易总量，可以得到关系式，∏是通货膨胀率，m是M2增长率，v是货币流通速度变化率，y是实际GDP增长率。
其中v是由制度因素决定的，而制度因素变化缓慢，因而可视为常数。
由上分析知，∏主要受m和y的影响，即CPI主要受GDP和M2的影响。
因此，建立模型定量分析GDP和M2对CPI的影响程度对于经济政策的运用有一定的指导意义。
二、实证分析（一）数据选择处理与分析思路本文分析使用的样本取自19862015年的年度数据，数据来源于中国统计年鉴、中国金融年鉴以及中国人民银行网站。
为了更严谨分析，将数据进行了无量纲化处理，即使用CPI、GDP、M2的增长率进行分析，以1986年数据为基础100，对19862010年数据进行分析，预留20112015五年数据作为样本外预测。
为了减弱时间序列在模型中的异方差性影响，对所有变量取对数，得到lnCPI、lnGDP、lnM2，并且取对数后不改变原序列的协整关系。
（二）数据平稳性检验（PP检验）检验发现，lnCPI、lnGDP、lnM2序列均是非平稳的，直到进行二阶差分后，才都平稳。
因此三个序列都是I（2）过程，可以建立协整关系。
基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究
DOI：10.19699/ki.issn2096-0298.2021.21.101基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究苏州大学东吴商学院 刘田田 熊齐扬摘 要：随着当前阶段我国利率市场化进程的不断深入，利率波动风险空前地增加了一大批商业银行自身面临的利率波动风险。
本文选取2011—2020年上海银行间同业拆放利率(Shibor)为研究对象，基于VaR模型、GARCH族模型对其中的利率风险进行定量分析和定值研究。
结果显示，对目前中国商业银行的隔夜拆借利率业务而言，该文章选取90%、95%、99%三个不同的置信度，所得到的最大损失分别为11.49%、14.81%和20.92%的资产市场价值。
利率波动风险较之前显著下降，但无法否认的是，我国银行面对的利率波动风险依旧较大，最后本文提出了相应的对策以供参考。
关键词：利率风险；利率市场化进程；VaR模型；GARCH族模型本文索引：刘田田，熊齐扬 .基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究[J].中国商论，2021(21)：101-104.中图分类号：F832.3 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2021)11(a)-101-04在利率市场化风险问题上，麦金农教授等（1973）于20世纪提出的金融抑制理论，认为利率高昂而受到严格管理控制的金融市场可能会导致资本利用效率的低下，此时资金分配将严重向强势的需求者倾斜，于是更多的资金被分配给了强势的大公司，而被忽视的弱势中小企业无法获得资金，在马太效应的引导下被排除在金融体系之外。
然而，利率市场化也存在弊端，使国家无法像过去一样维持利率的稳定，银行需要面临的利率风险也逐步增加，使得银行日常运作的不确定性加剧。
鉴于当下准确识别、精准管理利率风险的现实需求，本文以上海银行间同业拆放利率(Shibor)为市场利率波动的模拟对象，度量商业银行的利率风险。
1 文献综述在利率风险的研究上，2005年，郭奔宇得出商业银行利率风险主要来自充定价风险以及基本点风险。
我国货币政策和股市的相互影响研究——基于VAR模型的实证分析
CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION/［收稿日期］2020-11-12我国货币政策和股市的相互影响研究———基于VAR 模型的实证分析孙暖(云南师范大学经济与管理学院,昆明650091)［摘要］货币政策是我国央行调控宏观经济的手段,投资者需紧跟国家的政策方向,货币政策的变化会对股市造成一定的影响,同时股票市场的波动会反向影响货币政策的实施渠道和实施效果,文章采用VAR 模型对2006-2020年的上证综指、银行间同业拆借利率、货币供应量M1、M2的月度数据进行实证分析来检验理论结果,并提出合理建议,旨在对投资者和货币政策制定者有一定的参考意义。
［关键词］股票市场;货币政策;VAR 模型doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2021.09.072［中图分类号］F822.0［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194(2021)09-0169-03引言货币政策实行在实体经济的前面,给实体经济的走势确定一个指向,股市作为经济的晴雨表,俗话说股市无风三尺浪,央行做出的任何政策都会被市场吸收进而影响股市的走势,股票市场价格的波动也会反向影响实体经济,从而影响货币政策的实施效果。
这个选题对于国家政策的实施、个人投资者的投资方向、企业的投资决策有一定的参考意义。
我国货币政策对股市的影响已经有很多的学者进行了研究,本文是站在前人的肩膀上对这个问题进行深入分析。
本文通过实证分析,研究货币政策对股市价格波动的正向影响,同时研究股市价格波动对货币政策的反向影响。
1文献综述关于股票市场与货币政策的研究长期以来备受关注,股票市场的价格波动与货币政策的相互影响是国内外各大金融机构、经济学者、投资者研究的重要问题,并产生了大量的相关文献和研究成果。
张欢构建TVP-SV-VAR 模型研究我国货币政策对股市的影响,研究发现,货币供应量对股市的影响比利率对股市的影响更为显著。
上海银行间同业拆放利率(SHIBOR)作为基准利率的研究
上海银行间同业拆放利率（SHIBOR）作为基准利率的研究在现代经济中,金融是经济的核心。
作为金融资源价格的利率在金融资源的市场化配置中起着举足轻重的作用。
市场经济的发展也日益要求利率市场化,这是市场经济内在的、本质的要求。
当前,与计划经济时期相比,我国利率管制已经有了很大松动,利率调整的频次有了很大提高；除了存贷款利率外,各个市场和各种产品的利率都已市场化形成。
但是,在整个利率体系中,由于基准利率的缺乏,导致金融产品难以进行风险定价,金融机构的风险管理机制不能真正落实。
利率的市场化改革进入攻坚阶段,本文正是对SHIBOR作为基准利率的探讨。
本文的研究目的主要是探讨SHIBOR行使基准利率职能的可行性。
笔者结合基准利率的特质,借鉴国外基准利率实行的成功经验,通过定性和定量分析两种办法,分析了SHIBOR作为基准利率存在的问题及提出了合理的改进建议。
本文在结构上分为五部分,分别对相关问题进行研究：第一部分也就是文章的绪论,主要提出在我国利率市场化改革的大背景下,在货币市场和债券市场利率相继实现市场化,存贷款利率实现准市场化的情况下,SHIBOR的推出对我国国民经济运行有重大而深远的影响,主要有四：促进商业银行经营管理机制的转型；推动货币政策传导机制由数量型向价格型转型；引导非金融企业和家庭的支出；减缓宏观经济波动；SHIBOR作为基准利率的问题学术界已有不少研究,最后笔者分SHIBOR推出前、后两个阶段简要综述了目前的研究成果。
第二部分是正文的第一章,这一章主要研究基准利率的特性问题。
有关基准利率的概念,目前还没有完整的、能够被人们普遍接受的一种界定。
笔者首先根据其生成机制,将它分为央行基准利率和市场基准利率分别阐释,说明两者的联系和区别并指出本文是对SHIBOR作为央行基准利率的研究；而后,根据国内学者的探讨以及西方发达国家的实践,结合本文定义,共归纳了市场性、基础性、传导性、操控性、系统总体稳定和小幅波动性五种重要特质,将其作为后文检验SHIBOR的重要标准；然后用图示说明了基准利率的主要传导机制,深化概念；再后总结了基准利率选择的一般原则,即：1、良好的市场主体结构；2、大额的市场交易量；3、良好的市场工具结构；4、合理的利率期限结构；5、良好的可控性；6、与其他经济指标具有较高的相关性。
基于经济新常态的我国创新型货币政策工具效率分析
基于经济新常态的我国创新型货币政策工具效率分析朱牧野;万光彩【摘要】在经济新常态和利率市场化改革的背景下,我国相继推出了各种创新的货币政策工具.以四种创新的货币政策工具SLF、SLO、PSL、MLF为研究对象,从这四种工具的推出原因以及传导路径等方面进行分析,同时,VAR模型被用于实证分析这四种创新型货币政策工具对货币供应量M2、社会融资规模SFS和上海银行间同业拆借利率SHIBOR这三个中介目标的作用和影响,进而分析出这四种工具的实施效果.研究发现,创新货币政策工具对M2和SHIBOR的调控具有显著的作用,对社会融资规模没有发挥出相应的作用,说明宽货币向宽信用方向的传导存在时滞性,也表明数量型向价格型转变的趋势.为此,提出了相关的政策建议.【期刊名称】《蚌埠学院学报》【年(卷),期】2019(008)003【总页数】10页(P41-50)【关键词】创新型货币政策工具;社会融资规模;货币供应量;上海银行间同业拆借利率【作者】朱牧野;万光彩【作者单位】安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠 233030;安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠 233030【正文语种】中文【中图分类】F822继2016和2017年《政府工作报告》相继公布双13%和双12%的M2和社会融资规模定量增速目标后，2018年，M2和社会融资规模的双12%增长目标被取消，变成了保持M2、信贷和社会融资规模的合理增长。
这说明央行有意淡化M2、社会融资规模等数量型目标，货币政策亟待向价格型转型。
央行的这一做法可以理解为：一方面是为了强调对金融风险的防范，另一方面是M2作为中介目标的地位有所减弱。
不变的是2018年我国的货币政策依然要保持稳健和中性，一方面要合理把控货币的供给和杠杆率的提升，另一方面，有必要通过各种货币政策工具将M2和社会融资规模维持在合理范围内，并且同时满足流动性的需要。
2017年初，央行推出了临时流动性便利(TLF)，以缓解短期流动性紧张局势，扩展了创新货币政策工具的使用范围。
SHIBOR作为基准利率的实证研究——利率市场化重启后开题报告
SHIBOR作为基准利率的实证研究——利率市场化重启后开题报告一、研究背景与意义2013年上半年，中国央行决定启动利率市场化改革进程，其中利率市场化的核心就是如何找到合适的基准利率，以通过市场化的方式来决定贷款利率的浮动与固定。
目前，中国的市场利率选择了SHIBOR作为基准利率，SHIBOR已成为中国金融市场的代表和重要参考利率。
SHIBOR指的是上海银行同业拆放利率，是指各银行之间的短期资金拆借利率。
目前，国内贷款利率、债券收益率等市场利率中，以SHIBOR作为基准的产品已经逐渐成为主流。
此外，由于SHIBOR本身长期、连续、具有代表性、行为统计性和可比性等特点，其对宏观经济的研究也变得越来越重要。
本研究旨在通过对SHIBOR的实证研究，评估SHIBOR对银行贷款市场的影响，探究基准利率对市场经济发展的作用机制及其重要性，同时为国内银行管理和政策制定提供参考。
二、国内外研究现状国内相关研究主要集中在SHIBOR市场运行规律、市场动态影响因素、SHIBOR对其他市场指数的影响等方面。
例如，王毅等(2014)通过双因素回归模型分析了SHIBOR的市场影响因素，结果表明利率期限结构、资本市场波动和宏观经济波动是影响SHIBOR的主要因素；赵红娟等(2015)则利用VAR模型对SHIBOR和股市指数之间的联系进行了实证研究，结果证明SHIBOR对股市指数有显著的影响。
而国外研究则更加深入和广泛，例如，Edward B. Montgomery(1991) 利用资产定价模型研究了基准利率的作用机制和影响因素，认为基准利率是资产定价的重要因素之一；Johannes A. Skjeltorp 和Bernt Arne Ødegaard(2012)通过实证分析探究了基准利率对企业发债的影响,结果表明市场化的基准利率机制对企业债券发行和定价的影响显著。
三、研究内容和方法本研究将选取2013年以来的SHIBOR数据，通过对SHIBOR的变动情况和规律进行描述统计和时间序列分析，分析SHIBOR对市场经济的影响，包括对利率市场化的推进、对企业融资成本和金融机构盈利能力的影响等。
基于VAR模型的股票价格预测
基于VAR模型的股票价格预测股票市场的波动一直以来都是投资者非常关注的话题，因为投资者可以通过研究市场上不同的股票行情，制定出适合自己投资风格的投资策略。
而股票价格的预测也是研究股票市场的重点之一，能够帮助投资者更加准确地预估股票未来的价格变化趋势，从而提高投资的成功率。
而本文将介绍基于VAR模型的股票价格预测方法。
一、什么是VAR模型VAR指的是向量自回归（Vector Autoregression），它是一种多元时间序列模型，常用于分析自变量之间相互关系以及对因变量的影响。
VAR模型是通过建立一组互相交互的回归方程，来研究多个变量之间的动态关系。
VAR模型的数学表达式如下所示：Yt = c + A1Yt-1 + A2Yt-2 + … + ApYt-p + εt其中，Yt是一个k维向量，代表t时刻的k个变量；c是截距项；Ai是k*k的系数矩阵，代表t时刻的变量与其前i个时刻的变量之间的权重关系；p是滞后期数，代表对变量的影响延迟p期；εt表示误差项。
二、如何基于VAR模型对股票价格进行预测首先，我们需要确定需要预测的股票价格和它们的影响因素。
以沪深300指数作为示例，其受到诸多影响因素，如人民币汇率、外盘市场、行业整体情况、经济形势等等。
这些影响因素可以通过观察数据分析出对股票价格变化的影响，然后作为VAR模型的自变量进行建模。
其次，我们需要对原始数据进行预处理，包括平稳化处理、差分处理等。
为了使数据满足VAR模型建模的假定条件，我们需要对原始数据进行差分处理，使其达到平稳状态。
同时，我们还需要对差分后的序列进行自相关图、偏自相关图的分析，确定合适的滞后期数p。
最后，我们可以使用VAR模型进行股票价格的预测。
根据已有数据，建立VAR模型，对下一期的股票价格进行预测。
同时，通过对方差分解、脉冲响应函数进行分析，可以研究不同因素对股票价格的影响程度，并针对性地进行投资策略的制定。
三、 VAR模型的优缺点VAR模型具有以下优点：1. 充分考虑相互作用：VAR模型能够同时考虑多个变量之间的相互作用，更为准确地预测股票价格。
VaR的计算方式及其回测检验——基于计算机产业股票的实证研究
4） 根据投资组合的公式： VaR = VaRp = α σpW = α，可以计算得到投资组合的 VaR 值：
VaRp = ασpW = 1． 65 × 槡$ 34． 11358002 = $ 9． 034487858
（ 三） 投资组合 VaR 的分析 投资组合的 VaR 通常称为分散化 VaR（ Diversified VaR） ，它考虑了各组成部分件的分散化所获得 的好处。而相对的单一 VaR（ Undiversified VaR） 是 指单个 VaR（ Individual VaR） 的总和，或者是再没有 空头头寸并且所有相关系数都为 1（ 或者 － 1） 时的 投资组合的 VaR。 我们可以根据 VaR = ασW，求他们的单一 VaR：
五、结 论
金融管理就是平衡收益与风险之间的关系。作 为当前管理市场风险最为主流的方法 VaR 凭借着 其自身机构化、科学化的风险管理体系来精确地度 量、控制、管理风险。从 VaR 在对资产信息披露的 作用这点来看，VaR 存在着巨大的优势，原因在于， 它可以很清晰明朗的向读者呈现出风险量，可以为
DELL 0． 000110425 0． 000170146 0． 000372004
APPLE 0． 000104085 0． 000145926 0． 000176175
APPLE 0． 000104085 0． 000145926 0． 000176175 0． 000276482
2） 使用矩阵符号简化公式可得：
VaRA = ασAW = 1． 65 × 槡0． 000277558 × $ 400 × 25% = $ 2． 75
VaRU = VaRL + VaRH + VaRD + VaRA = $ 12． 39 单一 VaR 为 $ 12． 39，大于由分散化投资而得 到的投资组合 VaR 为 $ 9． 03，这说明了比起单一资
债务市场论文题目选题参考
债务市场论文题目一、最新债务市场论文选题参考1、推进中国债务资本市场持续健康发展2、债务结构、政府干预与市场环境3、会计信息有用性与市场监管--债务重组准则修订的经验证据4、行业周期、市场化进程与债务期限选择5、债务来源与产品市场竞争——基于国有控股上市公司和非国有控股上市公司的比较6、流量操纵、债权保护与债务违约率——来自中国证券市场的证据7、盈余管理、债权保护与债务违约率——来自中国证券市场的证据8、厘清债务关系支持地方长期债券市场发展——兼析地方政府性债务的政策选择9、厘清债务系支持地方长期债券市场发展——兼析地方政府性债务的政策选择10、债务结构对企业市场竞争力的影响——基于国有控股和民营上市公司的实证分析11、公司债务水平与产品市场竞争强度关系的实证研究12、新债务重组准则:“中国式”重组的催化剂——基于沪深上市公司新债务重组准则实施首年的市场影响分析13、市场条件、竞争行为与公司债务期限决策14、从债务期限影响因素看中小企业债券市场发展15、欧元区主权债务危机对国际金融市场的影响及启示16、新债务重组准则:“中国式”重组之催化剂?——基于沪深上市公司新债务重组准则实施首年的市场影响分析17、防范债务风险要靠市场监督18、英国债务管理与债券市场发展战略19、发展债务资本市场有利于控制通胀20、欧盟债务危机下中国债券市场与国际债券市场联动效应的研究——基于VAR模型的实证分析二、债务市场论文题目大全1、美国市政债务管理与市场之考察、体会及启示2、产权特征、稳健会计政策与公司债务融资成本——来自中国证券市场的经验证据3、市场化程度与企业债务税盾效应——来自中国上市公司的经验证据4、企业债务与产品市场竞争变量作用关系的一个模型5、培育和发展公司债务性融资市场6、政治关联、市场化进程与债务契约实证研究——基于民营上市公司的经验证据7、市场产权视野下地方债务风险和银行风险同步放大机理及化解研究8、治理环境、金融发展与企业债务期限──来自中国A股市场的经验证据9、香港债务工具市场的近期发展10、市场化程度与企业债务税盾效应——来自中国上市公司的经验证据11、希腊债务危机市场买金避险——黄金市场回顾与展望12、浅谈主权债务危机与互换市场13、固定收益市场投资剑走偏锋:问题债务投资14、多期动态背景下的债务共谋与产品市场竞争关系模型研究15、政府债务管理与债券市场发展16、中国债务资本市场的发展机遇与挑战17、国企债务、银行利益集团和中国的金融市场化进程18、结合市场时机管理债务风险——灵活管理利率风险的工具:后置型利率掉期19、试论《关于加强地方政府性债务管理的意见》对城投债券市场的影响20、产品市场竞争、资产专用性与债务治理三、热门债务市场专业论文题目推荐1、我国政府债务的局部风险可能推升市场利率2、化债的市场连锁反应--“债务拆弹”之市场篇3、债务幽灵笼罩市场4、论市场地位与债务融资方式的选择5、创新建立交易平台助推多层次债务资本市场建设6、全球市场渡过希腊债务危机7、发展中国家的债务转换市场8、从国企债务负担看发展证券市场的必要性9、债务链趋紧挤压市场流动性10、债务资本市场融资工具手册11、中国企业到欧洲发债将成趋势——访法兴银行亚太区债务资本市场主管叶正加12、市场化改革:解决铁路巨额债务的可行选择13、主权债务危机下的船舶融资市场14、美国主权债务评级下调对我国债券市场建设的启示15、1999—2000年国际债务证券市场回顾16、市场化进程、债务治理与企业价值17、发展债务资本市场推进利率市场化进程18、简论以市场需求为导向化解银企债务危机19、债务人债务重组的市场反应研究20、中国债务资本市场将迅速崛起四、关于债务市场毕业论文题目1、发展中国家地方债务市场监管经验借鉴及启示2、新加坡发展中的债务市场:理论基础、挑战和前景3、欧元区主权债务市场的特征分析及启示4、试论我国企业债务市场存在的问题及对策5、工业化国家政府的债务市场6、发展我国地方债务市场的可行性研究——基于地方政府债务困境的分析7、国际债务市场运行特点与债务问题的解决8、债务市场发展与商业银行转型9、复杂性视角下欧洲主权债务市场极端风险溢出效应实证研究10、主权信用评级对政府债务市场影响的非对称效应11、我国企业债务市场存在的问题及措施12、香港的债务市场及其最新发展13、债务市场生机勃发14、中国企业通往国际债务市场之路——访美林国际有限公司北京代表处首席代表何宁先生15、蹒跚而行的发展中国家债务市场16、香港债务市场的深化与发展17、地方债务市场化的现实困境与路径选择18、发展中的第三世界债务市场19、跨国企业如何锁住债务市场风险和汇率风险20、企业债务与产品市场战略:基于中国上市公司的实证研究五、比较好写的债务市场论文题目1、国际资本市场一季度回顾,二季度展望全球市场渡过希腊债务危机2、公共债务管理与债券市场发展战略探讨3、债务风险管理系列之十二市场分析与常用交易策略4、运用资产证券化技术创造银企债务二级市场5、商业银行积极拓展债务资本市场问题研究6、搭建货币市场和债务资本市场的桥梁——评Shibor基准政策性金融债的发行7、减轻历史债务轻装进入市场8、债务重组准则的变迁——基于A股市场的经验证据9、试论会计契约与债务资本市场的运作10、不完全竞争产品市场中债务的战略效应研究11、中国债券市场成长几何——访瑞银UBS亚太区债务资本市场及风险管理联席主管曹为实先生12、市场经济条件下银企债务与银企关系研究13、中国地方债务置换对市场的影响14、会计应明确有效市场假设——解析债务重组准则、非货币易准则15、债务抵押契约模型市场重构与违约损失率分布16、次级债务危机对美国金融市场冲击及启示17、市场机制视野下的地方政府债务问题分析18、市场化程度、债务期限结构与经营效率19、对人民币投机的结束预示弱势美元终结——美元见底将使新兴市场的债务和股票等过高估值得到纠正20、产品市场结构与资本结构——基于债务战略效应的分析。
基于VaR模型的保险资金投资风险度量与优化
基于VaR模型的保险资金投资风险度量与优化作者：徐骁容来源：《金融经济·学术版》2013年第10期摘要：保险投资收益是我国保险业提高偿付能力、增加经营利润的重要支柱。
随着险资运用渠道的不断拓宽，一方面有利于整个保险投资组合收益率的提高，另一方面增加了资金运用的市场风险。
本文以484个交易日的上证指数、上证国债指数、上证基金指数和一年期SHIBOR为样本数据，运用VaR模型对我国保险资金运用的风险进行了实证度量，结果显示：股票和证券投资基金是保险资金运用的主要风险来源；银行存款带来的投资风险正逐渐加大；国债依然是投资组合中风险最小的资产。
对此，必须进一步优化保险投资结构，从而实现保险资金运用风险收益的有效匹配。
关键词：VaR模型保险资金风险度量一、导言（一）研究背景与意义随着金融市场的发展，保险业的投资功能日渐突出，已成为与承保业务并重的一项重要业务，法律法规中关于险资运用渠道和比例限制的各种约束也逐渐放开。
根据2009年新《保险法》第壹佰零六条的规定，保险公司的资金运用限于下列形式：1.银行存款；2.买卖证券、股票、证券投资基金份额等有价证券；3.投资不动产；4.国务院规定的其他资金运用形式。
可见，国家对险资运用予以积极鼓励和政策支持。
对保险公司来说，保险资金运用的收益也日渐成为其提高偿付能力、增加经营利润的重要支柱。
另一方面，保险资金直接或间接地参与资本市场，资金运用的经营手段与管理要求也随之不断提高，这就对保险公司与监管机构的能力水平提出了更高的要求。
如何在利用险资投资取得巨额利润的同时处理好相伴而来的巨大风险，险资运用能否稳健发展，已成为保险公司能否持续健康发展的关键因素之一。
（二）我国保险资金的投资现状近些年来，随着我国保险业的迅速发展，险资运用余额不断增加，保险行业总体上进入了一个快速发展的时期。
2011年，全国共实现原保险保费收入14339.25亿元。
保险业总资产6.013万亿元，资金运用余额为5.547万亿元。
上海银行间同业拆放利率(Shibor)作为我国基准利率的研究
上海银行间同业拆放利率（Shibor）作为我国基准利率的研究基准利率在货币市场利率体系中起主导作用,是最具有代表性的利率。
从长期来看,我国推出Shibor作为基准利率是我国利率市场化进程中的关键一步,是社会主义市场经济的内在要求,也是我国货币政策调控方式由数量型向价格型转变的支点。
基准利率是最基本、最市场化的资金价格,是整个金融市场的纽带,也是提高我国商业银行等金融机构竞争力的的必要措施。
因此,在我国目前的特殊国情和市场经济下,培育和发展一个成熟的基准利率,确实显得非常迫切和具有必要性。
在我国利率市场化改革的过程中,曾经尝试把国债回购利率、银行间同业拆借利率等好几种作为我国的基准利率,但由于种种原因,都未能成功实践。
为了进一步推进我国的市场化进程,央行在2007年1月4日正式推出“上海银行间同业拆放利率”,简称为Shibor,当作货币市场上的基准利率进行培育和完善,为了避免重蹈覆辙、吸取教训,迫切需要检验Shibor自运行以来的实际效果,对Shibor 能否作为我国货币市场上真正的基准利率进行系统的研究。
1.本文研究思路与目的本文的研究思路：首先,在回顾了国内外对基准利率的研究基础上,对基准利率理论进行综述,为下文的利率市场化进程、基准利率选择和基准性实证检验做好理论准备工作;然后,简述了我国基准利率的选择及Shibor现状,介绍了Shibor的运行机制,运用归纳总结、对比分析的方法对Shibor进行可行性分析。
最后,运用多种计量和统计方法分别对市场性、基础性、相关性和稳定性进行了实证检验,再结合理论分析和实证检验的结果为Shibor的完善提出建议。
本文的研究目的：根据本文的内容,希望本文能够解决以下几个问题：(1)选择基准利率应该参考哪些标准?基准利率的内涵有哪些?(2)Shibor的基准性如何,能否担当我国基准利率的重任?其中,这是最主要目的。
(3)Shibor的运行情况如何?还有哪些不足?如何改进?2.本文研究内容本文以我国的利率市场化进程为历史背景,在前人对基准利率研究的基础之上,以Shibor的基准性为主线,一共分为七章,主要研究内容如下：第一章：绪论。
基于VAR模型的股指期货定价研究
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]FUTRESSPOT_GOODS
FUTURES(-1)
0.818778
0.116743
(0.22035)
(0.19201)
Log likelihood
-876.5744
-854.4130
Akaike AIC
10.95123
10.67594
Schwarz SC
11.04693
10.77163
Mean dependent
3056.268
2975.816
S.D. dependent
259.3334
253.0031
Determinant resid covariance (dof adj.)
SPOT_GOODS(-2)
0.115840
0.303134
(0.25827)
(0.22505)
[ 0.44853]
[ 1.34694]
C
63.86783
73.19664
(53.8356)
(46.9126)
[ 1.18635]
[ 1.56028]
通过此表可以得到VAR模型如下：
同时得到VAR模型的回归统计量，如表3所示。
三、
（
本文所用到的数据如下：股指期货（IF2012）点数的日数据，来源于中国金融期货交易所（）；利率的日数据，来源于上海证券交易所（/）；沪深300指数日数据，来源于大智慧（/）。数据区间为2010年4月19日至2010年12月17日。部分数据如下：
房价、股价波动与货币政策选择——基于VAR模型的实证分析
（一）变量选取与最优滞后阶数选择 本文研究的样本区间是2010年6月至2020年7月，选 取利率R、货币供应量M2、股价指数S以及房价P的10年
月度数据建立VAR模型进行实证分析。 选取标准分别是：广义货币供应量M2能与现实中
经济购买力紧密关联，可控性更强，能反映经济潜在的 购买力，所以把它作为货币供应量的代理变量；选取5 年期以上的中长期贷款利率作为利率的代理指标是因为 房地产贷款一般年限都比较长，5年期以上的中长期贷 款利率更能够反映现实状况；价指数选择上证综指的月 度数据，暂且不考虑沪市与深市之间走势差别；房价指 数选取百城住宅平均价格，一线城市作为房价指数的代 理指标，不同区域的房价变化受利率影响具有差异性， 因而一线城市的房价变化更有意义，更具探讨价值（徐 剑，2020）。同时，为了消除M2与房价指数P以及股价 指数S三个时间序列数据可能存在的异方差性，对其作 取对数处理，得到LnM2、LnP以及LnS，从而使实验数 据更平滑。本文变量数据均来源于wind数据库，分析软 件为EViews10.0。
66 SHI DAI JING MAO
时代经贸 2021年 第 5 期
产的需求端。当利率水平上升时，贷款成本上升，付息 压力增加，居民购房需求受到压制，同时利率的上升吸 引居民将资金投资于银行存款、理财等金融资产，以获 得相对较高的投资收益，减少房地产的购买，所以购房 需求、房价与利率水平反向变化。
一、影响房地产价格的理论机制
（一）价格型货币政策工具对房价的影响机制 国家通过调控利率的方式来调整资产价格，调整微
观主体的收入预期，从而使得微观主体改变自己的消费 需求、投资需求，从而影响房地产市场的总需求（刘慧 敏，2019）。这里的微观主体可以分为两类，一类是房 地产开发企业，也就是房地产的供给方，另一类是居民 或者说房地产的需求方。
我国财政货币政策作用关系实证研究基于VAR模型的检验分析
一、引言
财政政策和货币政策是国家宏观经济政策的重要手段，二者之间的作用关系一 直是经济学研究的重要领域。近年来，随着国内外经济形势的不断变化，财政 政策和货币政策的协调配合成为了推动我国经济持续健康发展的关键。因此， 本次演示以VAR模型为基础，对我国财政货币政策的作用关系进行实证研究， 具有重要的现实意义。
四、实证分析
（一）平稳性检验
在进行VAR模型估计之前，需要先对数据进行平稳性检验。我们采用ADF检验 法，结果显示两个变量在5%的显著性水平下都是平稳的。
（二）格兰杰ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ果检验
通过格兰杰因果检验，我们发现财政政策对货币政策的影响在5%的显著性水平 下是显著的，而货币政策对财政政策的影响则不显著。这表明在我国，财政政 策对货币政策具有一定的影响力，而货币政策对财政政策的影响相对较小。
Yt = c + A1Xt1 + A2Xt2 +...+ ApXtp + ut
其中，Yt是一个包含两个变量的向量，Xt1代表货币政策，Xt2代表财政政策。 A1到Ap是待估系数矩阵，u是误差项。
（二）数据来源
本次演示选取了1990年至2022年的季度数据，货币政策采用广义货币供应量 （M2）的增长率表示，财政政策采用全国财政支出占GDP的比重表示。数据来 源于国家统计局和中国央行。
二、文献综述
早期的研究主要集中在财政政策和货币政策的独立性上，随着经济环境的变化， 越来越多的学者开始二者之间的相互作用。近年来，国内外学者采用向量自回 归（VAR）模型对财政政策和货币政策的关系进行了大量研究。代表性的学者 如Li和Ng（2018）通过对美国数据的分析，发现财政政策对货币政策的影响 具有显著的非对称性。
股票价格指数与宏观经济变量关系的VAR模型研究
股票价格指数与宏观经济变量关系的VAR模型研究第一部分：论文报告标题1. 股票价格指数与宏观经济变量关系的VAR模型研究2. 股票市场与宏观经济指标的相互作用3. 从VAR模型探析股票价格指数与宏观经济变量的关系4. 股票市场波动对宏观经济变量的影响5. 股票价格指数与宏观经济变量之间的因果关系分析第二部分：论文报告分析1. 股票价格指数与宏观经济变量关系的VAR模型研究为了更好地了解股票价格指数与宏观经济变量之间的关系，我们使用向量自回归模型（VAR）对其进行研究。
我们将重点关注三个宏观经济变量，即GDP增长率，通货膨胀率和失业率，以及股票价格指数。
首先，我们使用Granger因果检验来确定是否存在双向关系。
然后，我们使用VAR模型来分析它们之间的关系。
模型结果显示股票价格指数对GDP增长率和通货膨胀率有积极影响，但对失业率没有显著影响。
此外，通货膨胀率对股票价格指数也有正向影响，但GDP增长率和失业率对其没有显著影响。
2. 股票市场与宏观经济指标的相互作用股票市场与宏观经济指标之间的相互作用是一直备受关注的问题。
我们采用VECM模型来研究这个问题。
我们的数据包括了三个宏观经济变量，即GDP增长率，通货膨胀率和失业率，以及S&P500指数。
我们使用单位根检验和共整合检验来确定确实存在相互作用，并且使用VECM模型来分析它们之间的关系。
我们的研究结果表明，宏观经济变量对S&P500指数有积极的影响，但是S&P500指数对宏观经济变量没有显著的影响。
这表明，宏观经济环境对股票市场有积极的影响，但是股票市场对宏观经济没有太大的影响。
3. 从VAR模型探析股票价格指数与宏观经济变量的关系在本文中，我们使用VAR模型来研究股票价格指数与宏观经济变量之间的关系。
我们的数据包括了三个宏观经济变量，即GDP增长率，通货膨胀率和失业率，以及标普500指数。
我们对这些变量之间的关系进行了分析，并使用Granger因果检验和Impulse Response Function (IRF)来研究它们的相互作用。
新闻资讯、投资者情绪与上市证券公司股价波动——基于TVP-VAR模型的实证研究
新闻资讯、投资者情绪与上市证券公司股价波动——基于TVP-VAR模型的实证研究新闻资讯、投资者情绪与上市证券公司股价波动——基于TVP-VAR模型的实证研究【引言】随着信息技术的迅猛发展和市场全球化的不断深入，新闻媒体在传递信息和影响市场方面的作用日益显著。
此外，投资者情绪作为市场参与者的主观感受，也对股价波动产生了显著影响。
本文旨在通过基于时间变化参数向量自回归模型（TVP-VAR）的实证研究，探讨新闻资讯和投资者情绪对上市证券公司股价波动的影响。
【新闻资讯对股价波动的影响】新闻资讯是股价波动中重要的外部影响因素之一。
新闻媒体不断发布各类信息，包括公司财务报告、行业动态、经济政策等，这些信息具有一定的预测性和市场影响力。
研究表明，新闻资讯对于股价的波动具有显著的影响，特别是与公司盈利相关的新闻信息。
例如，一些公司发布了超出市场预期的财报，可能导致股价大幅波动，反之亦然。
然而，新闻资讯对股价波动的影响有时也是双面的。
一方面，利好消息的发布可能会提升投资者对市场的乐观情绪，进而带动股价上涨；另一方面，利空消息则可能引发投资者的恐慌情绪，导致股价下跌。
因此，新闻资讯对股价波动的影响并不是单纯的线性关系，而是需要考虑到投资者情绪的调节作用。
【投资者情绪对股价波动的影响】投资者情绪作为市场参与者的主观感受，对股价波动也具有一定的影响力。
投资者情绪可以分为乐观情绪和悲观情绪，分别对应市场的上涨和下跌。
根据行为金融学的理论，投资者情绪与股价波动之间存在非理性行为。
当投资者情绪持续偏向乐观或悲观时，超出理性预期的股价波动可能会发生。
以期权交易市场为例，当市场参与者情绪普遍乐观时，其对股价的预期也会变得乐观，从而提高了购买期权的数量，进而引发股价的上涨。
反之，当市场参与者普遍悲观时，其对股价的预期也会变得悲观，促使卖出期权增加，引发股价下跌。
【TVP-VAR模型的实证研究】为了深入探讨新闻资讯和投资者情绪对上市证券公司股价波动的影响，本文采用了时间变化参数向量自回归模型（TVP-VAR）。
中国银行业市场结构与金融稳定的关系——基于VAR模型的实证研究中期报告
中国银行业市场结构与金融稳定的关系——基于VAR模型的实证研究中期报告
该研究旨在分析中国银行业市场结构与金融稳定之间的关系。
本报告为中期报告，主要介绍了研究的背景、问题意识、研究设计和实证分析等方面的内容。
1.研究背景
随着经济全球化和金融自由化的加速推进，银行业市场结构日趋复杂多样化，金融市场的风险也越来越高。
银行业市场结构与金融稳定之间的关系成为研究的热点之一。
2.问题意识
在中国银行业市场中，不同类型的银行间存在着竞争和合作。
金融监管机构应如何进行有效监管，以维护银行业市场的健康发展和金融稳定？银行业市场结构的改变是否会对金融稳定产生影响？
3.研究设计
本研究采用VAR（向量自回归）模型，选取了中国商业银行、股份制商业银行和城市商业银行等三类银行进行分析，以了解它们之间的关系以及对中国金融稳定的影响。
4.实证分析
实证结果表明，中国商业银行的市场份额对金融稳定的影响较大，而城市商业银行和股份制商业银行的影响较小。
此外，不同类型的银行之间存在较强的关联性和联合风险。
在监管方面，需要细化不同类型银行的监管政策，加强对银行业市场结构的监管和调控，以避免出现不良竞争、市场垄断和风险传染等现象。
5.结论
通过本研究可得出如下结论：中国银行业市场结构与金融稳定之间存在一定关系，其中商业银行的市场份额对金融稳定影响较大。
不同类型的银行之间存在较强的联合风险，需要加强监管和调控。
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基于VAR模型的SHIBOR与上证指数的实证研究潘骏杰（上海对外贸易学院上海）摘要：本文利用VAR模型实证分析了隔夜SHIBOR利率、一个月SHIBOR利率和上证指数之间的关联。
实证结果发现隔夜SHIBOR利率和上证指数之间不存在格兰杰因果关系。
尽管一个月SHIBOR利率不是上证指数的格兰杰因果关系，但是上证指数是SHIBOR的格兰杰因果关系。
其启示是一个月SHIBOR利率既可以作为判断证券市场波动的依据，同时也可以为金融理财产品提供参照。
关键词：上海银行间同业拆借利率上证指数格兰杰因果关系Empirical Study on SHIBOR and Shanghai Stock Index Based on V AR ModelAbstract: Through V AR Model, the paper finds that there is no strong relationship between SHIBOR O/N and Shanghai Stock Index. On the other hand, Shanghai Stock Index is the Granger Cause of SHIBOR 1M, but SHIBOR 1M is not the Granger Cause of Shanghai Stock Index. The implication is that SHIBOR 1M can be used to predict the fluctuation of Stock index and is able to be a reference for financial products.Key words: SHIBOR Shanghai Stock Index Granger Cause一、前言利率市场化一直是我国建设金融市场的一项重大工程。
因为这直接关系到我国货币市场，乃至债券市场和资本市场的发展壮大。
2007年1月4日，在借鉴LIBOR（伦敦银行间同业拆借利率）的基础上，上海银行间同业拆借利率（SHIBOR）正式运营。
按照国际基准利率以国际金融中心城市名命名的惯例，SHIBOR以位于上海的全国银行间同业拆借中心为技术平台计算、发布并命名的。
SHIBOR自从诞生以来，我国监管层便希望将它打造成为中国的基准利率。
当前我国的存贷款利率还处在中央银行的直接指导之下。
尽管这样的直接管制有其优势和必然性，但是随着我国经济的逐步健康发展，金融市场迫切需要一个成熟的基准利率体系以便更好地服务经济的进一步发展。
本文研究的出发点是SHIBOR与证券市场的联系，以及它是否可以作为未来金融理财产品创新的一个参考依据。
二、文献回顾和问题的提出对于SHIBOR的研究自其正式诞生以来就没有停止过。
如中国人民银行货币政策司利率处处长郭建伟（2007）撰文指出SHIBOR与回购市场的主要交易品种利率的走势始终保持一致，与央票利率的走势基本一致。
中国人民银行副行长易纲（2008）更是充满信心地认为SHIBOR能比较快地成为货币市场基准，成为中国收益率曲线短端的基准。
而在实证研究方面，北方工业大学的刘喜波、赵鹏远等人（2008）认为SHIBOR在基础性、稳定性和相关性等方面总体上要优于银行间债券回购利率，SHIBOR已经初步具备了基准利率的特性。
西安交通大学的霍天翔和冯宗宪（2009）则通过VAR模型进行量化分析，认为SHIBOR完全能够承担货币政策传导中介指标的角色，以此来消除我国现行的利率“双轨制”。
以上这些研究大致上都集中在SHIBOR与一些回购利率走势的分析上，因为如7天回购利率，央票利率等都被广大市场人士看作是基准利率在使用。
但是很少有文献是探索SHIBOR与资产价格变动的联系。
SHIBOR如果真的能够成为中国的基准利率，首当其中的一个条件是其能够与资产市场如房地产、证券市场等价格波动紧密联系在一起。
同时作为一个基准利率，其还必须能够成为一些金融理财产品的参考标准之一，而这些研究目前国内相关的文献较少。
本文即通过实证研究找出SHIBOR与上证指数之间的关联从而总结出相应的结论。
三、实证研究1、模型设计与数据来源本文选取了2009年全年245个交易日上证指数每天的收盘价作为研究对象，数据来源为钱龙旗舰2010交易平台。
在SHIBOR方面则选取了SHIBOR隔夜利率和SHIBOR一月利率为研究对象，数据来源为上海银行间同业拆放利率主页。
为了能够更好地研究三者之间的联系，排除其他因素的干扰，本文选择了使用VAR模型来进行量化分析，使用的分析软件为Eviews5.1。
2、平稳性检验通过ADF单位根检验法对三个时间序列进行平稳性检验，设index为上证指数，int为隔夜SHIBOR利率，int1m为一个月SHIBOR利率，检验结果如下：表1：平稳性检验结果注：(c,t,d)分别表示所检验方程中含有截距项、趋势项和滞后阶数；滞后阶数按照SC准则判断；*代表在5%的显著性水平下拒绝原假设H即序列是不平稳的。
从表1的结果可以看出，上证指数index、隔夜SHIBOR利率int和一个月SHIBOR利率int1m三个时间序列原始数据都是不平稳的，但是它们的一阶差分在95%的置信水平下都是平稳的，可见三个序列都是一阶单整。
3、向量自回归模型VAR在构建VAR模型之前，首先要确定模型的滞后阶数，见下表：表2：向量自回归模型滞后期的确定标准续表2：向量自回归模型滞后期的确定标准注：*表示根据相应准则选择的滞后阶数。
根据表2的结果有三个标准认为滞后期为3，而两个标准认为滞后期为2。
综合考虑选择滞后期，即建立VAR(3)。
模型方程如下：+⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛----+⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--+⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛------2551651intint0308.0256.6403.24087.14534.002631.091.30326.0272.01intint99138.0137.3865.14607.73963.10175.099.55845.09143.0195.610155.00312.01intintttindexmeeindexmeeindexm+⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--------3651intint055.06.67772.1247.103403.0023.013.34911.02168.0tindexmee⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛t t t 321δδδ 其次，通过检验单位根来考察模型的稳定性，见下图：图1：滞后阶数为3的单位圆和特征根由图3可见，所有的特征根都小于1，即都落在单位圆内，即该VAR 模型的结构是稳定，可以进行下一步格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数分析和方差分解。
4、Johansen 协整检验由于之前的平稳性检验结果显示，上证指数index 、隔夜SHIBOR 利率和一个月SHIBOR 利率都是一阶单整，满足进行协整检验的先决条件。
故而进行Johansen 协整检验，结果如下：表3：注：*代表在5%显著性水平下拒绝原假设。
表4：最大特征值检验（Maximun Eigenvalue Test ）结果注：*代表在5%显著性水平下拒绝原假设。
由表3和表4可以得知，原假设没有协整关系在5%的显著性水平下均被拒绝。
而相应的最多存在一个协整关系的原假设则在95%的置信水平下没有被拒绝，所以三个变量之间存在一个长期均衡关系。
5、格兰杰因果关系检验为了能进一步确定变量之间的相互关系，下面进行格兰杰因果关系检验，结果如下：表5：Grange 因果检验结果 注：*表示在5%显著性水平下拒绝原假设。
由表5我们可以得知一下三点：1）隔夜SHIBOR 利率和一个月SHIBOR 利率互为格兰杰因果关系。
利率期限结构理论可以解释这一点。
2）在95%置信水平下，隔夜SHIBOR 利率和一个月SHIBOR 利率不是上证指数的格兰杰因果关系。
由于篇幅有限，未能写出各个检验结果的p 值，事实上，隔夜SHIBOR 和一个月SHIBOR 不是index 的格兰杰原因在10%显著性水平下被拒绝。
由此可见SHIBOR 对于上证指数的缺乏引导力。
3）上证指数是一个月SHIBOR 的格兰杰因果关系，但不是隔夜SHIBOR 的格兰杰因果关系。
也就是说上证指数的变动能够引导一个月SHIBOR 利率，或者说一个月SHIBOR 利率能够反应上证指数的变化，但是隔夜SHIBOR 利率却做不到这一点。
6、脉冲响应函数VAR 模型的系数往往难于解释，一般情况下不分析一个变量的变化对另一个变量的影响。
常用的是脉冲响应函数，即分析随机扰动项一个标准差新息的冲击对内生变量的影响。
下面给出上证指数受到一个正单位的冲击下，上证指数自身、隔夜SHIBOR利率和一个月SHIBOR利率的脉冲响应函数。
横轴表示冲击作用的滞后期（单位为天）实线表示脉冲响应函数，虚线表示标准差偏离带。
图2：上证指数对自己的冲击由图2可见上证指数对于来自自身的一个冲击反应是正向的，在第3天到达最大值后逐步收敛。
图3：上证指数对隔夜SHIBOR利率的冲击图3表明对于来自上证指数的一个正向冲击，隔夜SHIBOR利率一开始受到的影响为负，也差不多在第3天到达最低点后开始反弹，但是之后在30天左右时影响趋于稳定。
可见上证指数对于隔夜SHIBOR利率的影响是短期的，中长期影响不大。
图4：上证指数对一个月SHIBOR利率的冲击图4表明上证指数受到一个正向单位的冲击后，一个月SHIBOR利率刚开始2-3天没有什么变化，但是之后这一冲击对一个月SHIBOR的作用与日俱增，知道第50天后才开始逐步趋于平稳。
尽管来自上证指数的一次正向单位冲击都能对隔夜SHIBOR利率和一个月SHIBOR利率产生影响，但是从脉冲响应函数的表现来看，一个月SHIBOR 受到的作用更为明显，也更为持续。
其脉冲响应值最高接近0.2，而对于隔夜SHIBOR利率而言，最高不过0.1左右。
7、方差分解分析方差分解分析是通过分析每一个结构冲击对内生变量的变化的贡献度。
现在假设对一个月SHIBOR利率进行方差分解，其结果如下：表7：方差分解表限于篇幅，没有把60期方差分解的全部数据列于表7内，但是从选择性列出的各期数据来看上证指数对于一个月SHIBOR利率变化贡献度逐日递增，在差不多第19期时和隔夜SHIBOR利率持平，之后大幅上涨，至60期时已经达到38.53%。
四、结论与启示本文通过建立反应变量间动态关系的VAR模型，实证研究了上证指数、隔夜SHIBOR利率和一个月SHIBOR利率之间的关系。
现在得出以下结论：1）无论是隔夜SHIBOR利率还是一个月SHIBOR 利率，都没有足够的证据表明这两者对于上证指数具有引导作用，在本文中格兰杰因果关系检验中两者只能通过10%显著性水平下的检验，无法通过5%显著性水平下的检验。