我国债券市场收益率曲线影响因素的实证分析_王一鸣

2005年第1期(总295期)

金融研究No11,2005

GeneralNo1295我国债券市场收益率曲线影响

因素的实证分析

王一鸣李剑峰

(北京大学经济学院金融系,北京100871;中央国债登记结算有限公司信息部,北京100032)

摘要:本文对宏观经济变量对收益率曲线的几个特征有如何影响进行了实证分析,发现宏观经济变量更多的是对整个收益率曲线的位置有影响,也就是对整个债券市场的总的

收益率有影响;消费价格指数对不同待偿期债券之间收益率关系的影响最大,期限结构包括

了有关未来消费增长的信息;股票市场指数则对总的收益率存在负效应,即股票的上扬会引

起债券收益率的整体下降。除了宏观经济因素会对债券收益率曲线有影响外,还有其他因

素会有影响,如各债券本身的一些因素等等,因此研究结果不支持纯预期理论。

关键词:零息票收益率曲线;债券市场;因子分析;自回归分布滞后模型

中图分类号:F83215文献标识码:A文章编号:1002-7246(2005)01-0111-14

一、引言

零息票收益率曲线(yield curve)是指在相同违约风险水平下的各期零息债券(zero-coupon bond)的平均年收益率曲线,又称为利率期限结构。一条零息票收益率曲线可以建立在任意种类的利息率基础之上,例如,可以构造一条国库券收益率曲线,也可以构造银行同业拆借利率的收益曲线,还可以构造AAA级公司债的收益曲线等。与其它附息债券收益曲线相比,零息票收益曲线描述了一系列收益率,它们不受与债券到期前所收到利息的再投资率有关的假设的影响。因此从零息票收益曲线中所导出的贴现因子、远期利率以及各曲线间利差等不受再投资率假设的影响。零息票收益率曲线已成为许多金融工具估价和包括这些工具在内的证券组合进行风险管理的不可缺少的组成部分。由于大多数美元互换合约的协议利率都以LIBOR为基础进行定价,因此基于LIB OR的零息票收益率曲线在互换估价和确定互换利率方面发挥重要的作用。美国国库券收益率曲线是利差分析(特别是期权调整利差分析等债券分析技术)的核心,从而支撑了其债券市场

收稿日期:2004-12-06

作者简介:王一鸣(1966111-),男,江西人,博士,副教授,供职于北京大学经济学院金融系。

李剑峰(197815-),男,河北人,硕士,供职于中央国债登记结算有限公司信息部。

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的价格估计。零息票收益率曲线在风险管理系统中也发挥着重要作用,在衡量市场风险和设定风险限度中都要使用零息票收益率曲线的不同情况来对交易中的有价证券组合进行重复估价,以得到在某一时限内证券组合价值变动的分布;另外风险管理系统还经常利用建立在零息票收益率曲线基础上的模型来得出一些重要的敏感度衡量指标。

对于一般投资人和交易商而言,根据收益率曲线可以在任何时点判断债券的理论价格,以进行投资组合的避险和衡量投资的绩效。由于标准的收益率曲线是基于国债而言的,而国债一般是被认为是无违约风险的,所以一般情况下可视收益率曲线为无风险基准点(benchmark),进而,投资人和交易商可以借助债券市场的利率期限结构对风险性的金融产品及其金融(利率)衍生产品进行价值评估。此外,在国外有很多金融学者都很重视收益率曲线对宏观经济趋势的预测作用,因为从传统理论来看,长期债券的收益率的当期确定是基于对未来宏观经济的预期,所以反过来如果知道利率期限结构的形状,即知道了长期债券的收益率情况,进而就可以推断一国的宏观经济趋势,因此,对于政策制定者而言,也可以把利率期限结构作为货币政策的分析工具。在国内,由于还没有完全实现利率市场化,债券市场发展相对滞后,因此债券市场的理论研究成果相对比较少,利率期限结构的规范化研究还没有发现。但要大力发展和完善我国金融市场,为我国经济发展建立一个有效的金融市场,债券市场发展是不可缺少的组成部分,因此对它的研究也就非常迫切和重要。而利率期限结构是债券市场的基础研究问题,本文试图填补这一空缺,研究和检验影响收益率曲线的宏观因素。我们通过使用主成分分析,发现第一个因素起主导作用,它解释了收益率43%变异性,同所有期限的收益率都存在很高的相关性;第二个因素主要是和一些中长期债券(6-10年)的相关性较高(绝对值都在50%左右);第三个因素和长期债券的相关性更高,该因子可能是反映宏观经济走势的某个指标有关;第四个因素和收益率曲线的两端(即短期和长期)相关性较高。此外,我们使用自回归分布滞后模型方法,通过对各宏观经济变量是否对收益率曲线的几个特征(截距、斜率、曲度)有影响这一问题的实证分析,发现宏观经济变量更多的是对整个收益率曲线的位置(截距)有影响,也就是对整个债券市场的总的收益率有影响,这和前面通过因子分析得到的结论是一致的,而对于不同待偿期债券之间收益率的关系(斜率、曲度)影响最大的是消费价格指数,期限结构包括了有关未来消费增长的信息。除了宏观经济因素会对债券收益率曲线有影响外,还有其他因素会有影响,如各债券本身的一些因素等等,因此研究结果表明我们不能支持纯预期理论。

全文结构安排如下:首先采用因子分析方法对收益率曲线的风险影响因素进行实证检验;然后分析和检验宏观经济变量对收益率曲线的影响;最后给出全文实证结论。

二、收益率曲线风险影响因素的因子分析

211因子分析模型。

所谓因子分析,就是只要可能就仅用几个潜在的但不能观察的随机量去描述许多变量间的协方差关系。因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系,即将相关比较密切的几个变量归在同一类中,每一类变量就成为一个因子,

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以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。

本论文不想过多介绍因子模型的理论推导过程,如有兴趣可以参阅任何一本多元统计教程,一般都有非常详细的推导过程,下面仅给出该理论的正交因子模型:有m个公共因子的正交模型:

X p@1=L p@1+L p@m F m@1+E

其中,L i为变量i的均值;

E i为第i个特殊因子;

F i为第i个公共因子;

i j为第i个变量在第j个因子上的载荷;

此外,不能观测到的随机因子F和E要满足下列条件:

F和E独立;

E(F)=0,Co v(F)=I;

E(E)=0,Cov(E)=7,7是对角阵。

212数据问题。

相对于股票市场的研究来讲,到目前为止我们对债券市场的研究很少。究其原因,虽然这和在我国的资本市场上股票投资长期占主导有关,但研究债券市场(特别是在进行实证分析时)所必需的债券交易数据获得的困难也是相当重要的原因之一,而且这种困难更多不是主观原因造成,而是在客观上债券交易就是存在很大的不连续性,这就要求我们在实证分析的时候一定要对我们所运用的数据进行过滤。本实证部分所采用的数据和对数据的过滤过程如下:

首先,由于从2001年下半年开始的股票市场的连续走低,使得债券市场最近一两年的交易较前些年的活跃程度有了很大的提高,所以我们决定采用从2002年1月开始至2003年4月为止的债券交易数据。由于是要分析的是收益率曲线的风险因素,也就是各债券收益率的波动性,这要求单个数据的时间跨度不能太大,比如,若采用月数据就很难反映在一个月内的收益率的波动情况;再考虑到交易的连续性,如果采用日数据的话,可能会出现连续几天同一个待偿期的券种都没有交易的情况。基于以上两点考虑,我们决定采用周数据。

其次,我们知道收益率曲线(期限结构)无非是反映收益率与债券到期期限之间的关系的曲线。而这个期限不是债券的票面期限,在实际构造收益率曲线时有两个选择:一是待偿期(收益率计算当日距离该债券到期日之间的时间长度);二是久期(即能够回收当期支付的现金的平均期限)。在国外,这两种期限是都有采纳的,其中久期用的更为多一些,但在中国,据我们所知,目前的收益率曲线还都是以待偿期为准。出于计算方便的考虑,本论文暂也先用待偿期这个概念,因为这两个期限对于本问题并不会产生本质的影响。基于此,我们选择的期限有:1年、2年、3年、4年、5年、6年、7年、8年、9年、10年、15年、20年。在实际的数据里,一个债券的待偿期正好为整数年的情况是很少的,出于易用性的原则,我们采用了归并法,即采用那些与这些整数年最为接近的债券的收益率,如11034年会归为1年期债券、而118971会归为2年期的债券。如果与某一整数年最相近