中国城投债风险溢价的及时性度量与预测——基于适应性网络自回归算法的分析

债券风险溢价是衡量债券风险的晴雨表,使用网络自回归模型(NAR)对高维的城投债风险溢价进行建模有助于研究系统性风险外溢效应.简单的NAR模型通过构造空间权重矩阵实现降维,但所估计的网络外溢平均效应可能忽略了网络节点的异质性影响,且忽略了系统因政策或外部冲击产生的结构性变化.本文构建了时变参数和异质性溢出效应的适应性算法模型,提出了有效的适应性网络自回归算法(ANAR),以及时探测参数与解释变量的最大化同质区间,实现在及时探测参数结构性变化的同时,也能对最佳解释变量进行实时选择.应用该模型对我国省级城投债风险溢价网络进行建模分析和预测,我们发现:1)适应性网络自回归算法ANAR相比其他预测模型在城投债风险溢价的样本外预测中具有显著的预测优势. 2)从同质区间识别角度来看,相比于2016年与2017年, 2018年与2019年ANAR模型的同质性区间变得更短,说明市场短期不确定性风险上升,我国城投债在这一段时期内也相应出现了短期风险溢价高于长期风险溢价的“倒挂”现象. 3)从变量选择结果来看,不同省份城投债风险在不同时间决定网络外溢风险的作用不同,被算法以较高频率识别到的风险溢出省份多具有风险溢价较高、风险溢价波动较大以及债券发行数量较多的特征.债券平均规模与债券剩余期限的网络节点效应对债券未来风险溢价也有较大影响.本文提出的模型和方法对政策部门和投资者实时监控和预测城投债风险具有实用性和参考价值,对深化金融供给侧结构性改革,防范债务风险具有实际意义.

金融理论与金融市场--中国债券市场时变风险溢价--远期利率潜在信息

近年来，中国债券市场发展迅速，在全球债券市场排行中紧跟美国和日本债券市场，已跃居世界第三。与此同时，中国债券市场亟需得到更多的关注和研究。在2005年之前，中国债券市场被认为符合预期假说，即长短期债券间不存在风险溢价。由于预期假说假设投资者偏好为风险中性，而实际市场中的投资者偏好往往存在较大差异，因而债券市场风险溢价应长期存在。为研究该问题，直接关注零息债券持有期超额收益，力求捕捉风险溢价的时变特性。在Fama-Bliss和Cochrane-Piazzesi溢价预测模型的研究框架下，利用中国远期利率特性，构建远期利率差和远期利率组合两种预测因子。采用两种因子分别对中国债券市场风险溢价进行预测，探讨中国债券风险溢价的时变性·。选取2006年至2015年中国零息国债即期利率数据，该区间能够完整覆盖中国债券市场的发展期，并涵盖金融危机时期或货币政策松、紧期。在此基础上，将宏观经济和货币政策代理变量引入预测模型，与远期利率组合进行多元预测对比，揭示远期利率所暗含的经济信息。此外，为充分验证预测结果的鲁棒性，进行多重共线性分析和样本外检验。研究结果表明，预期假说在中国债券市场不成立，即中国债券市场存在明显的时变风险溢价，并且风险溢价随着期限的增加而升高。研究还发现远期利率组合的预测能力来源于两方面，一方面，自身蕴含了大量的宏观经济和货币政策信息，能够反映出经济状况对风险溢价的影响；另一方面，该组合属于水平型因子，能够很好地解释风险溢价中占比最高的成分，因此占优于远期利率差这种斜率型因子，更好地刻画风险溢价中的系统性部分。准确刻画时变风险溢价不仅可以辅助投资者进行交易决策，而且有利于更精确地构建中国债券理论期限结构。一个合适的利率期限结构能够指导中国政府制定正确的货币政策，有助于促进中国债券市场的发展以及完善中国债券市场结构。

基于小样本纠偏的国债风险价格和期限溢价研究——来自中债国债收益率曲线的经验证据

利用高斯仿射无套利期限结构模型,探讨真实概率测度下状态因子转移参数的小样本偏差矫正,并结合无套利约束,估计因子的风险市场价格和长期收益率的期限溢价。实证显示,经矫正的状态转移参数估计量更好地捕捉了中国国债市场定价因子的持久性。且平均而言,国债市场对水平因子和曲率因子的冲击风险都赋予了正的定价,斜率因子价格则为负数,其中对曲率因子冲击风险的定价最高,而对水平因子的风险定价最小但波动性最大。此外,风险价格对期限溢价的影响分析显示,中债收益率期限溢价均值占长期收益率水平逾27.8%,三个因子风险价格对期限溢价均存在显著贡献。