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金融市场类论文范文文献,与货币国际化与金融市场协调推进的风险―基于LIB相关毕业论文格式范文
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30340;波动特征,所以,本文在这一小节中通过ARCH模型展开货币国际化对同业拆借市场带来波动率的模型估计.(二)数据的说明
货币国际化对同业拆借市场带来的波动,是一个较长的历史时期.随着欧元的诞生,美元在国际货币体系中的地位继续得到了巩固,并形成了以美元为核心、欧元、日元、英镑等为补充的国际货币体系.同业拆借的利率种类较多,期限较长,关于同业拆借市场中的数据,本文在英国同业拆借市场中选取欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率（LJPY）,以及欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率（LUSD）每个季度的数据在1986年1月―2011年9月之间的数据,共103个观测值,数据来源于欧洲中央银行数据库,为了减缓序列的波动程度,本文选择对这两个时间序列的变化率进行自然对数处理,即djpyt等于LN（LJPYt/LJPYt-1）和dusdt等于LN（LUSDt/LUSDt-1）,LJPYt表示欧洲日元在t时刻的LIBOR利率,而LUSDt表示欧洲美元在t时刻的LIBOR利率.
（三）LIBOR利率的数据统计特征分析为了对LIBOR利率进行ARCH模型分析,也为了达到较好的模型解释能力,首先需要对数据的基本统计特征展开分析,以观察原始数据是否具有尖峰的分布特征,便于对下文展开分析.从图1中可以看出,欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率的变化率的Sk等于-0.404207,其结果小于零,表明其分布呈现出左偏态.而从峰度来看,K等于9.844914,远远大于3,表明更多的变换率取值聚集在均值周围,同时部分变化率又远离均值.与标准正态分布（Sk等于0,K等于3）相比,欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率的变化率呈现左偏,尖峰的分布特征,即“尖峰厚尾”.JB统计量为201.9021,P值接近于0,说明该时间序列至少在99%的置信水平上拒绝为正态分布的假设.
从图2中可以看出,欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率的变化率的Sk等于-1.315755,其结果小于零,表明其分布呈现出左偏态.而从峰度来看,K等于8.209290,远远大于3,表明更多的变换率取值聚集在均值周围,同时部分变化率又远离均值.与标准正态分布（Sk等于0,K等于3）相比,欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率的变化率呈现左偏,尖峰的分布特征,即“尖峰厚尾”.JB统计量为144.7616,P值接近于0,说明该时间序列至少在99%的置信水平上拒绝为正态分布的假设.可见,欧洲日元市场与欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率呈现出尖峰的分布特征,可以在下文中对这两个序列进行ARCH模型分析.
（四）LIBOR利率波动率模型的建立1.LIBOR利率数据的平稳性分析和序列相关分析一般而言,在对时间序列数据进行分析时,首要的问题是判断它的平稳性.如果样本呈现出非平稳的现象,那么往往会导致出现“虚假回归”的问题.这样,样本之间就不会有任何意义的关系,对样本进行回归也会表现出较高的可决系数.本文选择的变量数据是1986年1月―2011年9月之间欧洲日元市场3个月期的LIBOR利率（LJPY）,以及欧洲美元市场3个月期的LIBOR利率（LUSD）每个季度公布的数据,这是明显的时间序列,所以本文首先利用Eviews6.0统计分析软件,对所有的变量进行ADF检验.对于LJPY和LUSD时间序列而言,其ADF数值都小于1%、5%和10%临界值,因此,可以拒绝样本序列存在单位根的原假设,时间序列的数值是平稳的,可以继续进行数据分析.
同时,对LJPY和LUSD时间序列展开相关性分析.通过对LJPY相关系数的分析可以知道,滞后1阶、4阶和6阶的自相关系数较大（取绝对值以后）,因此,本文采用LJPY时间序列建立一个滞后1阶、4阶和6阶的模型.
而LUSD滞后1阶、2阶和12阶的自相关系数较大（取绝对值以后）,因此,本文采用LUSD时间序列建立一个滞后1阶、2阶和12阶的模型.
2.LIBOR利率分布滞后模型的OLS分析从表1中可以看出,只有LUSD（-2）的系数没有通过10%的显著性检验水平,其他系数均通过了1%、5%和10%的显著性检验水平,其他拟合的整体效果似乎不错.接下来,本文对残差序列进行ARCH效应检验,运用p等于1阶的序列自相关LM检验展开分析,显示结果如表2、表3所示：从检验结果中可以看出,F和LM统计量所对应的概率均小于5%,可以知道F和LM的值都在临界值的右边,可以知道拒绝原假设,残差序列存在ARCH（1）效应,也就是该模型的残差序列存在自回归条件异方差详见表4.
3.ARCH（1）模型的拟合结果及分析对比前文OLS的分析结果,LJPY模型回归的参数变得更大了,而且z统计量也变得较为显著了,除了常数项以外,均通过了1%的显著性检验水平.同时,ARCH（1）模型的对数似然值有所增加,AIC和SC值都变小了,说明模型比OLS回归可以更好的拟合数据,选择ARCH（1）模型是合适的.
而对于LUSD模型,虽然回归的参数LUSD（-2）和LUSD（-12）的z统计量变得不显著了,但是,ARCH（1）模型的对数似然值有所增加,AIC和SC值都变小了,说明模型比OLS回归可以更好的拟合数据,选择ARCH（1）模型是合适的.
另外,从图3中可以看出,ARCH（1）模型很好的拟合了LJPY序列,残差序列大致被控制在-0.4―0.4之间.
从图4中可以看出,ARCH（1）模型基本拟合了LUSD序列,残差序列大致被控制在-2-2之间.
接下来,再对ARCH模型进行异方差ARCHLM检验,得到结果（详见表5、表6）：可见,对于LJPY序列,F和LM统计量所对应的概率分别为0.1958和0.1918,均大于5%,而对于LUSD序列,F和LM统计量所对应的概率分别为0.5089和0.5034,均大于5%,所以说,检验结果接受原假设,残差序列不存在ARCH效应,也就是模型ARCH（1）消除了随机游走残差序列的条件异方差性.
ARCH（1）模型拟合的LJPY序列条件标准差时间序列图5中可以看出,LJPY序列条件标准差时间序列在1994年―2009年大幅震荡,大多数年份中超过了0.4的水平,特别是2000年前后波动加剧,最大时甚至达到了2.0左右.而其他年份波动都较为平缓,基本上在0.2的水平.
从ARCH（1）模型拟合的LUSD序列条件标准差时间序列图6中可以看出,LUSD序列条件标准差时间序列在2000年以后开始大幅波动,大多数年份中超过了0.4的水平,特别是2007年美国次贷金融危机爆发以来,波动幅度甚至超过了0.8,最大时已经接近到了1.0左右.而其他年份波动都较为平缓,基本上在0.1的水平.这与近年来,美国政府及美联储的非常规货币政策缓解金融危机的负面影响,向银行系统注入资金、降息、刺激消费者开支等诸多措施来拯救银行系统是有关系的（陈敏强,2010）.
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[9]通过以上的回归分析,可以看出,欧洲货币市场中同业拆借市场的价格从一个时期到另一个时期的变化过程中,常常表现为价格的波动,会出现价格波动率聚集的现象,即大幅度波动聚集在某一段时间,而小幅度波动聚集在另一段时间上.欧洲货币市场中日元的同业拆借利率在1994年以前,以及美元的同业拆借利率在2007年波动率较低,说明同业拆借市场的价格保持稳定,对欧洲货币市场中以美元、日元计价、结算、储备和投资的金融产品带来风险的可能性在降低,这会在很大程度上吸引投资者对以美元或是日元计价、结算的金融产品购买,必然会较好地促进美元与日元的国际化.
但是,欧洲货币市场中日元的同业拆借利率在1994年以后,以及美元的同业拆借利率自2008年以来波动率较高,意味着同业拆借市场的价格出现了大幅度的变化,这&#
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