国债期货利率市场化论文范文

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一、在利率市场化进程中国债期货的功能

（一）利用国债期货规避利率波动风险国债期货作为最成熟的利率期货，起源于20世纪70年代中期美国利率市场化过程中对规避利率风险的需求，美国国债期货的推出对其利率市场化的完成起到了积极的推动作用。目前，国债期货已是全球最重要的利率风险管理工具之一，其规避利率风险的功能，是以在国债现货和期货市场之间进行套期保值交易作为手段来实现的。利用国债期货进行套期保值的基本原理是：国债期货价格与其标的资产现货价格在同一时空内受相同经济因素的影响和制约，因而一般情况下两个市场的价格变动趋势和方向具有一致性，只是波动幅度可能有所差异。套期保值就是利用两个市场的这种价格关系，同时在期货市场和现货市场做相反方向的买卖，用一个市场的盈利弥补另一个市场的亏损，从而达到规避因为利率波动造成的国债现货价格风险的目的。另外，当期货合约临近交割时，现货价格与期货价格趋于一致，二者的基差接近于零。两个市场在最终价格上的“趋合性”也使套期保值交易行之有效。

（二）利用国债期货寻找基准利率收益率曲线基准利率收益率曲线作为资本市场中各种金融资产的定价基础，是利率市场化的核心。根据发达国家资本市场的经验，他们通常以国债收益率作为基准利率，并由不同期限的基准利率构建基准利率收益率曲线。但是仅仅依靠国债现货市场形成基准利率收益率曲线是有很大缺陷的，而国债期货市场具有交易合约标准化、交易成本最小化、交易集中化的特点，以及国债期货市场具有很高的透明度和极高的流动性，这些都弥补了国债现货市场的不足，从而可以通过国债期货交易发现未来某一时间国债现货的价格，使国债期货市场对国债现货市场具有价格发现功能，在国债收益率的形成过程中起引导作用。因为国债期货市场的公开、公平、公正、高效、竞争的交易机制，逐渐促进国债市场形成具有真实性、预期性、连续性和权威性的国债收益率体系，并以此构建出市场化的基准利率收益率曲线。

二、中国国债期货核心功能发挥的实证检验

从2013年9月6日国债期货上市以来的交易情况来看，上市之初短暂的交易活跃之后即遭遇冷场，但是大跌之后逐渐反弹，交易日渐活跃，各合约的交易量和持仓量稳步增加。国债期货的平稳运行和功能发挥直接影响其对利率市场化的作用和影响，并且关系到国债期货自身的成败。本部分基于国债期货上市以来的数据对国债期货规避利率风险和价格发现的功能发挥进行实证分析。

（一）数据样本的选择及描述1.数据选择及说明本文采用中债国债5~7年全价指数的日收盘价作为现货数据，采用由国债期货各主力合约构造的连续日收盘价序列作为期货数据。现货和期货的样本区间为2013年9月6日到2014年8月14日。剔除其中非期现货共同交易日期的样本点，共有228个样本点。对于因节假日暂停交易导致的缺失数据，采用“等差数列填补法”进行处理来填补缺失的数据，从而在最大限度不影响数据趋势的情况下，使交易数据成为满足每周5个交易日的规则数据序列，处理后的数据扩充为245个样本点。数据均来源于Wind资讯，计量分析软件为Eviews6.0。国债期货和现货的日收盘价格分别用F、S表示，为消除时间序列可能存在的异方差，本文对国债期货和现货的收盘价取自然对数，以LF、LS分别表示期货和现货价格的对数值序列，即LF=lnF，LS=lnS。并分别对LF、LS取差分，即期货对数收益DLF=lnFt-lnFt-1，现货对数收益率DLS=lnSt-lnSt-1。2.数据序列的基本统计量描述首先对要研究的期货和现货的价格序列和收益率序列进行一个基本特征的统计（见表1）。从表1可以看出5年期国债期货收益率的均值小于对应的现货，但是收益率的标准差大于现货，即期货收益率的波动要大于现货收益率的波动，这可能是由于期货的交易费用比较低，对市场信息反应比较灵敏所致。另外，从J-B统计量可以看出期现货的价格序列和收益率序列均拒绝正态分布的原假设。3.数据序列的相关性分析现货和期货价格的相关程度越高，两者的引导关系就越显著，套期保值的效果也越好。本文所选期、现货的价格走势图如图1所示。从图1可以看出中债国债5~7年全价指数与5年期国债期货价格长期走势非常一致。其中，d軈为dt的算术平均值，TE越小说明两序列的走势越相似。经计算，样本区间内，中债国债5~7年全价指数和5年期国债期货的跟踪误差值仅为0.001608，说明二者有很高的相关度。另外，中债国债5~7年全价指数和5年期国债期货的价格序列相关系数为0.845054，收益率相关系数为0.642394。综上，走势图和两个相关性指标均表明所选择的现货数据和期货数据具有很高的相关性。

（二）国债期货价格发现功能的实证分析国债期货价格发现功能体现为在价格形成过程中国债期货是否领先国债现货，从而对国债现货市场未来价格形成起到预测和引导作用。本文采用Johansen协整检验、Granger因果检验以及向量误差修正（VEC）模型来实证分析中国国债期货价格与国债现货价格间的这种引导关系（华仁海，2005），在此基础上，进一步采用方差分解的方法分析出在价格引导的过程中国债期货和现货的贡献度。1.单位根检验和协整检验为了检验所选取数据序列的平稳性，首先采用ADF检验对数据序列进行单位根检验，结论如表2所示。从表2可以看出，国债期货和现货的对数价格序列在5%的显著水平接受有单位根的原假设，即对数化后的数据序列是非平稳的。而两个对数收益率序列都在1%的显著水平拒绝原假设，说明一阶差分后的两个数据序列都是平稳序列。单位根检验的结果表明，国债期货和现货价格的对数值序列都是一阶单整即Ι（1）的，符合协整关系检验的前提条件，因为协整的序列必须是同阶单整的。所以，接下来对国债期货和现货的对数价列做协整检验，本文采用基于回归系数的Jo-hansen协整检验法，结果如表3所示。协整检验的结果表明，国债期货和现货的对数价格序列在5%显著水平存在长期稳定的协整关系。可见在短时间内，国债期货和国债现货的价格之间可能偏离均衡状态，但从长期来看，自国债期货推出至今它们之间已经形成了长期的均衡关系。2.格兰杰因果检验格兰杰定理表明，存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。因为国债期货和现货价格序列存在一个协整关系，所以可以直接对期现货价格序列做格兰杰因果检验，检验结果如表4所示。格兰杰因果检验结果表明，在滞后1期时，在10%的显著水平都无法拒绝国债期货价格和现货价格互不为格兰杰原因的原假设。在滞后2、3、4期时，在1%的显著水平国债期货价格是国债现货价格的格兰杰原因。在滞后2期时，在10%的显著水平国债现货价格仍不是国债期货价格的格兰杰原因。在滞后3、4期时，在5%的显著水平国债现货价格也是国债期货价格的格兰杰原因。因此，国债期货价格和国债现货价格之间存在双向Granger引导关系，其中国债期货价格对现货价格的引导关系更加显著。3.向量误差修正模型因为协整检验说明了国债期货价格序列和现货价格序列之间存在长期均衡关系，所以可以进一步通过向量误差修正模型来研究国债期货价格与现货价格之间的相互引导关系，对二者之间由短期的偏离向长期均衡的调节过程进行分析，从而可以从长期和短期两个方面来刻画国债期货价格和现货价格之间的动态关系。由VECM模型估计结果可知，从长期来看，国债期货和现货的误差修正项调整系数均为负，符合负向调节机制。而且期货的调整系数在1%的显著性水平显著，另外期货的调整系数绝对值比现货的调整系数绝对值相对较大，这说明在系统偏离长期均衡状态时，期货市场对非均衡状态的反应更为灵敏，调整的速度更快。从短期来看，方程式（1）中D［LF（-1）］和D［LS（-2）］的系数都在1%的显著性水平显著，说明期货价格存在自相关性，也说明现货价格Granger引导期货价格。方程式（2）中D［LF（-1）］、D［LS（-1）］和D［LS（-2）］的系数均统计显著，说明现货价格存在很强的自相关，也说明期货价格Granger引导现货价格。图2国债期现货价格方差分解结果综上可得，在长期中国债期货市场比现货市场更快回到均衡状态，在短期中国债期货价格与现货价格之间存在双向的Granger因果关系。4.方差分解为了进一步分析国债期货和现货在价格形成过程中的相互作用过程和各自的贡献度，本文运用方差分解的方法进行分析（见图2）。由方差分解的结果可知，在国债期货的价格形成过程中，更多地受到自身的影响，虽然贡献率逐渐递减，但是在10个交易日时仍保持在98.34%，而国债现货对其的影响非常小，在第10个交易日时也只达到1.66%。在国债现货的价格形成过程中，开始时自身的贡献率为56.45%，稍占优势，但是国债期货对其贡献率逐渐增高，且很快超过现货对其自身的影响，在第10个交易日时达到66.7%，超过现货自身的影响。综上，虽然国债期货价格和现货价格存在双向Granger引导关系，但是在价格形成过程中，国债期货的价格发现能力更强，起主要引导作用。

（三）国债期货规避利率风险功能的实证分析国债期货作为利率期货其规避利率风险的功能体现在投资者利用国债期货为其持有的国债现货资产进行套期保值的效果。最优套期保值率记为h*，直接决定套保操作所买卖的期货合约数目，进而影响套期保值的效果。所以合理测算h*是不同套期保值模型的共同目的，也是套期保值成功的关键。由于传统的套期保值理论忽略了基差波动的风险，认为h*为1，这在现实中是不合适的，所以本文没有采用。本文先是采用普通最小二乘法（OLS）模型和向量自回归（VAR）模型这两种静态套期保值模型计算出最优套期保值比率h*（方世健、桂玲、吴博，2008），然后再基于风险最小化原则对套期保值的绩效做出评价。本部分设定2014年8月1日到2014年8月14日这10个交易日为样本外，之前的235个样本点为样本内。1.普通最小二乘法（OLS）模型OLS模型由Johnson（1960）提出，之后Ederington（1979）等研究者都将这一模型应用于套期保值的实证分析中。该模型认为一定时期内，现货收益率和期货收益率呈线性关系。式（3）中，ΔSt、ΔFt分别表示采用套期保值的现货和期货的对数收益率。通过将现货对数收益率对期货对数收益率进行普通最小二乘（OLS）回归估计线性模型的斜率β，该斜率即代表了最佳套期保值 率h*。本文以中债国债5~7年全价指数的对数收益率DLS为被解释变量，以5年期国债期货的对数收益率DLF为解释变量，建立基于OLS的线性回归模型，结果如表5所示。首先，根据信息准则AIC和SC确定VAR模型的滞后阶数为2。建立中债国债5~7年全价指数与国债期货数据序列的二元VAR（2）模型，参数估计结果如表6所示。由VAR（2）模型的残差序列的协方差矩阵可知，式（6）中的Cov（εst，εft）为1.70e-06，Va（rεft）为4.32e-06。由式（6）计算的最优套期保值率h*=1.70e-06/4.32e-06=0.393519。3.套期保值的绩效评价求解出最优套期保值率h*并按照其对现货资产进行套期保值后的资产组合是由套期保值工具（期货合约）和其所保护的资产（现货资产）所组成的一个新的资产组合，其对数收益率可表示为：套期保值前的资产组合即现货组合的对数收益率表示为：基于风险最小化原则的套期保值绩效评价，即根据Markowitz（1952）资产组合理论对跨期货、现货两市场的资产组合寻求固定收益下的最小风险。令σ2u=Va（rru）表示套期保值前现货组合对数收益率的方差，σ2h=Va（rrh）表示套期保值后资产组合对数收益率的方差。所以，风险最小化原则就是使rh的方差比套保前现货组合收益率ru的方差减少程度最大。套保绩效HE越大说明套期保值的效果越好。根据以上套保绩效评价方法计算出各套保模型的绩效，结果如表7所示。由表7的套保绩效可知，样本内数据利用OLS模型进行套期保值的效果略优于利用VAR模型进行套保的效果，规避资产组合所面临的利率率达到42%。但对于样本外数据，运用OLS模型套期保值失效，而VAR模型套保绩效也几乎为零。原因主要是在样本外时段即2014年8月1日到2014年8月14日期间，国债期货价格走势与国债现货明显背离，国债期货价格呈下降趋势，而此时国债现货价格为上升趋势，从而导致OLS套保失效，VAR套保绩效几乎为零。综上，国债期货已经发挥出了规避利率风险的功能。

三、结论及启示

国债期货因为具有规避利率风险和促进基准收益率曲线形成的功能，从而被寄予了推进利率市场化进程的厚望。然而国债期货从上市到成熟需要经历一个漫长的完善和发展的过程。在这个过程中，我们需要加强对国债期货的跟踪分析，并对其功能发挥效果进行实证评价，以及时发现市场运行存在的问题，不断完善相关制度，从而可使中国国债期货市场健康稳健有序地运行。本文基于中国国债期货上市后的交易数据，首先运用协整检验、格兰杰因果检验、向量误差修正模型和方差分解等方法，对中国国债期货价格发现功能发挥的效果进行了分析。随后运用OLS套期保值模型和VAR套期保值模型对中国国债期货规避利率风险的功能进行了研究。结果发现目前中国国债期货已经初步发挥了价格发现和规避利率风险的功能。在实证研究的过程中也得到了一些结论和启示：1.通过对国债期货价格发现功能的实证分析，发现国债现货与国债期货存在长期的协整关系，并且在短期内存在双向的Granger引导关系。这一结论说明，中国国债期货从合约设计和交易制度上来讲是有效的。但是从数据分析过程中也可以看出，目前中国国债期货市场的流动性有待提高，从这个角度来讲，我们需要完善国债现货市场结构，扩大国债规模，并加快银行间债券市场的发展，从而保证了国债期货运行所需的流动性基础。2.通过对国债期货规避利率风险功能的实证分析，发现在样本内运用OLS套保模型和VAR套保模型进行套期保值的效果较好，国债期货发挥出了规避利率风险的功能。但是在样本外套期保值则失效，分析数据可以看出是因为在样本外期间国债期货价格走势和国债现货完全背离。这说明，国债期现货价格走势对国债期货规避利率风险功能发挥效果有很大影响。这就提示我们不能忽视基差风险，应尽量保证进入交割月份之后期现货价格逐渐聚合并趋于一致。为此在期货交易制度设计上可以尝试在交割月份逐渐放开涨跌停板限制，以保证期现货价格有效收敛。另外影响本文套期保值绩效实证结果的因素还有套期保值模型的选取和现货样本数据的选取等。国债现货市场的不断发展和完善、国债期货合约品种增加和完善、国债期货交易制度的改革和完善以及银行等机构投资者的进入等，都会促进中国国债期货更有效地发挥规避利率风险和价格发现的功能，从而推进中国利率市场化进程。

作者：王蕾冯倩楠单位：陕西师范大学国际商学院金融系