【摘 要】
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随着多层次资本市场建设的不断加快,我国企业债市场加速扩容,频发的违约事件也随之而来,《资管新规》的出台,更是为企业债市场带来了挑战。信用价差作为衡量信用风险的重要指标,有助于投资者更好地判断并管理风险,把控投资动向。因此本文旨在研究企业债信用价差期限结构的内在规律,并寻找更加精确适用其特征的模型。本文采用量子金融的方法,在Heath-Jarrow-Morton模型（以下称HJM模型）基础上引入量子
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随着多层次资本市场建设的不断加快,我国企业债市场加速扩容,频发的违约事件也随之而来,《资管新规》的出台,更是为企业债市场带来了挑战。信用价差作为衡量信用风险的重要指标,有助于投资者更好地判断并管理风险,把控投资动向。因此本文旨在研究企业债信用价差期限结构的内在规律,并寻找更加精确适用其特征的模型。本文采用量子金融的方法,在Heath-Jarrow-Morton模型（以下称HJM模型）基础上引入量子场,考虑远期利率在日历时间和到期时间两个维度上的相关性,运用量子场论下的HJM模型对信用价差期限结构进行研究。由于量子场论模型对不同剩余到期时间的信用价差利率波动率具有敏感性,因此在采用信用价差市场数据进行参数估计时,数据长度对估计的准确性有着重要的影响。同时根据现有研究可知,信用价差具有周期性变化特征,因此本文选择2013年至2018年的市场数据对信用价差进行周期性分析,以选择实证研究的最优数据区间。随后分别采用考虑周期与不考虑周期的数据区间对量子场论下的信用价差期限结构模型进行实证研究,并与传统两因子HJM模型的实证结果进行比较。根据回测检验分析结果,以平均瞬时远期利率和均方根误差作为判断依据,量子场论下的信用价差期限结构模型明显优于传统HJM模型,考虑信用价差周期性的参数估计也显著优于不考虑周期的情况,认为量子场论模型比传统HJM模型更适用于中国企业债市场,也验证了信用价差的阶段性变化规律对量子场论模型参数估计的准确性有重要意义。研究结果对量子场理论引入中国金融市场信用风险定价与管理具有参考意义。本文的主要创新点有:采用量子金融学的方法,考虑日历时间和到期时间两个维度上的相关性,来研究量子场论下的信用价差期限结构;同时,考虑信用价差随经济周期波动这一重要规律,对信用价差进行周期性分析,并将区制分析结果用于量子场论模型参数估计的数据区间选择,获得更加精确的参数估计结果。
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