0 引言短期利率是央行执行货币政策的重要传导工具，并且在金融衍生品定价和利率风险管理中发挥核心作用。在研究短期利率的动态模型中，最早提出的是单因子模型如Vasicek、CIR、CKLS以及Ait-Sahalia欧元隔夜利率的研究证实了包含跳跃、机制转换的单因子模型在样本内拟合与样本外预测的表现都较好。相对于国外学者，国内学者对短期利率的研究起步较晚，研究方法主要集中在以下三类：第一类为简单单因子模型，如，吴冲锋[18]等利用单因子Vasicek模型和CIR模型研究了国债回购利率特征，但发现两模型实证结果相差很大。董乐[19]以银行间和交易所的回购利率为研究对象，在Vasicek、CIR、CKLS利率模型基础上，检验了它们的均值回复特征。马晓兰和潘冠中[20]提出了更一般的单因子扩散模型，并考察了7天回购利率的运动特征。基于SNP-EMM法，范龙振[21]比较了多种不同的单因子利率模型能否描述上海证券交易所国债交易的短期利率的变动特征。第二类为单因子基础上的结构变化模型。如，谢赤和吴雄伟[22]回归中使用虚拟变量证实了我国利率存在结构转换。陈晖和谢赤[23]运用Gray提出的机制转换GARCH模型考察了银行间30天同业拆借利率，进一步证实中国利率的确存在机制转换，且利率波动较小时存在均值回归现象，而在利率波动较大时不存在均值回归。刘金全和郑挺国[24]在CKLS模型中引入机制转换研究了我国同业拆借市场的月度加权利率，发现漂移项和扩散项都呈现非线性，其中漂移函数表现为强烈的随机游走过程或均值回归过程，而扩散项表现为低波动状态或高波动状态。吴吉林和陶旺升[25]在Ait-Sahalia[4]非线性扩散模型基础上引入了随机波动和机制转换，发现我国银行7天同业拆借利率存在明显的非线性、机制转换和波动的水平效应，而且引入机制转换后波动的持久性显著下降。第三类为单因子基础上的跳跃模型。如，林海和郑振龙[26]使用纯跳跃模型对中国政府利率变动行为进行了模拟和分析。陈晖和谢赤[27]比较了Jump-ARCH模型与其嵌套模型间的拟合能力，发现Jump-ARCH模型在刻画我国短期利率的动态特征上是最优的，并且跳跃还存在周内效应。张金清和周茂彬[28]宏观信息冲击视角出发，通过在Vasicek模型中引入与宏观经济变量相关的跳跃成分发现，我国短期利率不仅存在均值回复和扩散行为，还存在显著的跳跃行为，并且跳跃强度存在显著的正向水平效应和宏观经济效应。另外，Hong等[29]利用GARCH模型、马尔可夫机制转换模型以及跳跃—扩散模型等首次较系统地对我国短期利率研究结果证实，在单因子扩散模型中考虑波动、跳跃或机制转换效应会大大地改善短期利率模型的表现，并降低模型设定误差。同时还发现IPO新股发行以及宏观信息和政策冲击对我国利率运动特征产生显著影响。虽然在单因子模型中引入跳跃或机制转换等效应能大大地改善模型的表现，但正如洪永淼和林海[5]所指出，没有一个简单的利率模型可以准确描述中国短期利率特征。与发达国家利率市场相比，我国短期利率市场更易受信息、政策冲击影响，利率波动较大，并可能存在较多的跳跃和结构变化。忽略波动、跳跃和机制转换中的任何一种效应都将可能引致模型的误设。国外学者Benito等[17]对欧洲短期利率的研究中发现，同时引入ARCH、机制转换和跳跃将明显改善模型的拟合效果。而到目前为止，我国学者还没有在统一框架内同时考虑这三种可能的效应，他们至多只在波动基础上考虑跳跃效应或者机制转换效应。作为洪永淼和林海[5]以及吴吉林和陶旺升[25]研究工作的继续，试图首次在统一框架内通过同时考察这三种效应来研究我国短期利率的动态特征，然后主要比较该模型与任何只考虑一种或两种效应的模型间的优劣。相对于单一机制扩散—跳跃模型，引入机制机制转换后，由于假设高低状态下存在不同均值回归速度和跳跃副度，这使得我们更容易发现单一机制不能揭示的短期利率特征；相对于不考虑跳跃的扩散—机制转换模型，在高低两状态下引入不同幅度和强度的跳跃因素，将有助于更好地了解短期利率波动的聚类特征。至少从检验结果来看，考虑三种效应的跳跃—扩散—机制转换模型比只考虑一种或两种效应的其他模型表现要好。1 模型构建与实证方法1.1 7天同业拆借利率数据特征分析选取我国银行间7天同业拆借市场月度加权平均利率作为短期利率数据，样本范围从1996年1月到2008年11月，共计155个观察值。所有数据来源于锐思金融研究数据库，并经过等价的年度复利化处理。图1给出了7天同业拆借利率的水平和差分图。图1（a）显示7天同业拆借月度加权利率从1996年初的9%左右逐渐下降到2005年10月的1.5%左右，然后又逐步略有上升。从图1（b）可以看出两次较大的波动分别是1997年底到1999年中期以及2006年初到2008年11月，并且7天拆借利率变动具有聚类效应，利率越高，波动越强。表1给出了7天同业拆借利率的水平值和一阶差分值统计量性质。其偏度和峰度在5%的水平上都显著不等于O，因此7天拆借利率具有明显的尖峰性质。Jarque-Bera统计量在1%的水平上拒绝了水平值和差分值服从正态分布的假设。并且ARCH-LM检验支持同业拆借利率的水平值和差分值分别在1%和10%的显著水平上存在自回归条件异方差即ARCH效应。由图1和表1分析可知，我国银行间7天拆借利率具有尖峰、非正态性质，并且波动较大，可能存在跳跃和结构变化。因此，在本文中同时考察波动、跳跃和机制转换效应具有合理性。1.2 跳跃—扩散—机制转换模型构建2 实证分析及结果但单一机制模型不能反映经济的结构性变化，而且假定无论是在高利率下还是低利率下，均值回顾速度、波动的ARCH效应和水平效应都相同，所有这些假定都未必能够反映我国同业拆借市场利率的真正特点。因此，相对于模型1、模型2，模型3、模型4、模型5由于引入两状态的机制转换增加了模型的灵活性，而且在不同的机制下设定不同的均值回归速度、不同波动的ARCH效应、水平效应，这些都能更清晰地揭示同业拆借市场利率的特征。由于在CKLS模型中引入跳跃和机制转换后，模型5相对于模型2、模型3将存在不可识别的噪声参数，普通的似然比检验失去有效性，而Vuong[31]提出的广义似然比检验可以用来判定存在噪声参数的任何嵌套或非嵌套两模型间在解释短期利率特征中哪个更具有竞争力，其统计量为通过模型5与模型1、模型2、模型3、模型4比较可知，同时考虑三种效应的跳跃—扩散—机制转换模型比任何只考虑两种效应的其他模型表现要好。在引入跳跃和机制转换后，高波动概率机制下的水平效应和ARCH效应都消失，这意味着高波动机制下的波动是由跳跃和结构变化引起的；而在低波动机制下，虽然波动的水平效应也消失，但仍旧在5%水平上存在ARCH效应，所以ARCH效应不能忽略。以上说明在刻画我国银行间7天同业拆借利率时，ARCH、跳跃和机制转换等三种效应是不可缺少的。图2（a）中给出了利率变动的标准残差绝对值以及从模型5中获得的利率变动标准差，并用其表示同业拆借利率变动的波动率，其中，原始标准残差来自于使用White[32]异方差一致协方差矩阵估计量对的估计，而模型5的标准差来自于式（9）中方差的平方根。图中显示相对于原始数据得到的残差波动图，引入了跳跃和机制转换后，模型5获得的标准差有较大下降，我们可以断定跳跃、机制转换的引入由于能更加准确的刻画信息、政策冲击而引起的波动变化，许多“貌似”较大的波动应归因于跳跃因素和结构变化的存在。图2（b）、图2（c）分别给出了模型5的跳跃概率和高波动状态下的平滑概率Pr[St=0|IT]图。图中显示，与波动的聚类效应一样，跳跃也具有聚类效应，较大的跳跃概率紧跟着较大跳跃概率的可能性较大，而较小的跳跃概率紧跟着较小跳跃概率的可能性也较大。图2（b）中较大的跳跃概率对应着图2（c）中平滑概率的高状态概率，而且也对应着图2（a）中较大的波动率。这表明跳跃主要发生在高状态机制下。在高状态机制下，利率的波动幅度较大，引起跳跃发生的可能性也较大；而在低状态机制下，利率的变化较小，其发生跳跃的概率也较小。第一个较大跳跃概率区和高状态概率对应于1997年中期到1999年中期的亚洲金融危机和我国货币改革（由直接调控转向间接调控）。在亚洲金融危机期间，为了确保我国金融市场的稳定性，央行在1997年5月到1999年6月的2年时间内连续6次下调人民币利率，导致银行间同业拆借利率跳跃性变化，并在1999年下半年7天拆借利率出现结构性变化，进入低状态概率，同时跳跃强度也进入较小的平稳区，这段时间一直持续到2006年年初，但其间也存在持续时间较短的机制转换如在2004年前的几个月内。但总体来讲，这段时间内，7天拆借利率波动相对平稳，央行共2次调整存款准备金，3次调整利率。从2006年初到2008年11月7天拆借利率波动增大，又进入了高机制概率，我国在这期间内经历了货币政策的调整（从“稳健”转向“适度从紧”）以及2007年开始的全球次贷危机，在这段时间内央行曾21次调整存款准备金和11次调整利率。3 结束语通过在单因子模型中引入ARCH、跳跃和机制转换，对我国银行间7天同业拆借利率进行了考察。研究结果发现：第一，波动、跳跃和机制转换效应在刻画我国7天同业拆借利率中都发挥着必不可少的作用，跳跃—扩散—机制转换模型比任何只考虑一种、两种效应的模型表现更佳。第二，我国同业拆借利率不仅存在明显的均值回归效应，而且存在跳跃与机制转换。两次较大的跳跃区和机制转换分别对应着1997年中期到1999年中期的亚洲金融危机和我国货币改革以及2006年初到2008年11月的我国货币政策的调整和2007年开始的次贷危机。第三，跳跃和机制转换在解释利率的波动率中发挥着重要的作用。在高波动状态下，ARCH效应和水平效应都可以忽略；而在低波动状态下，由于ARCH效应的存在，水平效应可以忽略。第四，跳跃具有聚类效应，较大的跳跃概率紧跟着较大跳跃概率的可能性较大，而较小的跳跃概率紧跟着较小跳跃概率的可能性也较大。另外，平滑概率的高状态概率和高的跳跃概率对应着高利率和较高的波动率，而低状态概率和低的跳跃概率对应着低利率和低的波动率，跳跃主要发生在高状态机制下，而低状态机制下发生跳跃的概率几乎为零。注释：①ARCH模型和GARCH模型都能描述波动效应，而且ARCH模型也是GARCH模型的一种特殊形式。使用GARCH模型和ARCH模型对我们的实证结果不产生影响，而且在既考虑跳跃又考虑机制转换的模型中，GARCH的设定将涉及状态路径相依和跳跃概率，这使得模型的估计较繁琐。为了模型的简洁，使用ARCH模型。②其值位于0～100，值越小，机制越明显。当RCM=0时，这时=1或0，表明存在非常明显的机制转换，而当RCM=100时，这时=0.5，表明不确定是否存在机制转换。本质上，RCM值为样本的方差估计值。
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