金融统计论文
统计方面论文优秀范文参考
统计方面论文优秀范文参考统计学工作是一项注重数据的准确、及时的基础性工作，是各级政府制定经济决策的重要依据。
下文是店铺为大家整理的关于统计方面论文的内容，欢迎大家阅读参考!统计方面论文篇1浅议金融稳健统计与金融监管摘要：我国商业银行资本充足率估计偏高，因此影响了对金融稳定性的衡量。
本文讨论了在金融危机背景下我国应如何从金融监管的角度应对商业银行资本充足率偏低的问题。
近些年来，随着市场经济的深入发展，中国的财政金融体制发生了巨大的变化，加入WTO后，中国面临着金融风险相互传递所带来的风险。
这对于构建稳健的金融体系造成了前所未有的挑战。
一、金融稳健统计在衡量金融稳定性中的地位：20世纪90年代以来，金融风暴在全球经济体系中造成了巨大的危害性。
随着金融业趋向全球化，全球金融市场之间的联系和依赖加强，金融风险在国家之间相互转移、扩散的趋势也在增强。
此时，在国际化的背景下，金融稳健统计成为了新时期维护国家经济稳定、提高金融体系稳定性的必然要求。
在货币与金融统计中，对金融稳定性的审慎分析包括金融监管统计和金融稳健统计。
其中，金融监管统计是从微观层面上，对单个金融机构的风险进行监管和统计，衡量的是个体风险;而金融稳健统计则是从宏观层面上，对各个金融机构的集体行为对宏观经济运行产生的影响进行分析和统计，衡量的是整个金融体系的风险，即系统风险。
金融稳健统计，是一个国家检测宏观金融风险、维护金融稳定的重要工作。
其核算基础是《国民经济核算》《国际会计准则》和《巴塞尔协议》，在对金融机构业务经营、信用状况的监控方面，金融稳健统计遵循审慎性原则，坚持《巴塞尔协议》中的CAMELS标准，它包括五项考核指标，即：资本充足状况，资产质量，收益与利润状况，流动性和对市场的敏感程度。
金融稳健统计涉及的统计对象包括存款机构部门、非银行金融机构、企业部门、住户部门、金融市场和房地产市场。
其中，对一国金融稳定影响最大的当属存款机构部门。
金融市场的金融统计研究
金融市场的金融统计研究金融统计研究是指对金融市场中的各种金融数据进行收集、整理、分析和解释的一种方法。
通过金融统计研究，我们可以了解金融市场的运行情况、发现市场中的规律和趋势，并辅助金融决策和风险管理。
本文将从金融统计的基本概念、金融统计的方法和技术、金融统计的应用领域以及金融统计的未来发展等方面进行论述。
一、金融统计的基本概念金融统计是指对金融市场中的宏观和微观数据进行收集和整理，并通过统计分析方法对这些数据进行解释和预测的过程。
它可以帮助我们了解金融市场的运行情况，包括市场的波动、趋势和规律等。
二、金融统计的方法和技术1. 数据收集和整理：金融统计的第一步是通过各种渠道收集金融市场的数据，包括市场价格、交易量、市盈率等。
然后将这些数据进行整理和分类，以便后续的统计分析工作。
2. 数据分析和解释：金融统计的关键是对收集到的数据进行分析和解释。
常用的方法包括描述统计分析、时间序列分析、回归分析等。
通过这些方法，我们可以揭示数据之间的关系和规律，从而对金融市场做出预测和决策。
3. 数量化模型和软件工具：在金融统计研究中，数量化模型和软件工具扮演着重要的角色。
例如，ARIMA模型、VAR模型等可以用来对金融市场的时间序列数据进行建模和预测。
而软件工具如Excel、Python、R等可以帮助我们进行数据处理和统计分析。
三、金融统计的应用领域金融统计在金融市场中有广泛的应用。
以下是几个重要的应用领域：1. 风险管理：金融统计可以帮助银行和其他金融机构对风险进行评估和管理。
通过对市场数据的统计分析，可以发现潜在的风险因素，并采取相应的措施进行风险控制。
2. 投资决策：金融统计可以为投资者提供决策参考。
通过对市场数据的分析和预测，可以帮助投资者判断市场的走势和投资机会，并制定相应的投资策略。
3. 政策制定：金融统计为政府和监管机构提供了数据支持。
通过对经济和金融数据的统计分析，可以评估政策措施的效果，为政府制定宏观经济政策提供参考。
张燚杭金融统计分析论文
依据上市证劵公司经营业绩进行投资合理性问题探究——基于因子分析法摘要：证券投资方法总的可以分为两种，依据基本面或者技术分析。
当下已有相当多的文献采用因子分析法对某一行业的上市公司财务指标进行分析，进而得出该行业内各家上市公司的排名状况。
本文同样采用因子分析法对上市公司进行分析，不同的是选取券商这个目前研究相对较少的行业。
并且进一步研究投资者根据上述研究结果进行投资是否能够获利。
关键字：因子分析法证劵行业证券投资引言在证劵投资中，首先就是要选择投资的行业板块范围。
当下沪深股市中一共存在56个行业板块。
券商板块为其中一个独立的行业板块。
但是不同的行业间有很大的关联，券商、银行、保险板块同属于金融行业。
在现实的买卖股票中，银行、保险板块的股票属于“权重股”，盘子大，因此其价格波动小，大部分的短线和中线交易者都不会投资这两个品种。
剩下的券商信托板块就是投资金融行业的一个选择。
目前券商板块中，一共有19家证劵公司。
投资那一家或者某几家公司是投资者在选择投资该行业遇到的问题。
该问题涉及到到公司估值。
本文仅从一个角度来对该问题进行探究。
1.因子分析法介绍因子分析(Factor Analysis)是多元统计分析的一个重要分支。
该方法最初是由英国心理学家 C.Spearman 提出的，以后逐步被发展完善，应用于社会学、经济学、管理学等各个领域。
因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。
因子分析又分为验证性分析和纯粹的探索性分析，本文研究的是探索性的因子分析。
1.1因子分析模型因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。
它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。
金融数据分析论文
金融数据分析目录一、背景摘要 (1)二、数据描述 (3)三、处理过程 (5)1.收盘价折线图和20日移动平均线图 (5)2.计算并绘制MACD指标 (7)3.计算和绘制加密货币的日收益率曲线 (8)4.计算并绘制加密货币的波动率 (9)5.计算和绘制加密货币的移动平均线 (11)6.计算和绘制加密货币的布林带 (12)7.计算和绘制加密货币的相对强弱指标（RSI） (14)8.计算和绘制加密货币的移动平均线（MA）和指数移动平均线（EMA）. 15四、结论 (17)1.总体结论 (17)2.具体结论 (18)3.建议 (19)一、背景摘要该数据文件提供了有关加密货币价格和指标的时间序列数据。
加密货币是一种数字资产，使用密码学技术进行安全的交易和控制货币的创建。
加密货币市场以其高度波动性和潜在的高回报吸引了许多投资者的关注。
该数据文件中的数据包括加密货币的价格、波动率、趋势指标和其他相关指标。
通过对这些数据进行分析，可以了解加密货币市场的价格变动情况、波动性水平以及价格的长期和短期趋势。
数据分析涉及的指标包括移动平均线、指数移动平均线、MACD指标、布林带和RSI指标等。
这些指标可以帮助投资者判断加密货币价格的买入和卖出时机，了解价格的上下限范围以及超买和超卖情况。
通过对加密货币数据进行分析，投资者可以获得关于市场趋势和价格波动的有用信息，从而更好地制定投资策略和决策。
然而，投资加密货币仍然具有一定的风险，需要投资者谨慎评估和管理风险。
总之，这份数据提供了关于加密货币市场价格和指标的时间序列数据，可以帮助投资者了解市场情况和制定投资策略。
但在进行投资决策时，需要综合考虑多方因素，并采取适当的风险管理措施。
二、数据描述这份数据包含了一段时间内的加密货币交易数据，下面是数据中每个字段的含义：timestamp：时间戳，表示交易发生的时间open：该次交易开盘价high：该次交易最高价low：该次交易最低价volume：该次交易的成交量tic：交易对，本例中为BTCUSDT，即比特币兑美元close：该次交易收盘价macd：移动平均线收敛/发散指标（MACD）值，用于衡量股票价格趋势和波动的强度boll_ub：布林带上轨，用于衡量股票价格的波动范围boll_lb：布林带下轨，用于衡量股票价格的波动范围atr：平均真实波动幅度（ATR），用于测量市场波动性的指标rsi：相对强弱指数（RSI），用于衡量股票价格的强弱程度close_7_sma：7日简单移动平均线收盘价close_30_ema：30日指数移动平均线收盘价close_365_ema：365日指数移动平均线收盘价log-ret：对数收益率，用于衡量价格变化的百分比。
货币与金融统计论文
中国房地产行业对宏观经济的影响关键词：宏观经济指标；相关性；房地产；新增固定资产摘要：本文旨在通过数据初步说明中国的房地产行业对宏观经济的影响。
先通过研究房地产开发新增固定资产和房地产行业的相关性，然后对房地产指数和宏观经济的关系进行研究。
方法上通过采用相关分析和回归分析研究它们的相关性，最终确定中国房地产指数是否和宏观经济有着一定的相关性。
一、引言房地产是指土地、建筑物及固着在土地、建筑物上不可分离的部分及其附带的各种权益。
它的特点是位置的固定性和不可移动性；三种存在形态是土地、建筑物、房地合一。
随着个人财产所有权的发展，房地产已经成为商业交易的主要组成部分同时房地产行业上涨非常迅猛，购买房地产成为了一种重要的投资方式。
从宏观经济的角度看，房地产需求是社会对房地产市场的总需求，而在某一时期内全社会或某一地区内房地产需求总量。
那么中国房地产行业能否对宏观经济产生影响？下面我们队相关数据做一些分析研究。
二、数据分析（一）相关分析首先我们对月度本年房地产开发新增固定资产统计与房地产行业进行研究分析：1、数据从国家统计局和搜狐网站搜集月度本年房地产开发新增固定资产统计的累计值和房地产指数。
算出房地产指数的平均收盘价格；由于月度本年房地产开发新增固定资产统计的数值为累计值，所以我们要对它进行处理，得出新增固定资产的详细数值；将所得的新增固定资产的详细数值和房地产指数根据时间的对应进行整理；最后最后总共收集了从2003年2月～2012年12月共110个历史时期的房地产开发新增固定资产和平均收盘价格的数据。
2、计算相关系数通过excel对新增固定资产数值和平均收盘价格进行相关分析，算出两者之间的年度相关系数和历史时期的相关系数，然后再算出平均收盘价格增长率，并算出其与新增固定资产的年度相关系数和历史时期的相关系数。
得出结果如下表所示年份平均收盘价格与房地产开发新增固定资产的相关系数增长率与新增固定资产的年度相关系数2003 -0.538284175 0.1728392142004 -0.485630388 -0.0926243012005 0.226274773 0.3872470742006 0.800838459 0.5737123132007 0.126103086 -0.5969822352008 -0.295660204 0.5999230812009 0.110539542 -0.2538604762010 -0.195356294 -0.0979875162011 -0.695517239 -0.3843981322012 0.311732154 0.648064274全部历史时期0.157774213 0.013398363、分析相关系数通过以上计算可以看出，年度房地产开发新增固定资产与平均收盘价格的相关系数较低，所以两者间的相关性低，而历史时期的相关系数和平均收盘价格增长率与年度房地产开发新增固定资产的相关系数都比较小，所以它们的相关性同样比较低。
有关国际金融研究论文
有关国际金融研究论文国际金融创新是国际金融业发展的巨大推动力，因而，研究国际金融创新对推动我国金融企业改革有着十分重要的意义。
下面是店铺为大家整理的国际金融研究论文，供大家参考。
国际金融研究论文范文一：国际贸易和国际金融的关系分析[论文关键词]国际贸易国际金融关系[论文摘要]比较英国和美国在第一次世界大战前和两次世界大战之间的一段时间资本的流动状况，引入变量，来找出国际贸易和国际金融之间的联系。
如果对贸易和金融的控制由于某个共同原因同涨同落，那么两者之间的联系则很难说清。
分别在两个不同地域研究这两个作为研究案例的国家的贸易和金融之间的联系，也许有助于解决这个问题他们都在一战以前都对商品市场和资本市场采取显而易见的放任主义政策，在两次世界大战期间贸易摩擦增多。
另一种解释是两国都正是地使用经济计量经济学工具，接下来的证明中我们也将采用这种方法。
作者首先研究英美与和其贸易更加密切的贸易伙伴之间的贸易流和资本流与其他贸易国家的不同。
显然，密切的贸易伙伴之间贸易流和资本流都很大。
如果与其它国家的资本流动一样，这是因为在计算中计入了发展水平、殖民地地位、货币政策、违约和社会制度。
尽管以前的研究都没有建立贸易和金融模型，但是这些研究都表明这些因素在这两个国家对贸易和资本流的决定都起重要作用。
一、经验统计作者又依据已存的一些理论假设，依靠公式模型的理论，可能会发现一些不同的理论和预期得到的贸易和金融在数据上的正相关的关系。
下面列举了一些可能的理论：1.金融相当于对贸易的输入。
由于双方更强的金融基础设施建设导致了更少的交易成本和更小的风险，更大的国家间的资金流从而产生。
但由于更便宜的交易信贷，金融的发展也使得贸易繁荣。
2.信息溢出。
通过商业活动，产生了贸易联系;贸易联系加强了两个经济体之间的信息交流，但这也反过来刺激出更大的将金融资本的流动。
相反的因果关系也是可以想象的：更强的财政的交互作用何能会导致更客观的信息交换，这也会刺激更多的贸易。
目前我国金融统计工作面临挑战及相关解决对策论文
目前我国金融统计工作面临的挑战及相关解决对策中图分类号：f832 文献标识：a文章编号：1009-4202(2012)03-000-02摘要随着我国经济的迅猛发展，金融体系日益显现其重要的职能，而金融统计工作也随着我国加入gdds面临更大的挑战与要求。
如何完善现有的统计制度，加强交流合作，已成为当前思考的重要话题。
本文结合当前金融统计工作实际情况，对面临的挑战以及相关解决对策进行分析与阐述。
关键词金融统计挑战解决对策在我国巨大经济发展的前进步伐中，人们看到了在金融危机下泰然安稳度过的中国，这也让各国在新一轮的经济危机中，都将中国作为救命稻草，让中国成为全球经济复苏的重要推动力量，同时让我们重新面对金融体系发展，深刻了解金融体系结构与信息统计方式。
在我国经济发展不断提升的背景下，我国的金融体系也在时刻接受着时代发展所提出的新要求。
而金融统计作为金融系统最重要的基础依据，更是直接展现了我国目前金融状况。
一、我国金融统计面临的挑战（一）加入gdds带来的新要求在经济全球化化步伐不断加快的新形势下，全球的经济都在日益紧密的联系在一起，而我国加入gdds是经济发展过程中必然的历史进程，是我国改进金融体系、融合国际化的标准与要求的新阶段。
要做好接受全球各国审视的新环境，我国金融统计面临着严峻的挑战：原有的统计指标体系改革滞后，统计制度方法存在缺陷，不能适应新形势下我国宏观调控的要求，更不能满足gdds的要求。
这些都是金融统计如何向规范化和国际标准靠拢，是我国金融业需要探讨的一项新课题。
这不仅反映了我国金融统计已经发展到了一个新的历史阶段，也意味着我国金融统计将在未来的发展中发挥更加重要的作用。
（二）全球化下的金融环境要求随着全球化经济的加速发展，我国金融体系逐步改革与推进现代化建设体制来，以此适应全球化背景下的经济准则。
与国际化的金融标准日益接轨。
这加速我国金融制度与业务的创新。
现有的“全科目”统计体系已经无法满足目前新形势下的国民经济要求：金融统计系统体制的不完善无法客观准确的反应我国现有的金融数据了解我国目前的经济状况，这些都需要我们进行改革与创新，建立一条适应我国国情、又与世界接轨的新金融体系，也是在全球化经济发展下对我国的金融统计体系提出的新要求，新挑战。
金融投资统计分析论文
湖南大学统计分析对投资实践的意义题目：统计分析对投资实践的意义学院名称：金融与统计学院专业班级：11级统计二班学生姓名：任瑞雪20111903201统计分析在证券投资市场的应用意义—对银行个股的影响分析【摘要】我国自90年代成立证券市场，发展势头迅猛，截止到2011年沪深两市共有2117家境内上市公司，106家境外上市公司，其中沪市A股883家，深市A股1234家。
面对如此多的上市公司，合理投资显得尤为重要。
证券投资分析方法主要有三大类：第一类是基础分析，主要根据经济学、金融学、投资学等基本原理推导出结论的分析方法；第二类是技术分析，主要根据证券市场自身变化规律得出结果的分析方法；第三类是证券组合分析法，以多元化投资来有效降低非系统性风险是该方法的出发点，数量化分析成为其最大特点。
这三类分析方法都是以统计分析理论研究做支撑的，所以可以说统计分析研究在证券市场的应用是研究证券市场从而进行合理投资的基础。
本文首先采用因子分析法对金融板块30只样本股进行分析,通过spss 软件的计算,提取3个公共因子来反映影响个股的主要因素,并采取计算因子得分的方式衡量银行业股票的在财务方面的综合能力，选出较为合适的银行个股。
然后采取回归分析法分析调整存款准备金率对银行个股的影响，从而得出相应结论。
关键词：统计分析、证券投资AbstractThe stock mark in China was built in 1990s, and developed rapidly. By 2011, there has been 2117 region listed companies and 106 overseas listed companies in both Shenzhen and Shanghai stock market. Among them, there are 883 listed firms in Shanghai A Sh are and 1234 listed firms in Shenzhen A Share. In face of so many listed companies, it is of critical importance to do rational investment. The securities investment includes three analysis methods. First, Fundamental Analysis. It is based on the principle of Economics, Finance, and Investment. Second, Technical Analysis. It derives from the regularity for change in stock market. Third, Portfolio Strategy. Its original goal is to reduce unsystematic risk through multivariate investment. Its greatest characteristic is the quantitative asset pricing models. These three methods are all based on the theory of statistics. Thus, statistical applications in stock market are great foundations of rational investments.This paper applies the method of factor analysis to analyze 30sample shares in the Finance sector. Through the calculation of SPSS software, it extracts three common factors to reflect the principal factors of shares’ fluctuation, calculates the scores of factors to evaluate comprehensive abilities of Bank Shares, and selects relatively suitable shares among the Bank sector. Through the regression analysis, the paper studies the impact of required deposit reserve ratio played on the bank shares. Finally, the paper draws the conclusion.【引言】近年来央行采取一系列调整利率和存款准备金率的货币政策，其目的主要是调节货币供应量和通胀预期。
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学生姓名：何雨芹 学号：********学校：西南财经大学 课程：金融统计分析我国银行间同业拆借市场利率风险度量——基于VaR模型的实证研究摘要本文利用VaR模型通过2013年1月4日至2014年10月30日我国银行间同业拆借市场每日加权平均利率进行实证研究，建立了基于GARCH模型的我国银行间同业拆借市场利率风险测度GARCH族模型（GARCH(1，1)/TARCH(1，1)/EGARCH(1，1)）,得出以下结论: t分布不适合描述我国银行间同业拆借利率序列的分布状况,广义误差分布能较好刻画我国银行间同业拆借利率序列的分布；根据样本数据，现阶段我国银行间同业拆借利率风险也较低。
关键词：VaR模型同业市场拆借利率GARCH族模型一、文献综述同业拆借市场是金融机构之间进行短期、临时性头寸调剂的市场，是货币市场的重要组成部分。
1996年以来, 我国银行同业拆借市场在中国人民银行的监督管理下稳步发展, 目前已形成全国统一的银行同业拆借市场格局，生成了全国统一的中国银行间同业拆借利率(China inter -bank offered rate,CHIBOR)，它是我国货币市场最早市场化的利率，也是目前唯一直接的市场利率，能够十分灵敏的反应市场上货币资金的供求状况，因此可视为我国货币市场上的基准利率。
随着利率市场化的深人，利率结构体系的完善和合理，我国金融市场的成熟，金融衍生工具的丰富，各商业银行在利率风险管理方面经验的逐渐成熟。
商业银行可以逐步向先进的利率风险度量模型演进。
从而跟国际先进风险管理水平接轨，增强自身的市场竞争力和抵御风险的能力。
而银行间同业拆借是我国利率市场化改革的前沿阵地，银行间同业拆借市场利率市场化改革始于1996年，同业拆借利率市场化程度已经较高，具备了运用VaR模型的客观条件。
再加上VaR模型已经是一个比较成熟的模型，用它来研究我国银行间同业拆借市场应当是有一定研究价值的。
VaR模型源自马科维兹于1952 年创立的基本均值—方差模型，蒂尔.古尔迪曼被视为“风险价值”这一术语的创立者，该理论一经提出就迅速得到学者的关注。
国外已有很成熟的关于VaR的理论研究和实证研究，Jeremy Berkowitz（1999）提出了新的评价VaR的方法，Tean-Philippe Bouchaud和Marc Poters（1999）提出了如何利用金融资产波动的正态性去简化计算复杂的非线性组合VaR；大部分学者在计算风险价值VaR值时，都以金融时间序列数据服从正态分布和无条件方差为假设前提，但是大量的实证研究表明，金融时间序列数据并不严格符合这一假定，为了解决这一问题，随着研究的不断深入，又有学者提出了半参数模型和广义条件异方差模型（GARCH模型）等模型，大大丰富了VaR的计算方法。
Kees Koedijk（2001）将V aR风险管理模型应用于资产组合选择和资本资产定价，并指出由于资产组合收益率呈现出尖峰肥尾的特征，这会导致传统的均值-方差模型存在低估风险资产组合所面临的风险，可能会导致投资风险。
在国内，近几年关于VaR的实证研究已经越来越丰富和深入，早在2000年初，国内就有学者王春峰、万海辉和李刚指出用蒙特卡洛模拟法计算VaR值所存在的缺陷，并提出基于马尔科夫链蒙特卡洛的计算方法。
之后也有一批学者相继提出了对VaR计算方法的改进，同时，VaR方法的应用研究开始受到重视。
杜海涛（2000）在《VaR方法在证券风险管理中的应用》一文中在市场指数风险度量、单个证券的风险度量、基金管理人员绩效评价及确定配股价格等方面运用了VaR方法。
他认为沪深两市的指数。
单个证券、投资基金的收益都服从正态分布，在这一前提下去计算资产的VaR值并进行模型检验，得出了较好的结果。
以他的研究为代表，早期的关于VaR的实证研究多集中在证券市场。
迄今为止，将VaR方法运用于银行间同业拆借市场的研究还不太丰富，但就我刚才所说，在我国面临重大金融市场改革的前提下，银行间的同业市场越来越重要，对它进行风险度量分析时非常必要的。
现有研究下，郑尧天和杜子平（2007）选择隔夜拆借利率为研究对象并分别用组合正态VaR方法和蒙特卡罗模拟法对其进行建模，经后验区间检验发现蒙特卡罗模拟法的估计结果更为理想；冯科和王德全（2009）以2002年6月4日至2009年3月31日期间我国银行同业拆借利率为研究对象分别建立了隔夜拆借和7天拆借品种的预测模型，并度量了其利率风险。
得出通过选择适当滞后阶数的ARMA-GARCH类模型，可以有效地刻画同业拆借利率的动态特性：t-分布和g-分布下的模型能更好地捕捉同业拆借利率序列的尖峰厚尾性，同业拆借利率存在显著的自相关性、风险溢价效应和波动的反杠杆效应，即利率上升时的波动更大，VaR方法可以有效地预测同业拆借利率风险。
多数研究都是围绕GARCH模型展开的拓展性研究，并且得出了不同的结论。
二、我国银行间同业拆借市场利率现状的分析与模型建立1996年6月1日，中国人民银行取消了对同业拆借利率的上限管理，同业拆借利率由交易双方根据市场资金的供求状况自行确定，开始了我国同业拆借市场市场化改革。
1996年拆借市场的交易量仅为5871.58 亿元，至2003年交易量已达24113亿元，增幅惊人。
银行间市场发展极为迅速。
随着市场交易量的激增，同业拆借利率的不确定性增加。
参与的商业银行面临巨大的利率风险。
虽然拆借资金只是短期使用，但现实中商业银行的拆借资金已经拆除了调剂头寸的需求，同业拆借资金处于利率风险之中。
因此，用风险价值VaR模型测度我国商业银行在同业拆借市场中的利率风险是很有价值的。
（一）数据及其来源由于选取的是中国银行同业拆借市场中的隔夜拆借为研究对象，因此我选择了最新的数据，是2013年1月4日至2014年10月30日的同业拆借市场每日加权利率这457个观测值为样本数据，其中有些天数的数据是缺失的（数据来源为东方财富网数据中心/shibor/shibor.aspx?m=ch&t=98&d=99231&cu=cny&type=009086&p= 24）。
（二）描述性统计分析在运用VaR模型测度利率风险之前，须首先对数据进行描述性统计分析和检验同业拆借利率序列的正态性、平稳性、自相关性和条件异方差性。
1、描述性统计首先对数据做描述性统计分析，运用软件SPSS17.0，得出结果如下图所示：可以看出，同业拆借利率中最小的利率为1.6922%，最大利率为13.8284%，波动幅度非常的大，这也印证前面所说同业拆借市场的风险也很大的结论。
同业拆借利率的均值为3.109752%。
另一方面，可以从表中看到同业拆借利率的偏度为3.669，为右偏分布；峰度为24.529，数据为尖峰分布。
2、正态性检验对样本数据做正态QQ图和无趋势正态概率图如下，通过正态概率图可以看出, 在正态直线以外散布着大量的点，数据点组成的线呈曲线状，且两端有摆动, 说明CHIBOR的实际分布两侧具有厚尾现象。
通过无趋势正态概率图可知, 大多数散点并不是随机分布在通过零点的水平直线周围，而是呈现明显的抛物线形状，所以，正态QQ图和无趋势正态概率图分析，可初步得出数据服从正态分布假设不成立。
对CHIBOR做单样本K-S检验，结果如下图，从结果可以看出，样本数据均值为3.109752，标准差为1.1130473，K-S的Z统计量为3.304，对应的相伴概率为0.000，小于0.05的显著性水平，因此，正态性假设被拒绝，及同业拆借利率的实际分布与正态分布存在显著性差异。
通过上述检验, 我国银行间同业拆借利率分布是非正态的，如果仍然假设其服从正态分布，虽然可以大大简化运算，但误差会比较大。
因而，我们要用其它分布形式代替正态分布以提高模型的拟合度。
3、平稳性检验对CHIBOR做单位根检验，检验结果如下，可以看出ADF统计量值为-3.978563，P值为0.0017，因此拒绝原假设，这说明CHIBOR数据是平稳的。
Null Hypothesis: CHIBOR has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 7 (Automatic - based on SIC, maxlag=17)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.978563 0.0017Test critical values: 1% level -3.4446915% level -2.86775710% level -2.5701454、自相关检验自相关检验的目的是检验各期的拆借利率是否具有相关性。
对于自相关检验的方法, 目前主要有以Dickey-Fuller检验为代表的序列相关法和以Ljung-Box统计量为代表的序列相关检验法。
运用EViews求CHIBOR序列的自相关系数和偏相关系数及Ljung-Box统计量Q-t结果如下:可以看出，CHIBOR序列具有较强的自相关性，因此求CHIBOR一阶差分序列的自相关系数、偏相关系数和Ljung-Box统计量Q-t如下图：由图可知，CHIBOR一阶差分序列存在较弱的自相关现象，结合上一条结论，我们可以知道我国同业拆借市场利率存在序列相关，即各期的同业拆借利率是相互影响的。
5、条件异方差检验金融时间序列变量的方差是计算VaR过程中最重要的参数，大多数学者计算VaR时，假设方差是常数，即无条件分布假设，然而，金融变量往往与无条件分布假设相异，方差具有时变性。
由于统计学中常常以方差和标准差描述金融变量的波动性，为了准确测定金融时间序列的波动性，经济学家们努力构建各种模型，其中以ARCH模型和GARCH模型的应用最为广泛。
大量前人的实证证明GRACH模型适合预测金融时间序列的波动性。
因此，这里我也采用GRACH模型来估计我国银行间同业拆借利率间的波动性。
对我国银行间同业拆借利率求一阶差分后做时序图（如上图），由图中可以看出波动具有明显的时变性，且不同时期波动性的大小也不相同，同时波动出现聚集现象，因而银行间同业拆借利率序列存在条件异方差。
下面我们分析各期方差之间的关系，时序图所显示的波动聚集性说明相邻的波动性之间存在一定的相关性。
根据近似估计，我们可以用以代替方差检验各期方差之间是否存在相关性。
下图是CHIBOR的平方序列的自相关检验结果：可以看出，CHIBOR的平方序列依然与其滞后阶数存在比较强的自相关，存在自相关现象。
（三）模型建立通过检验同业拆借利率序列的正态性、平稳性、自相关性和条件异方差。
我们可以初步断定银行间同业拆借利率序列存在自相关、异方差等特性。