Shibor均值数据2014
中国外汇交易中心产品指引(外汇黄金CMDS)V1.2
外汇期权隐含波动率 曲线
2
外汇快照 市场数据 市场 产品
最优报价
数据内容
最优报价（最优报买、最优报卖）
期限
交易模式
货币对
即期：USD/CNY、EUR/CNY、 JPY/CNY、HKD/CNY、GBP/CNY、 AUD/CNY、NZD/CNY、SGD/CNY、
发送频率
人民币 外汇
成交行情
首笔成交价、 末笔成交价、 最高成 交价、最低成交价
即期 远期 掉期 询价
AUX/CNY 实时逐笔 AUY/CNY
基准 价格
涨跌停基准价格、最高限价、最低限 价
基准数据 产品名称
外汇掉期曲线 （标准期限） 外汇掉期曲线 （标准期 限、非标准期限）
数据内容
Y 外汇掉期曲线标准期限的掉期点
发送频率
9:30-16:30 每半小时 12:10/16:40 每日两次
人民币 外汇 成交 行情
价、最低成交价、最新成交价、最新 成交价时间、最新成交价方向、最新 成交价量标识、最新成交价起息日、 涨跌、涨跌幅
竞价 询价
中间价
中间价、最高限价、最低限价 最优报价（报价时间、最优报买、最 优报卖、最优买价做市商 5 个、最优 卖价做市商 5 个） 即期 首笔成交价、末笔成交价、最高成交 远期 掉期 竞价 询价 EUR/USD、AUD/USD、GBP/USD、 USD/CHF、USD/HKD、USD/CAD、 实时逐笔 USD/JPY、EUR/JPY、USD/SGD
最优 报价
外币对 成交 行情
价、最低成交价、最新成交价、最新 成交价时间、最新成交价方向、最新 成交价量标识、最新成交价起息日、 涨跌、涨跌幅
1
最 优报卖、最优买价做市商 5 个、最优 卖价做市商 5 个）
浮动利率债券的基准利率选择及定价
1年期定存利率B_2W FR007国债YTM:1年国债YTM:3个月SHIBOR-3M1年期定存利率1.00B_2W 0.60 1.00FR0070.530.80 1.00表1 基准利率、国债收益率相关系数2%18%79%2007/01/042008/03/202009/06/032010/08/122011/10/272013/01/0712.0010.008.006.004.002.000.002ۨ٪૧୲数据来源：Wind 资讯，国泰君安固定收益部其中，R 为基准利率，r 为固定利差，S 现利差，M 为本金。
（一）久期SHIBOR-3MB_2W 1年期定存利率LIBOR-3M 标准差1.03%2.82%1.32%1.42%表2 基准利率波动率的标准差数据来源：国泰君安固定收益部12.0010.00 8.006.004.002.000.002007-01-042008-01-042009-01-042010-01-042011-01-042012-01-042013-01-04B_2W FR007SHIBOR -3M2ۨ٪૧୲数据来源：Wind 资讯，国泰君安固定收益部利率久期具有较为复杂的形式，因为浮息债定价公式的分子、分母均包含基准利率，这是与固定利率债券十分不同的一点，也正因此，浮息债具有值得注意的是，浮息债的利差久期与其期限可比的固定利率债券久期本质上是相同的。
（二）距下一付息日时间固息债定价公式如下：其中，c为票面利率，y为收益率，M浮息债定价公式如下：其中，R为基准利率，r为固定利差，S 现利差，M为本金。
其中，（R+S）M称为无利差部分，期限(年)预测现金流利率(%)现金流现值0.24930.99 3.05180.98260.50140.8091 3.13590.79670.75340.8276 3.20650.80820.99730.8457 3.2950.81881.24930.8638 3.39140.82851.50140.8822 3.47820.83811.75340.9005 3.54750.84711.99730.9185 3.59560.85592.24930.9363 3.62540.86422.5014100.95453.645692.3053总价99.9454表８ 定价示意图７ 根据利率模型构件的利率树数据来源：Wind 资讯，国泰君安固定收益部5.48565.14134.80054.45804.11553.77293.43043.08792.74542.40282.0603૧୲)&*ᆀႜक़ࠦۨ૧୲አ֧Ⴀূබቐᅮ୲൸၍)ࡔਸႜ*)ዐቐᅮᇺڦन*\3124.16.14^ᆀႜक़ࠦۨ૧୲አ֧Ⴀূබቐᅮ୲൸၍)ࡔਸႜDž)ዐቐᅮڟᅮ୲൸၍*\3124.16.14^ᆀႜक़ࠦۨ૧୲አ֧Ⴀূබቐᅮ୲൸၍)ࡔਸႜDž)ዐቐᅮनᅮ୲൸၍*\3124.16.14^0m3y5y7y10y15y20y30y数据来源：Wind 资讯其中，等号右侧第一项表示随着时间的推移。
Shibor作为中国基准利率有效性的市场属性分析_王晋忠
场基准 利 率 选 择 方 面 研 究 进 行 总 结 的 基 础 上， 提出基准利 率 应 该 具 有 市 场 性、 基 础 性、 相 关
［ ９］ 性和系统稳定性四项基本属性。 周艺嘉则提出
系统稳定性不是基准利率的必要属性，波动性、 市场性、基础 性、可 测 性 与 可 控 性 才 是 基 准 利
［ 收稿时间 ］ ２ ０ １ ３－０ ８－１ ５ ［ ， 男 ， 重庆市人 ， 西南财经大学金融学院副教授 ， 经济学博士 ； 作者简介 ］ 王晋忠 （ １ ９ ６ ４—） ， 男 ， 安徽合肥人 ， 中国建设银行安徽省分行职员 ； 赵杰强 （ １ ９ ８ ７—） ， 女 ， 重庆市人 ， 西南财经大学金融学院硕士研究生 。 王 茜 （ １ ９ ８ ９—）
［ ４］ 单云亮运用格兰杰 （ 来利率变动 的 预 期 。 Ｇ ｒ ａ ｎ － ｇ ） 因果 检 验 和 脉 冲 响 应 函 数 将 与 主 要 的 ｅ ｒ Ｓ ｈ ｉ ｂ ｏ ｒ
市场利率进行比较分析 ， 从基础属性方面论证 Ｓ ｈ ｉ － ｂ ｏ ｒ作为基准利率的有效性 ， 认为 Ｓ ｈ ｉ ｂ ｏ ｒ作为基准 ［ ５］ 利率是比 较 合 适 的 。 梁 琪 等 人 构 建 了 多 元 ＶＡＲ 模型 、Ｖ Ｅ ＣＭ 模型 ， 对 Ｓ ｈ ｉ ｂ ｏ ｒ作 为 基 准 利 率 进 行 相关性分析并检验数据平稳性后 ， 得出在短端 Ｓ ｈ ｉ － ｂ ｏ ｒ的基准性相对较为完善 ， 在长端 Ｓ ｈ ｉ ｂ ｏ ｒ基准地 ［ ６］ 位还 有 待 于 加 强 。 胡 朝 晖 和 丁 俊 峰 的 研 究 也 是 从 基准利率的基本属性出发 ， 通过对目前我国部分基 准利率的 运 行 效 果 进 行 比 较 分 析 ， 得 出 Ｓ ｈ ｉ ｂ ｏ ｒ已
当前支付环境下基层央行会计风险的防范
透支， 就很难采取措施予以补救。同时， 由于没有系统自动签退功能， 如果操作员离岗未及时退出操作界面，
系统不会自动退出， 容易给不法分子造成可乘之机。
５、计算机病毒风险。目前计算机病毒种类繁多， 发展迅速， 如不能严格控制， 会给网络、系统造成严重破
坏。人民银行各会计核算系统虽然是通过内联网运行， 与外网隔离， 但有些系统如国库会计核算系统通过
备份不规范、不及时等形成的风险； 合法用户权限设置不规范， 个别用户越权处理会计业务形成的风险； 操
作员密码设置过于简单， 安全系数不高而形成的风险。
３、网络运行环境的风险。网络运行对环境要求较高， 目前基层人民银行的中心机房虽然达到了防火、防
湿、防磁干扰的要求， 但对照总行要求差距还较大， 存在着隐性风险。
（ 一） 支付环境的风险
１、网络设备的选配与安装风险。网络设备质量的高低直接影响着系统运行的质量。如果网络设备、传输
介质选配安装不当， 则会影响到系统运行的功能、会计信息处理和传输的速度， 甚至会造成部分或全部数据
的丢失， 风险隐患较大。现行的大小额支付系统是依托电信网络运行的， 由于电信部门硬件设备、技术等原
证影像事后监督系统上线后， 仍然存在这些风险。
二、当前支付环境下会计风险的防范
（ 一） 网络设备及网络管理风险的防范
１、各级行在网络设备的选配与安装方面要严格把关， 要严格按照总行的要求选配设备。同时， 会计核算
在依托计算机网络环境下要提高灾难应急防范能力。一是要建立应急机制、应急方案， 及时做好应急演练，
ＭＴ 系统向上级国库上报日报， 这种半开放式的网络极易使系统受到病毒侵袭； 同时人民银行内联网上任何
一台计算机， 只要安装了会计核算系统， 就有可能作为客户端登陆服务器进行操作， 一旦这些机器受计算机
基于SHIBOR的波动性分析
58 Times Finance
ARCH—LM 检验是 Engle 在 1982 年提出的检验残差序列中 是否存在 ARCH 效应的拉格朗日乘数检验方法。当残差序列存在 高阶的 ARCH(q) 效应，则可采用 GARCH 模型。本文使用 LM 检验，结果证实各序列存在 ARCH 效应。本文分别建立 ARCH 模 型、GARCH 模 型、GARCH—M 模 型、TGARCH 模 型、 EGARCH 模型讨论波动率模型，回归结果如表 2 所示。
1001
1 年期 6.37E-06 20.90593 3.980438
1001
由上表可知，四种资产收益率的峰度均远大于 3，尖峰分 布 异 常 明 显， 符 合 金 融 资 产 尖 峰 分 布 的 特 点； 从 偏 度 来 看， SHIBOR 中的短期和长期利率品种表现出了明显的区别，即短 期品种，资产收益率形态为左偏，即偏度小于零，而长期品种， 资产收益率形态则为右偏，偏度大于零。时间序列矩特性的时 变行为反映了时间序列的非平稳性质。对非平稳时间序列的处 理方法一般是将其转变为平稳序列，这样就可以应用有关平稳 时间序列的方法来进行相应的研究。通过增加变量的滞后项来 消除残差项的自相关，这个检验方法称为增广的迪基—福勒， 即 ADF 检验。本文采用 ADF 对上海同业拆借利率四个品种进 行单位根检验，可以发现，资产收益率的时间序列的单位根检 验均拒绝零假设，接受备择假设。从而对序列的时间冲击将随 着时间的推移其影响逐渐减弱，此时我们可以认为以上序列都 是平稳的。
由此，TGARCH 和 EGARCH 模型可以很好地拟合 SHIBOR 的四类资产的历史波动率。其原因主要是，虽然 ARCH/GARCH 模型能捕捉到金融时间序列的尖峰厚尾、波动聚集、条件方差时 变性等特征，但其条件方差的设定不能反映市场对信息的非对称 反应；此外，ARCH/GARCH 模型的另一个约束是条件方差方 程系数非负，这些都影响了模型对于 SHIBOR 四类资产历史波动 率的拟合，而 EGAR的实证分析也可以发现这一点。这些结论相信能为今 后进一步研究我国货币市场风险特征提供参考。
上海银行间同业拆借利率特征的研究
上海银行间同业拆借利率特征的研究作者：谢文灿来源：《现代经济信息》2014年第01期摘要：上海银行间同业拆借利率（以下简称Shibor）自诞生以来便被寄予厚望，它的出现背负着推动利率市场化进程的重要使命。
作为一款重要的短期市场利率，Shibor自身是否适应市场的需要、是否能够及时、准确反映市场信息需要时间来检验。
本文模型分析显示，Shibor 隔夜利率与一周利率存在明显的区制转移特征，极具市场敏感性；三月期及更长期限的Shibor 利率其波动性反映了较强的市场趋势。
作为市场基准利率，Shibor隔夜利率与一周利率潜力巨大。
关键词：上海银行间同业拆借利率；马尔科夫区制转移中图分类号：F830.3 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）01-00-03一、引言2007年1月4日起，上海银行间同业拆房利率（Shanghai Interbank Offered Rate，Shibor，以下简称Shibor）正式开始运作，这是我国逐步推动利率市场化的一项重要举措。
从宏观意义上，Shibor的建设和培育将有利于引导和完善货币市场定价，为未来更加具有深远意义的货币政策传导机制的构建打下基础。
Shibor报价银行团由18家系统中重要的商业银行组成，这些报价银行均是公开市场一级交易商或外汇市场做市商，且具有在中国货币市场上人民币交易相对活跃、信息披露比较充分的特征。
以2012年为例，其报价银行包括工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、招商银行、中信银行、中国光大银行、兴业银行、北京银行、上海银行、汇丰银行、渣打银行、华夏银行、广东发展银行、国家开发银行、浦东发展银行、邮储银行等18家大型商业银行。
在报价机制上，每个报价行向全国银行间同业拆借中心报出不同期限品种的Shibor的价格，该中心经剔除最高、最低的各4家报价后，对其余报价计算算术平均数，从而得出每一期限品种的Shibor。
Shibor于每个交易日的11：30对外发布。
【干货细读】Shibor异动之谜
【干货细读】Shibor异动之谜2013-12-06华尔街见闻如果您尚未关注见闻，您可以点击标题下方的“华尔街见闻→”关注我们。
近期，关于上海银行间同业拆放利率（Shibor）的种种异动，引起了市场人士的关注。
3月期SHIBOR近期走势与回购利率异常背离，最高相差200个基点，其背后是银行悬殊的报价。
数据显示：从今年10月下旬至今，在18家Shibor报价行中，各行对3月期Shibor的报价迥异：多数时间，除了农行和交行每日报价在6%以上外，其余各家银行的报价均在4.75%左右，后者大幅低于同期3月回购利率逾200个基点。
平日变动很少的3月Shibor利率在周四大涨近11个基点，录得6月20日“钱荒”以来的单日最大涨幅，但昨日同期3月回购利率却下跌了6个基点。
不仅3月Shibor利率持续低于2周品种，而且各家银行的报价也相差甚大，如3月Shibor的最高报价行与最低报价行相差竟高达220个基点。
以12月4日为例，当日11：30公布的当天3月Shibor利率为4.78%。
其中，在所有18家银行的报价中，除了两家银行报价在6%以上，其余16家商业银行的报价均在4.5%至5.1%之间，大幅低于前日质押式回购3月期品种6.78%的利率。
其中，农行对当日3月Shibor报6.65%，交行报6.20%。
而其余各商业银行中，报价最低的为某大行，12月4日的3月Shibor 报价仅为4.50%，与报价最高的农行竟相差215个基点。
值得一提的是，5日华夏银行也加入到高报价行列，当日报6.60%。
按照央行发布的《上海银行间同业拆放利率（Shibor）实施准则》，各家银行的Shibor报价应基于市场情况的报价，且报价行当日货币市场交易利率，都应以其报价利率为基准。
上海证券报引述上海某券商固定收益部总监表示，近期市场上长端利率上行较快，但Shibor 的长端利率却一直没动，的确引起了市场对此的众多猜测。
另一位长期观察Shibor利率的银行人士表示，“平常Shibor与回购利率相差10-20个基点还算正常，但最近则最高相差200个基点，就有些匪夷所思。
人民币利率市场化 预测 探讨 对四大行的影响
利率市场化对四大行的财务状况影响比较近年来，我国利率市场化改革稳步推进。
1996年以后，先后放开了银行间拆借市场利率、债券市场利率和银行间市场国债和政策性金融债的发行利率，放开了境内外币存贷款利率，试办人民币长期大额协议存款，逐步扩大人民币贷款利率的浮动区间，目前。
我国利率市场化实现了“贷款利率管下限、存款利率管上限”的阶段性目标。
未来利率市场化推进重点将是人民币贷款利率下限和人民币存款利率上限的放开。
1993年，党的十四届三中全会《关于建立社会主义市场经济体制若干问题的决定》和《国务院关于金融体制改革的决定》中提出了我国利率市场化改革的长期目标：建立以市场资金供求为基础，以中央银行基准利率为调控核心，由市场资金供求决定各类利率水平的市场利率管理体系。
2003年，党的十六届三中全会《关于完善社会主义市场经济体制若干问题的决定》进一步明确“稳步推进利率市场化，建立健全由市场供求决定的利率形成机制，中央银行通过运用货币政策工具引导市场利率”。
2011年《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》再次要求：“稳步推进利率市场化改革，加强金融市场基准利率体系建设”。
近年来，我国利率市场化改革稳步推进。
1996年以后，先后放开了银行间拆借市场利率、债券市场利率和银行间市场国债和政策性金融债的发行利率，放开了境内外币存贷款利率，试办人民币长期大额协议存款，逐步扩大人民币贷款利率的浮动区间，目前。
我国利率市场化实现了“贷款利率管下限、存款利率管上限”的阶段性目标。
未来利率市场化推进重点将是人民币贷款利率下限和人民币存款利率上限的放开。
一、人民币存贷款利率管制已被部分突破人民币贷款利率下限管制被变相突破。
近年来，由于债券市场快速发展，债券融资成为企业外部融资的重要渠道，由于债券发行利率一般低于同期限贷款利率，优质企业融资一般首选发行企业债券。
然而，我国债券市场的主要参与者仍然是商业银行，企业通过发行债券方式融资，实际上是变相突破贷款利率下限管制，降低企业融资成本。
中国银行理财业务发展模式和路径选择
第9期(总第310期)2009年9月财经问题研究Research on F i n anc i a l and Econo m i c Issues Number 9(General Serial No 1310)September,2009・金融与投资・中国银行理财业务发展模式和路径选择黄国平(中国社会科学院金融研究所,北京 100732)摘 要:中国银行个人理财业务正处于从产品导向的发展模式向以服务为中心综合性发展模式提升的转变期。
目前,我国个人理财业务发展中所遭遇的问题,既有金融发展滞后、制度创新乏力等外部环境的约束,也有银行业内部经营实力和发展理念上的不足。
加快和促进当前发展模式提升是一项系统工程,既需要国家在制度和政策设计上提供支持,亦依赖于包括各类金融机构在内的所有市场参与者在技术手段上的创新,旨在发展和培育一个层次清晰、形式多样、服务高效和竞争有序的理财市场。
关键词:个人理财;发展模式;路径选择;经营环境;经营实力中图分类号:F830133 文献标识码:A 文章编号:10002176X (2009)0920051206 理财(Financial Planning )最早源自于20世纪30年代初美国保险业推销保险产品引入的一个概念,至今还没有统一的明确定义。
从经济学意义上,本文倾向于将理财抽象为一种财富管理活动和程序,并对其做出如下的定义———在一定的资源禀赋下,根据管理(或程序)目标,在获取相关信息的基础上,设计和利用各类金融和投资工具,进行财富动态化的优化管理和规划,以旨在实现目标价值最优化。
目前,中国金融理财市场中,银行理财无论是所占据的市场规模,还是服务能力和水平,都处于主导地位,这与我国现阶段金融发展水平相适应。
毕竟,根据金融体系进化的三阶段论[1],我国现阶段金融体系还仍处于银行主导型的早期阶段。
我国银行理财市场在遭遇2008年初的所谓“收益门”事件,①经过整顿清理之后,已摈弃不顾现实和条件的激进发展模式,走向稳健发展之路。
基于小波神经网络的Shibor预测
基于小波神经网络的Shibor预测摘要：上海银行间同业拆放利率（Shibor）的推出是中国利率市场化重要的一步。
通过分别建立小波神经网络和回归时间序列组合模型预测2周品种Shibor并作对比分析，结果表明小波神经网络的拟合和预测精度较高，具有一定的科学性和实用性。
关键词：Shibor；小波神经网络；回归时间序列组合；预测一、引言基准利率的形成是利率市场化的重要前提。
以货币市场利率为中介，由市场供求决定金融机构存贷款利率的市场利率体系机制已成为趋势[1]，如英国的Libor、美国的联邦基金有效利率和香港的Hibor等。
各国、地区的中央银行通过对基准利率的调控来协调资金供求，实现货币政策目标。
资金在不同金融市场之间流动，影响其流向的一个重要因素是资金成本，而衡量资金成本则需要一个反映市场供求的基准利率[2]。
2007年1月4日上海银行间同业拆放利率(Shanghai Interbank Offered Rate，简称Shibor)的推出正是央行为打造中国金融市场的基准利率而采取的一个重要举措。
目前，国内许多学者展开了对Shibor理论的探讨和研究，大多数从Shibor 的利率市场化及作用进行分析，如姚秦（2007）、刘喜波（2008）、苏昌蕾（2011）等[3-5]。
对于Shibor的预测文献比较少，而且假设的条件、采取的方法以及考虑的变量也不同。
周颖颖等（2009）利用带跳Vasicek单因子利率模型预测3个月的Shibor报价，但其样本量有限，未考虑多因子模型描述Shibor的适用性[6]。
田敏等（2009）应用ARMA模型对1周的Shibor价格进行分析，预测结果与真实值误差偏大[7]。
杨宝臣和苏云鹏(2010)使用Shibor日观测数据对预期理论进行检验，结果发现短端和长端利率分别存在波动趋势和线性漂移趋势，进而得出预期理论对这两类利率分别适用，但是对整体并不适用的结论[7]。
综上，目前针对Shibor的理论研究和实践处于摸索阶段，其走势需要利用模型仿真测试。