基于时间序列的上海银行间同业拆放利率(Shibor)
第３ １卷 第 ２期 ２０ ０ ９年 ３月
宁夏大学学报（ 人文社会科学版）
Ｊｕｎｌ ｆ ｉｇｉ Ｕ ｉｅ ｉ （ ｕ ａｉｅ Ｓｃ ｌ ｃｅｃｓ ｄ ｉ ） ｏｒａ ｏ ｎ ｘ ｎｖｒ ｔ Ｈ ｍ ｎｔｓ＆ ｏｉ ｉ ｅ ｉｏ Ｎ ａ ｓｙ ｉ ａ Ｓ ｎ Ｅ ｔｎ
Ｖ １ ３ Ｎｏ ２ ｏ． ｌ ．
Ｍａ ．２ ｏ ｒ ０９
基 于 时 间序 列 的 上 海 银 行 间 同业 拆 放 利 率 （ ｈｂｒ Ｓｉｏ）
田 敏 ， 纯青 马 雷 李 ，
（． １ 西安 交通 大学 经济 与金 融学院 ， 西 西安 陕 ７ ０４ ２ １０９；．西安 工业 大 学 经 济管 理 学院 ，
陕西 西安 ７ ０３ ；． １０２ ３ 中国人民银行 临夏州 中心支行 ， 甘肃 临夏 ７ １０ ） ３ １０
摘要 ： 上海银行 间 同业拆放利率（ ｈ ｏ） Ｓｉ ｒ 的推 出 利率市场化进程具有强烈的推动作 用， ｂ 对 各报价银行 的准确报价 将
对 Ｓｉ ｒ ｈｂ 的有效运行起到 决定性作 用。本 文基 于时间序列 的 自回归移动 平均模 型 （ Ｒ ｏ Ａ ＭＡ模型 ） Ｓ ｉｏ 价格进 对 ｈｂｒ 行分析 ， 究结果表 明 ： 研 时间序 列分析 对 Ｓｉｏ 价格具 有一 定的预测 能 力， 别是短期 预测 效果较好 。 因此 ， ｈｂｒ 特 时间
序列模型分析对 Ｓ ｉｏ 报价具有指 导意义。 ｈ ｒ ｂ 关键词 ： 海银行 间 同业拆放 利率（ ｈｂｒ ； 上 Ｓ ｉ ） 时间序列分析 ； ｏ 自回归移动平均模型 中图分类号 ：８０ １３ ７ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ：０ １ ５ ４ （０ ９ ０ １０ — ７４ ２ ０ ）２—０ ２ ０ １９— ４
随着我 国利率市场化改革 的全面推进 ， 建立 中 国的基准利率体系已经成为中国金融界普遍关注的 焦点。上海银行间同业拆放利率 （ ｈ ｏ） Ｓｉ ｒ 的推 出作 ｂ 为中央银行培育货币市场基准利率体系的一大重要
举措 ， 在利率 市场 化 的进程 中具 有里 程碑 的意义 。 Ｓ ｉ ｒ 上 海 银 行 间 同 业 拆 放 利 率 （ ｈｎｈｉ ｈｂ 是 ｏ Ｓａｇａ
的准确性将对报价商业银行带来 巨大 的影响。
一
研 究现 状
Ｓ ｉｏ ２０ ｈｂｒ自 ０ ７年 １月 ４ 日推 出以来 ， 论 界 和 理
实务界都有一些相关 的研究。中国人 民银行货币政 策司利率处处长郭建伟对 Ｓｉ ｒ ｈ ｏ 与利率市场化进行 ｂ 了详 细的 阐述 ， 首先 介 绍 了我 国利 率 市 场 化 改革 进
程， 随后着 重对 Ｓ ｉｏ 与 利 率 市 场 化 的关 系进 行 分 ｈ ｒ ｂ
Ｉｔｂｎ ｆｒ ａ ） ｎ ｒａｋＯｆ ｅ Ｒ ｔ 的英 文简称 ， ｅ ｅｄ ｅ 由信用等级 较 高的银行组成报价
团自主报出的人民币同业拆 出利 率计算确定的算术平均利率 ， 是单利 、 无担保 、 批发 性 利率 。
目前 ，ｈｂｒ 价 团 由 ｌ Ｓｉｏ 报 ６家 商 业 银 行 组 成 ， 这 １ 商业 银 行 均 为 央行 公 开 市 场 一 级 交 易商 或 外 ６家 汇 市场做 市 商 。Ｓｉｏ 的报 价 包括 隔 夜 、 、 、 ｈｂｒ １周 ２周 １ 月、 月、 个 ３个 ６个月 、 ９个月 及 １年等 ８个 品种 ， 每 个 交易 日银 行 间 同业 拆 放 中心 根 据 各 报 价 行 的 报
析， 最后对 Ｓｉ ｒ ｈ ｏ 进行全方位的介绍 ， ｂ 包括 Ｓｉ ｒ ｈ ｏ 的 ｂ 定 义 、ｈｂｒ Ｓｉｏ 报价 银 行 团 、ｈｂｒ的指 定 发 布人 、ｈ． Ｓ ｉｏ Ｓｉ ｂｒ ｏ 报价质量考评指标体系 、ｈ ｏ 当前 的运行情况 Ｓｉ ｒ ｂ 全 面进 行 了介绍 。 许杰对提高 Ｓｉ ｒ ｈ ｏ 报价 的基准性进行研究 ， ｂ 从 完善商业银行内部信用 体系 ， 加快金 融市场 资金价 格 变化 反应 速度 ， 行 引 导 和 约 束 报 价 团 的报 价 和 央 交易行为等方面给出建议 。 Ｊ 刘洪波分析 了 Ｓｉ ｒ ｈ ｏ 在转移价格应用过程 中存 ｂ
在 的 问 题 ， 针 对 这 些 问 题 提 出 改 进 与 完 善 的 并 措施 。
价， 剔除最高 、 最低各 ２家报价后对其余报价进行算 术平均计算后 ， 得出每一期限品种 的 Ｓｉ ｒ并于当 ｈ ｏ， ｂ 日 上午 ｌ： 对外发布。各报价行当 日 ｌ０ ３ 货币市场 交 易利率都以其报价利率为基准， 报价行独立报价 ， 当
日不得 相互 参 照报 价 。 由此 可见 ， 价行 每 日报 价 报
王绍兴对 Ｓ ｉ ｒ ｈ ｏ 作为商业票据市场基准利率 的 ｂ
可行 性进 行分 析 ， 为 Ｓｉｏ 作 为票 据 业 务 定 价 基 认 ｈｂｒ
利率将影响当 日货币交易的成本与收益 ， 因此 ， 报价
收稿 日期 ：０ ８ １ ５ ２ ０ —１ —１
准将有助于在几个金融市场 间建立有效联系 ， 对推
基金项 目： 西安 市社会科 学规 划基金 项 目（ ９３ ） ０ Ｊ０
作者简介 ： 敏 （９７ ） 女 ， 田 １７ 一 ， 陕西西安人 ， 交通 大学经济与金 融学院博士研 究生， 西安 西安工业 大学经济管理 学院讲师 ，
主要 从事数量 经济学研 究。
一
１９— ２
进利率市场化改革 ， 理顺 货币政策传导机制具有重
要 意义 。
Ａ ｔ ｒｇｅｓ ｅ 、 动 平 均 模 型 （ ｕｏ— ｅｒｓｉ ） 移 ｖ ＭＡ， ｏｉｇＡ ｅ－ Ｍ ｖ ｖｒ ｎ ｇ ） 自回归 移 动平 均 模 型 （ Ｒ ａｅ 、 Ａ ＭＡ， ｕｏ—ｒｇｅｓ ｅ Ａ ｔ ｅ ｓｉ ｒ ｖ Ｍ ｖ ｇＡ ｅａｅ 。本 文 主要
采 用 自回归 移动 平 均模 ｏｉ ｖｒｇ） ｎ
￣（Ｒ Ａ ＭＡ） 。
这些研 究 主 要从 介 绍 Ｓｉｏ， 析 Ｓｉｏ 作 为 ｈｂｒ分 ｈｂｒ
货币市场基准利率 的可靠性 与可行性方 面进 行研 究， 而没有涉及和研究商业银行如何 准确报价 的问 题 。如果报价商业银行不能根据市场动态进行准确 报价 ， 那么 Ｓｉ ｒ ｈ ｏ 的基准利率地位必将受到怀疑 。 ｂ 目前 ，ｈ ｏ 报价主要参考 了回购利 率和央票 Ｓｉ ｒ ｂ
利 率 的水 平 ， 月 以下 的 利率 报 价 水 平 与 回购 利 １个
如果时间序列是它的当期和前期的随机误差项 以及前期值的线性函数 ， 即可表示为 ：
ｙ ｔ＝ｄｌ １＋ ２ ｔ２＋ … ＋ ｐ ｔ ｐ＋ｕ ｐ ｙｔ ｙ一 Ｙ— ｔ—ｅ ｕ — ｌ ｔ ｌ一
～
０Ｕ一 一… 一ＯＵ一 ２ｔ２ ｑ ｔ。
（） １
称 该 时 间序 列 是 自回归 移 动 平 均 序 列 ， １ 式 （） 为 （ ， ） 自 回归 移 动 平 均 模 型 ， 为 Ａ ＭＡ（ ， Ｐｑ 阶 记 Ｒ Ｐ
率水平较为接近， １ 而 个月至 １ 年期韵利率与央票
利 率较 为接 近 。 由此 可 见 ，ｈｂｒ 价 主要 进 行 横 Ｓ ｉｏ 报
向参考 ， 即参考其他货 币业务 的利 率水平 。Ｓｉ ｒ ｈｏ ｂ 报价 目前没有考虑到纵 向参考 ， 即前几个交易 日的 Ｓ ｉ ｒ 格 对 当 日的 Ｓｉｏ 也 是 有 影 响 的 ，ｈｂｒ ｈｂ 价 ｏ ｈｂｒ Ｓｉｏ 曲线经过长时间的运行必定有一定的趋势与规律所 在。本文以此作为切入点 ， 运用时间序列分析 Ａ — Ｒ ＭＡ模 型 对 Ｓ ｉｏ 运 行 进 行 预 测 ， 望 对 报 价 行 的 ｈ ｒ ｂ 期 报价提供一定的依据与参考。
二 研 究 方法 及数 据说 明
ｑ 。参数 。 ：… ， 为 自回归系数 ，。０， ０ ） ， ， ０ ， …， 为移动平均系数 ， 都是模型的待估参数 。 本文模型 以 ２０ ０７年 １ ４日至 ２ ０ 月 ０ ７年 ｌ ２月 ２ ９日的 ７天 Ｓｉ ｒ ｈ ｏ 数据 ， ２ ９个交易 日时间序列 ｂ 共 ４ 数据建立 ， 数据来 自于 ｗ ｗ Ｓｉ ｒｏ 官方 网站 。 ｗ ．ｈ ｏ．ｒ ｂ ｇ
三 模 型估 计及 预 测分 析
利用 Ｅ ｉ ｓ 件对我 国 ２０ ｖｗ 软 ｅ ０ ７年全年 的 ７天 Ｓｉ ｒ ｈ ｏ 时间序列数据建立 Ａ Ｍ ｂ Ｒ Ａ模型 ， 并对 ２０ 年 ０８
１月前 １ 交 易 日数据进 行 预测 。 ０个
本文选用 Ａ Ｍ Ｒ Ａ模型对上海银行间同业拆放利 率（ｈ ｏ） Ｓｉ ｒ进行分析。Ａ Ｍ ｂ Ｒ Ａ模型是一种精度较高 的随机时间序列模型。其主要思想是 ： 某些时间序列 是依赖于时间 ｔ 的一
族随机变量， 构成该时序的单个 序列值虽然具有不确定性 ， 但整个序列的变化是有一 定的规律可以用相应的数学模型近似描述 。
Ａ ＭＡ模 型有 三种 基 本类 型 ： Ｒ 自回归模 型 （ Ｒ， Ａ
１ 时间序列数据的平稳性检验 ． 建立 Ａ Ｍ Ｒ Ａ模 型的时间序列 数据必须是平稳 的、 随机的。首先对样本数据进行 自相关与偏 自相 关分析 ， ２０ 年全年 Ｓ ｉ ｒ 从 ０７ ｈ ｏ 时间序列数据的 自相 ｂ
关 和偏 自相关 图 （ 图 １ 可 以看 出 ， 际 Ｓｉｏ 时 见 ） 实 ｈｂｒ 间序 列 的 自相 关 系数 没 有很 快趋 于 ０， 明序 列 不 说 是 纯随机 的 ， 是非 平稳 的。
Ａ ｔ ｏｒｌ ｉ ｕｏ ｒ ａ ｏ ｃ ｅ ｔｎ
Ｉ
Ｐ ｔａ Ｃ ｒ ｌｔ ｎ ａ ｉｌ ｏｒ ａ ｏ ｔ ｅ ｉ
Ｉ
Ａ Ｃ
０８ ８ ．４
ＰＣ Ａ
０８ ８ ．４
Ｑ Ｓａ －ｔ ｔ
１ １１ ８ ．４
ｌ ■＿
■ Ｉ
０ ５ ． ８ ６
－ ．１ ０２ ５
２ ０７ ９． ６
；
ｌ
＿
Ｉ ＿
Ｉ■
●Ｉ
Ｉ Ｉ Ｉ Ｉｌ Ｉ
０ ６ ．６ ４
０３ ７ ． ２ ０２ ９ ． ３
－． ９ ０１ ０
００ ４ ． ６ ０Ｏ ．牾
３６０ ４． ４
３３ ４ ７． ２ ３ ７８ ８． ７
Ｉ＿
ｌ
Ｉ ： ｌ
０
Ｉ■ Ｉ ● ＩＩ ｌ １ Ｉ ｌ
Ｉ Ｉ
Ｉｌ Ｉ ＩＩ Ｉ ＩＩ Ｉ Ｉ Ｉ
Ｉ ｌ
０１７ ． ７ ０１５ ． ２ ０ ８ ．０ ０ ０ ３ ．４ ０
００ ４ ．０
－ ．２ ０ ８ ０ —． ６ ００ ３ －． ５ ００ ｏ － ．３ ００ ７
００ ７ ．１
３５ ６ ９． ９ ３９９ ９． ７ ４１ １ Ｏ． ６ ４１ １ ０． ９
４ １９ ０ ．１
１ ２
ＩＩ Ｉ ＪＪ －
ｌｌ Ｉ ＪＩ １
—．７ ０ ３ ０ — ．８ ０ ３ ０
－ ．８ ０ ６ ０ － ．６ ０ １ Ｏ
４２ ８ ０． ２ ４ ．９ ４ ０ ０
图 １ Ｓ ｉｏ 时间序 列的 自相关和偏 自相关 图 ｈｂｒ
通 过对 Ｓｉｏ 时 间序 列取 自然对数 后进行 一 阶差 ｈ ｒ ｂ
同时 ， 取 对 数 一 阶 差 分后 的 Ｓｉｏ 序 列 进 行 对 ｈｂｒ
分， 所得的自 相关和偏 自 相关图如图 ２ 所示 ， 当滞后阶 单位根检验 ， 结果如表 １ 所示 ， 单位根检验结果 ｔ 检 １．８６ ， ％ 数大于 １ 序列的 自 时， 相关系数很快趋近于 ０ 即落人 验统计量的值为 一 ０ ３４ ８小于显著性水平为 １ ， 随机区间， 说明时
间序列是平稳的， 且没有季节性趋势。 的临界值 ， 因此拒绝原假设 ， 明序列 不存在单 位 说
一
１Ｏ一 ３
根， 序列 是平 稳 的 。
２ Ｒ ．Ａ ＭＡ模 型 的选择
ｑ＝１或 ｑ＝ 。综 合考 虑 ， 以建 立 模 型 Ａ ＭＡ（ ， ３ 可 Ｒ １ １ 、 Ｒ Ａ（ ，） Ａ ＭＡ（ １ 。根 据 调 整 后 的决 ） Ａ Ｍ １３ 和 Ｒ ２，）
在建立模型之前需判断序列均值为 ０的假设是 定 系数 （ ｄｕｔ 、 Ｉ Ａ ｊｓ ｄＲ ） ＡＣ和 Ｓ ｅ Ｃ准则 对 三 个模 型进 否满足 ， 因为 Ｓｉ ｒ ｈ ｏ 数据序列均值不为 ０ 因此需要 行 比较 选 择 ， ｂ ， 比较 结 果 如 表 ２所 示 ： Ｒ Ａ ＭＡ（ ， ） ２ １ 的 进行相应的转换。对 Ｓｉ ｒ ｈ ｏ 序列取对数进行一 阶差 Ａ Ｃ和 ｓ ｂ Ｉ ｃ数值都是最小的 ， 调整后的可决系数 明显
分后 的序列均值 为 Ｉ ＝ ．０ １５ 序列 的标 准差为 大于 Ａ Ｍ １ １ ， Ｔ ０ ０２５ ， Ｉ Ｒ Ａ（ ， ） 稍小 于 Ａ Ｍ （ ， ） 因此综合 Ｒ Ａ １３ ， Ｓ ００ ８２ ， ＝ ．０ １３ 因为 Ｉ＜ ｓ因此不能拒绝均值为 ０的 考虑 Ａ Ｍ （ ，） ｎ ２， Ｒ Ａ ２ １ 模型更为合适 。
原假 设 ， 足建 立模 型 的基本 要求 。 满
对 Ａ Ｍ （ ，） Ｒ Ａ ２ １ 模型的参数进行估计 ， 估计结果
根据 Ｓ ｉ ｒ ｈｂ 时间序 列一 阶差 分后 的 自相关 和偏 与 相关 检验 统计 量 的数 据 如 表 ３所 示 ， 以看 出相 ｏ 可
自相关 图可以看 出， 在偏 自 相关 图中， 自相关系数 关的 ｔ 偏 统计量都是显著的， 模型比较理想 。同时表 ３
在ｋ＝１ 很 快 趋 近 于 ０ 所 以 Ｐ＝１ 自相 关 系数 在 后 ， ；
中， 也给出了各项根的值均在单位 圆内， 也符合建立
ｋ ｌ ＝ 处显著不为 ０ ｋ ３处也与 ０有显著差异 ， 以 模 型 的平稳 性要 求 。 ，＝ 所
Ａ ｔｃｒ ｌ ｉ ｕｏｏ ｅａｏ ｒ ｔｎ
１
２ ３
Ｐ ｒａ Ｃ ｒ ｌｔｎ ａ ｉｌ ｏｒ ａ ｏ ｔ ｅ ｉ
Ｉ■
Ｉ Ｉ ｌ ■ Ｉ
Ａ Ｃ
０１１ ．８
－． ６ ００ ｏ —． １ ０１ ７
ＰＣ Ａ
０１１ ．８
—． ０ ００ ４ —． ８ ０１ ６
Ｑ Ｓａ — ｔ ｔ
８２４ ． ３ ２
８２ ４ ． ６ ３ １． ３ ５６ ４
Ｉ ■
Ｉｌ ■ Ｉ
４
５ ６ ７ ８ ９
●ｌ
＿Ｉ ｌＩ ｌ Ｉ Ｉ ｌ Ｉｌ Ｉ Ｉ Ｉ Ｉ
Ｉｌ ｌ
● Ｉ Ｉ Ｉ ｌ Ｉ Ｉ Ｉ ｌ Ｉ ● ｌ
— ．１ ０１３
－． ８ ０１
２ －． １ ００ ６ －． ２ ００ ５ ００ ７ ． ３ －． ９ ００ ４
—． ５ ００ ５
－． ８ ０１ ０ —． ５ ００ ５ －． ７ ００ ６ ００ ．ｌ １ －． ２ ０１ ０
１．１ ８ ｌ ９
２． ７ ３０ ７ ２． ７ ４０ ３ ２． ０ ４７ ２ ２． ９ ５０ ６ ２． ４ ５６ ８
１ ０
ｌ １
ｌＩ ｌ
Ｉｌ Ｉ
ＩＩ Ｉ
Ｉ Ｉ
００ ９ ． ５
００ ７ ． ４
００ ６ ． ４
００ ５ ．１
２． ９ ６５ ７
２． ６ ７１ ５
１ ２
ＩＩ
ｌ１ ｌ
－． ５ ００ ｏ
—． ６ ００ ５
２． ２ ７１ ６
图 ２ 一 阶差分后的 Ｓ ｉ ｒ自相关和偏 自相关 图 ｈｂ ｏ 表 １ Ｓｉ ｒ ｈｂ 单位 根检验结果 ｏ
￥表示在 １ ％的水平下显著拒绝原假设。１ 的临界值 为 一 ．５ ５ ５ ％ ３ ４ ８ ，％的 临界值为 一２ ８３ ，０ ．７ ４ １ ％的 临界值 为 一２ ５ ３ 。 ．７ ０
表 ２ 模 型 检 验 结 果 比 较
根据模型的估计参数 ， 对上海银行 间同业拆放 利率（ ｈ ｏ） Ｓ ｉ ｒ建立 Ａ Ｍ ２ １ 模型 ， ｂ Ｒ Ａ（ ，） 结果如下 ：
．５９ ２ Ｙ ＝１ ０ ７ ５ ｙ — ． ５ ８ ８ ２—０ ９ ９ ３ ｕ １ ． ９ ６ ５ １ ０ ２ ９ ０ ｙ
一 一
根据 Ａ Ｍ Ｒ Ａ模型对上海银行 间同业拆 放利率 （ ｈｂｒ 的 ７天 Ｓ ｉｏ 进 行 短 时期 预 测 ， 择 ２０ Ｓｉｏ） ｈｂｒ 选 ０８ 年１ 月份的前 ｌ ０个交易 日 作为预测对象 ， 结合上述 建立的模型 Ａ Ｍ ２ １ 的（ ） ， Ｒ Ａ（ ，） ２ 式 预测结果如图 ３
所示。
（） ２
３ 模型预测分析 ．
图 ３ Ｓｉ ｒ ｈｂ 预测值与实 际值对 比图 ｏ
图中 Ｓ ＩＯ Ｈ Ｂ Ｒ为实际观测值 ，Ｈ Ｂ Ｒ Ｓ ＩＯ Ｆ为预测 值， 从预测结果可以看 出， ３ 前 个交易 日 数据预测较 为准确 ， 预测期越 远预测结果 与实际值偏 差越大。
这 说 明 Ａ ＭＡ模 型 主要进 行短 期 预 测 ， 测期 越 长 Ｒ 预 影 响 Ｓｉｏ 数 据 的因素 越多 ， ｈｂｒ 因此 预测 偏差 越 大 。
四 结 论与 未来研 究 方 向
本文 仅研 究 了时间序 列规 律对 Ｓ ｉ ｒ 价 的参 ｈｂ 报 ｏ
考意义 ， 如果将 时间序列 因素与其他影响 Ｓ ｉ ｒ ｈ ｏ 变 ｂ 动的因素结合起来全面分析研究 ， 根据各报价商业 银行具体运营状况 ， Ｓ ｉ ｒ 对 ｈ ｏ 报价进行指导 ， ｂ 这将大
幅度 提升 各报 价行 的定 价 能 力 ， 时也 对 中 国 的利 同 率市 场化 进程 具 有 巨大 的推 动 作 用 ， 也 成 为
未 来 这 的研 究方 向。 参 考文 献 ：
［］ １ 郭建伟．Ｓｉｏ 与利 率市场 化 ［ ］ ｈｂｒ Ｊ ．中 国货 币市 场，０ ７ ２０
（ ）４—１ ． ７： １
本文借助时间序列 Ａ Ｍ Ｒ Ａ模 型对上海银行 间
同业拆放利率 （ ｈ ｏ） Ｓｉ ｒ 进行分析 ， ｂ 主要得 出以下结 论： 首先 ， 经过取对数一阶差分后的 Ｓ ｉ ｒ ｈ ｏ 时间序列 ｂ 数据 是 随机 的 ， 稳 的 ， 以 通 过 建 立 Ａ Ｍ 模 型 平 可 Ｒ Ａ
对其 规 律进 行描 述 。这说 明在 对 Ｓｉｏ 报 价时各 报 ｈｂｒ
［］ ２ 许杰．进 一步提 高 Ｓ ｉ ｒ 价 的基 准性 ［ ］ ｈｂ 报 ｏ Ｊ ．中 国货 币
市 场 ，０ ７ ７ ：８— ９ ２０ （ ） ３ ３ ．
价商业银行可以在横 向参 考的基础上 ， 根据前期 的
Ｓｉｏ 进行 纵 向参 考 ， 将 提 升 Ｓｉｏ 报 价 的准 确 ｈｂｒ 这 ｈｂｒ
［ ］ 洪波．Ｓｉｏ 在 商业银行 内部 资金 转移 价格 中的应 用 ３刘 ｈｂｒ ［］ Ｊ ．中国货 币市场 ，０ ７ ７ ：０— １ ２ ０ （ ）２ ２ ．
［］ ４ 王绍兴．Ｓｉｏ 与商业票据 市场——新 利率基 准在 票据 ｈｂｒ
性； 其次 ， 选择最为合适 的 Ａ Ｍ （ ， ） 型 ， Ｒ Ａ ２１模 并对 参数进行估计 ， 得出具体模型形式 ， 以此可以作 为 ７ 天 Ｓｉ ｒ ｈ ｏ 报价的参考依据。最后 ， ｂ 运用模型进行预 测， 短期预测结果较为理想 ， 进一步说明了时间序列 ＡＭ Ｒ Ａ模型对于 Ｓｉ ｒ ｈ ｏ 报价具有现实参考意义。 ｂ
业务 中的应 用［ ］ Ｊ ．中国货 币市场 ，０ ７ ７ ：５— ７ ２０ （ ） ４ ４ ． ［］ ５ 易丹辉．数据 分析 与 Ｅ ｉ ｓ 用［ ． ｖｗ 应 ｅ Ｍ］ 北京 ： 中国统计 出
版 社 ，０ ２ ２０ ．
【 责任编校 蒋 字】
一
１２ 一 ３