开放式回购在积极债券组合管理中的应用.docVIP

开放式回购在积极债券组合管理中的应用.doc

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开放式回购在积极债券组合管理中的应用 内容提要 在中国进入加息周期后,债券投资吸引力将上升,寿险公司将面临较好的调整资产结构、提高收益率的机会,而非寿险公司则将面临压力。 或有免疫策略在目前是比较适合寿险公司资产负债管理的方法。在债券积极管理过程中,开放式回购给投资者提供了一种对冲避险和套利的工具。较封闭式回购缺乏避险机制的不足,开放式回购由于引入履约金制度而锁定了损失的上限。文章讨论了利用逆回购放大来避免后市债券价格走低的具体步骤,发现相对国债持有头寸的放大效果而言,交易费用的增长抵消了很大一部分收益,只有能获得买卖费用大幅优惠的投资者才能实施这种放大方式。 现实中更多的情况是利差变化引起的收益率曲线非平行变动。本文讨论了基本的不同品种利差扩大或缩小时的开放式回购套利方法,基本能作到无成本套利模式,得到了两种基本方案。而任何的收益率曲线非平行变动都可以利用这两种基本方案或其组合来完成利差套利。另外,对相同债券利用不同的回购期限也能套利,但利差收益为正的成功几率太小。综合来看,捕捉收益率曲线非平行移动带来的机会,利用开放式回购进行不同品种利差套利最有可操作性。 本文建立了不同投资目标下的或有免疫策略模型,比较在上次央行突然加息前后的资产负债价值变化引起的组合调整情况,发现加息对寿险公司这种有长期负债的投资者而言提供了更大的积极管理空间。而最优资产组合中的国债品种拥有比负债更宽泛的到期日,进行债券积极管理策略的最好时机将是某国债资产到期收回面值之后,一直到某负债到期中间的时段。该时期内盈余价值较高,使投资者有可能尝试较高风险和收益的策略。 文章判断05年影响债市的宏观因素不会得到根本性改变,收益率曲线更多将是平坦化和负蝶型变化。收益率曲线利差的变动将为开放式回购提供较好的套利机会。而根据资产组合中品种的持仓情况可以运用文章所提出的两种开放式回购基本利差套利方案灵活进行,博取利差收益,最佳积极管理实施时机则可根据资产和负债的到期结构确定。 目 录 1 我国保险公司的债券投资现状 2 资产-负债管理理论 2.1 资产-负债管理研究框架 2.2 免疫策略 2.3 或有免疫 3 利用开放式回购进行积极管理 3.1 开放式回购规则对市场的影响 3.2 收益率曲线变动形式 3.3 单向回购杠杆套利 3.3.1 逆回购放大模型 3.3.2 逆回购放大操作风险分析 3.4 回购利差套利策略 3.4.1 利差套利基本模型 3.4.2 利差套利基本模型的推广 3.4.3 收益率曲线蝶型变动的有关说明 3.5 回购期限利差套利 3.6 对05年保险公司债券投资机会的判断 4 或有免疫模型的建立 5 模型实证分析 6 总结 1 我国保险公司的债券投资现状 如今的中国,在保险公司眼中,无疑充满挑战。在中国保险业即将对外资开放之际,管理层允许国内保险公司增加产品创新、拓宽投资渠道等一系列政策优惠,巨大的收益与风险在将来必定长期共存。 作为负债型金融企业,保险公司对投资安全性、流动性和收益性的要求在现有市场条件下难以得到满足。我国的债券流通市场不完善,投资运作方式单一。回购交易以商业银行的短期债券回购为主,适合保险基金运用的长期债券回购很不活跃。受连续降息的影响,我国债券市场的投资收益率相对较低。如果保险公司在债券投资中只是简单地持有,其收益率远远不能达到预期的水平。我国利率缺乏真正意义上的市场化,保险公司宁愿把保险资金投入可以与银行进行利率协商的大额存款协议上,也不愿参与债券买卖。 现有的债券结构也不能与保险公司的负债完全匹配。保险公司的可运用资金大部分来源于对外的负债,而不同的负债对相应资产的流动性、期限结构和收益水平要求不同,因而需要不同类型的债券与之相匹配。我国目前发行的债券中,国债的一半以上是3~7年的中期国债,短期国债比重小(现在有所增加);金融债券期限结构分布比国债要更加均匀一些,3年期以下和10年期以上的债券所占比重比国债略有增加,而且由于较高的安全性,因此金融债券是保险投资的理想选择,但金融债券的最主要的缺陷是其发行规模偏小,很难容纳巨额的保险资金进行投资运作;而企业债券在发行方面的政策限制以及利率的非市场化使其市场规模远远没有达到与国债、金融债券或保险资金相匹配的程度。我国债券市场缺乏均衡合理的期限分布和利率分布,这种结构性的缺陷使保险公司的债券投资缺乏选择性,因而使保险投资难以实现预期的目标。 另外,债券市场缺少规避利率风险的有效工具。保险公司的债券投资面临很大的利率波动风险,利率风险虽然可以通过资产负债管理的办法进行适当平衡,以减少损失,但作用毕竟有限。更加重要而且也是更加有效的办法是利用套期保值工具对利率风险进行规避,而在我国目前的债券市场上,这方面基本上还是空白。在这种情况下,一旦债券市场的利率发生波动,势必影响保险公司的

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