表1 各期限利差统计特征及单位根检验

利差

14d-7d

28d-7d

91d-7d

182d-7d

均值

0.0273

0.115

0.3344

0.470

最大值

2.63

4.108

5.705

6.855

最小值

-4.61

-6.142

-5.312

-5.056

标准差

0.693

0.875

0.946

1.021

ADF检验

-24.128*

-15.568*

-16.963*

-16.348*

注：选择带常数项但无趋势项的ADF检验，滞后阶数由AIC和SBC准则确定，*表示在5%水平下显着

二、期限风险溢价为常数时的预期理论检验

我们使用GMM方法对前面得到的式(6)进行估计，标准误差项通过Newey和West(1987)提出的方法计算得到，因此，回归分析中同时考虑了误差项的异方差性及MA(N-1)过程。结果见表2。由结果可知，在14天、28天与7天期的利差检验中，方程拟合度较低，且Wald检验表明β系数在5%置信水平下显着异于1;91天、182天与7天期的利差检验表明，方程拟合度较高，且Wald检验表明在5%置信水平下不能拒绝β=1的原假设。另外，除14天、28天利差的回归方程外，期限风险溢价均显着为负。总体来看，亚洲金融危机之后，在常数项期限风险溢价的条件下，利率期限结构的预期理论不能得到充分支持，这与史敏(2005)的结果是一致的。

表2 GMM对式（6）的估计结果

利率期限

α(N)

β(N)

Wald检验

14d

-0.020

[0.020]

0.611*

[0.295]

0.013*

0.163

28d

-0.112

[0.128]

0.852*

[0.147]

0.032*

0.255

91d

-0.486*

[0.087]

1.218*

[0.158]

0.170

0.710

182d

-0.746*

[0.116]

1.09*

[0.124]

0.434

0.674

注：*表示在5%水平下拒绝原假设;方括号内为Newey-West标准差;Wald检验项内为相应的P值

三、时变的期限风险溢价

较短期限的利差β系数在0与1之间，提示我们从时变的期限风险溢价进行考察或许对于解释交易所国债回购市场的利率期限结构变化有一定的帮助。Mankiw和Miron(1986)证明了在时变的期限风险溢价条件下，式(6)的β系数估计值变为

(7)

式(7)表明，若期限风险溢价的方差为0(意味着期限风险溢价与预期利率变化的协方差为0)，β系数则为0。然而，若存在一个时变的风险溢价，则协方差的变化在一定范围内时，β系数将会介于0与1之间，即前面我们得到的结果。