發(fā)布時(shí)間：2017-03-26 16:16

  本文關(guān)鍵詞：單因素利率模型的統(tǒng)計(jì)推斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的不斷完善以及利率市場(chǎng)化程度的不斷加深,現(xiàn)代利率期限結(jié)構(gòu)理論在金融衍生產(chǎn)品定價(jià)及風(fēng)險(xiǎn)管理等多個(gè)領(lǐng)域扮演著越來(lái)越重要的角色。本文以短期利率為研究對(duì)象,探討了單因素利率模型參數(shù)估計(jì)的方法,并提出一種基于廣義bootstrap的方差估計(jì)和置信區(qū)級(jí)估計(jì)方法。本文首先討論單因素利率模型的參數(shù)估計(jì)方法。根據(jù)轉(zhuǎn)移密度計(jì)算方法的不同,比較了兩種偽極大似然估計(jì)方法。從估計(jì)的精度和計(jì)算復(fù)雜性兩方面對(duì)此兩種估計(jì)方法進(jìn)行Monte Carlo模擬分析。 其次,本文探討了單因素利率模型參數(shù)的方差估計(jì)和置信區(qū)間估計(jì)。傳統(tǒng)的研究中并沒(méi)有給出合適地參數(shù)方差估計(jì)方法。本文運(yùn)用廣義Bootstrap方法進(jìn)行參數(shù)方差和置信區(qū)間估計(jì)。其基本思想是對(duì)似然函數(shù)賦予不同的權(quán)重向量,構(gòu)造加權(quán)似然函數(shù),得到基于加權(quán)似然函數(shù)的新的參數(shù)估計(jì)值序列,從而得到出參數(shù)估計(jì)的方差和置信區(qū)間。從模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果來(lái)看,該方法能夠獲得較好的效果。 最后本文對(duì)上海銀行間同業(yè)拆借利率(Shibor)進(jìn)行實(shí)證分析。采用金融市場(chǎng)中常見(jiàn)的五種單因素利率模型,即Vasicek模型,CIR模型,CKLS模型,Merton模型和BS模型模擬Shibor利率曲線,并給出了其置信區(qū)間。
【關(guān)鍵詞】：單因素利率模型 轉(zhuǎn)移密度 極大似然估計(jì) 廣義Bootstrap Shibor
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F224;F822.0
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目錄6-9
• 1. 前言9-16
• 1.1 背景9
• 1.2 文獻(xiàn)綜述9-14
• 1.2.1 國(guó)外研究情況9-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究情況12-14
• 1.3 文章創(chuàng)新14-15
• 1.4 文章結(jié)構(gòu)15-16
• 2. 利率理論16-33
• 2.1 利率理論的發(fā)展16-19
• 2.1.1 古典利率理論16-17
• 2.1.2 凱恩斯利率理論17-18
• 2.1.3 貨幣學(xué)派利率理論18
• 2.1.4 金融深化理論18-19
• 2.2 傳統(tǒng)利率期限結(jié)構(gòu)理論19-21
• 2.2.1 預(yù)期假說(shuō)理論19-20
• 2.2.2 流動(dòng)性偏好假說(shuō)20
• 2.2.3 市場(chǎng)分割假說(shuō)20-21
• 2.3 單因素利率模型21-27
• 2.3.1 Merton模型21-22
• 2.3.2 Vasicek模型22-24
• 2.3.3 CIR模型24-26
• 2.3.4 Brennan-Schwartz模型26
• 2.3.5 CKLS模型26-27
• 2.4 其他現(xiàn)代利率期限結(jié)構(gòu)模型27-32
• 2.4.1 多因素利率期限結(jié)構(gòu)模型27-29
• 2.4.2 無(wú)套利利率模型29-31
• 2.4.3 跳擴(kuò)散利率模型31-32
• 2.5 利率模型評(píng)價(jià)32-33
• 3. 轉(zhuǎn)移密度計(jì)算方法33-47
• 3.1 轉(zhuǎn)移密度計(jì)算方法綜述33-34
• 3.2 蒙特卡洛方法34-37
• 3.2.1 蒙特卡洛思想34-36
• 3.2.2 蒙特拉洛方法求解積分36-37
• 3.3 歐拉離散方法37-39
• 3.4 SMLE方法39-46
• 3.4.1 SMLE方法39-41
• 3.4.2 模擬方法驗(yàn)證41-45
• 3.4.3 SMLE方法總結(jié)45-46
• 3.5 兩種方法比較46-47
• 4. 參數(shù)估計(jì)方法47-57
• 4.1 極大似然估計(jì)48-49
• 4.2 偽極大似然估計(jì)49-54
• 4.2.1 歐拉方法極大似然估計(jì)49-53
• 4.2.2 參數(shù)估計(jì)方法選擇53-54
• 4.3 其他估計(jì)方法54-57
• 4.3.1 廣義矩估計(jì)54-55
• 4.3.2 卡爾曼濾波方法55
• 4.3.3 馬爾科夫鏈蒙特卡洛估計(jì)(MCMC)方法55-57
• 5. 廣義BOOTSTRAP方法統(tǒng)計(jì)推斷57-65
• 5.1 傳統(tǒng)BOOTSTRAP方法57-58
• 5.2 廣義BOOTSTRAP方法58-60
• 5.3 廣義BOOTSTRAP方法模擬實(shí)驗(yàn)60-65
• 5.3.1 兩種Bootstrap方法效果對(duì)比60-63
• 5.3.2 單因素模型的廣義Bootstrap模擬63-65
• 6. 上海銀行間同業(yè)拆借利率實(shí)證分析65-74
• 6.1 上海同業(yè)拆借利率簡(jiǎn)介65-67
• 6.2 同業(yè)拆借利率的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)特性分析67-70
• 6.2.1 基本走勢(shì)描述68-69
• 6.2.2 基本統(tǒng)計(jì)特征分析69-70
• 6.3 單因素模型參數(shù)估計(jì)與參數(shù)方差估計(jì)70-74
• 7. 總結(jié)與展望74-75
• 參考文獻(xiàn)75-78
• 附錄：R語(yǔ)言78-83
• 致謝83-84
• 在讀期間科研成果目錄84

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 林海,鄭振龍;中國(guó)利率動(dòng)態(tài)模型研究[J];財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究;2005年09期

2 潘冠中,邵斌;單因子利率模型的極大似然估計(jì)——對(duì)中國(guó)利率的實(shí)證分析[J];財(cái)經(jīng)研究;2004年10期

3 胡瑾瑾;陳淼W，

本文編號(hào)：269060