本文關(guān)鍵詞：嶺回歸在Nelson-Siegel利率期限結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用　出處：《西南財(cái)經(jīng)大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：利率期限結(jié)構(gòu)一直是金融研究領(lǐng)域的一個(gè)重要方向。實(shí)踐中Nelson-Siegel模型是最常用的利率期限結(jié)構(gòu)模型。學(xué)界常用網(wǎng)格搜索法和普通最小二乘法來估計(jì)參數(shù)。然而,由于解釋變量之間存在很強(qiáng)的多重共線性,這兩種估計(jì)方法非常不穩(wěn)定,得到一些無法合理解釋的估計(jì)值,且方差較大。嶺回歸分析是一種專用于共線性數(shù)據(jù)分析的回歸方法,所以本文選用嶺回歸來解決這些問題。上交所國債交易活躍,對市場信息敏感,適合利率期限結(jié)構(gòu)的擬合。本文選取了2009年到2012年期間共968天的上交所國債交易數(shù)據(jù)為樣本。論文中比較了網(wǎng)格搜索法、普通最小二乘法和嶺回歸估計(jì)法得到的參數(shù)序列。樣本內(nèi)擬合結(jié)果顯示網(wǎng)格搜索法波動(dòng)極大,且出現(xiàn)許多違背經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的奇異值,而普通最小二乘法波動(dòng)也較大。樣本外預(yù)測結(jié)果表明嶺回歸在遠(yuǎn)端和近端都得到了最小平均絕對百分誤差。本文的創(chuàng)新在于首先把嶺回歸引入Nelson-Siegel模型,為上海證券交易所國債利率期限結(jié)構(gòu)擬合提供更有效的方法。
[Abstract]:Term structure of interest rate has always been an important direction in the field of financial research. In practice, Nelson-Siegel model is the most commonly used term structure model of interest rate. To estimate the parameters by multiplying. Because there is a strong multiple collinearity between the explanatory variables, these two methods are very unstable, and some estimates can not be reasonably explained. Ridge regression analysis is a kind of regression method for collinear data analysis, so this paper chooses Ridge regression to solve these problems. Shanghai Stock Exchange treasury bonds trading is active, sensitive to market information. This paper selects 968 days of SSE treasury bond trading data from 2009 to 2012 as a sample. The paper compares the grid search method. The fitting results in the sample show that the grid search method fluctuates greatly and many singular values which are contrary to the economic theory appear. The prediction results show that the minimum mean absolute percent error of ridge regression is obtained at the far end and the proximal end. The innovation of this paper is to introduce ridge regression into Nelson-S first. Iegel model. It provides a more effective method for fitting the term structure of treasury bond interest rate in Shanghai Stock Exchange.
【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】：2013
【分類號(hào)】：F224;F832.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1428140