本文把函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法引入利率期限結(jié)構(gòu)的建模研究中。本文基于函數(shù)型主成分分析(Functional Principal Component Analysis,FPCA)構(gòu)建了FPCA-K模型,基于自然三次樣條(Natural Cubic Spline,NCS)函數(shù)構(gòu)建了動(dòng)態(tài)自然三次樣條(Dynamic Natural Cubic Spline,DNCS)模型,并且引入長記憶性對FPCAK模型和DNCS模型進(jìn)行了拓展。本文實(shí)證結(jié)果表明,FPCA-K模型和DNCS模型在利率期限結(jié)構(gòu)的樣本外預(yù)測方面均具有優(yōu)勢。具體來說,本文的主要內(nèi)容包括以下三個(gè)方面:第一,本文把函數(shù)型主成分分析方法引入利率期限結(jié)構(gòu)的建模研究中。本文基于函數(shù)型主成分分析,使用前K個(gè)主成分函數(shù)和對應(yīng)的主成分得分構(gòu)建了利率期限結(jié)構(gòu)的FPCA-K模型,并通過預(yù)測主成分得分對收益率曲線進(jìn)行預(yù)測。此外,本文還介紹了統(tǒng)計(jì)中常用的函數(shù)型自回歸(Functional Autoregression,FAR)模型,并在有限維度的Hilbert子空間解決了協(xié)方差算子的病態(tài)逆問題。本文使用2002年1月至2017年12月中國銀行間國債到期收益率月度...

【文章頁數(shù)】：205 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 選題背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 經(jīng)典的利率期限結(jié)構(gòu)模型
        1.2.2 函數(shù)型主成分分析模型
        1.2.3 動(dòng)態(tài)自然三次樣條模型
        1.2.4 長記憶模型
    1.3 本文的研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
    1.4 本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
第二章 函數(shù)型數(shù)據(jù)分析和利率期限結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)理論
    2.1 函數(shù)型數(shù)據(jù)分析的基本概念
        2.1.1 函數(shù)型數(shù)據(jù)
        2.1.2 隨機(jī)函數(shù)
        2.1.3 均值函數(shù)和協(xié)方差算子
    2.2 樣條函數(shù)
        2.2.1 樣條函數(shù)及其自由度
        2.2.2 B-樣條基函數(shù)
    2.3 利率期限結(jié)構(gòu)的基本概念
        2.3.1 零息利率與遠(yuǎn)期利率
        2.3.2 利率期限結(jié)構(gòu)的常見形態(tài)及其理論解釋
    2.4 利率期限結(jié)構(gòu)建模的常用模型
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于函數(shù)型主成分分析的利率期限結(jié)構(gòu)建模研究
    3.1 引言
    3.2 函數(shù)型主成分分析
        3.2.1 數(shù)據(jù)平滑,生成函數(shù)型時(shí)間序列
        3.2.2 估計(jì)主成分函數(shù)和對應(yīng)的主成分得分
    3.3 FPCA-K模型及其競爭者
        3.3.1 FPCA-K模型
        3.3.2 FAR模型
        3.3.3 動(dòng)態(tài)NS族模型
    3.4 數(shù)據(jù)來源和初步分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)說明
        3.4.2 數(shù)據(jù)平滑
        3.4.3 主成分函數(shù)
    3.5 實(shí)證分析結(jié)果
        3.5.1 利率期限結(jié)構(gòu)的樣本內(nèi)擬合
        3.5.2 利率期限結(jié)構(gòu)的樣本外預(yù)測
        3.5.3 預(yù)測結(jié)果的Diebold-Mariano統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量
        3.5.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于動(dòng)態(tài)自然三次樣條的利率期限結(jié)構(gòu)建模研究
    4.1 引言
    4.2 動(dòng)態(tài)自然三次樣條模型
        4.2.1 自然三次樣條
        4.2.2 自然三次樣條的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義
        4.2.3 動(dòng)態(tài)自然三次樣條模型的回歸和預(yù)測
        4.2.4 動(dòng)態(tài)自然三次樣條模型節(jié)點(diǎn)的選擇
        4.2.5 與其他模型的比較分析
    4.3 數(shù)據(jù)來源和初步分析
        4.3.1 數(shù)據(jù)說明
        4.3.2 節(jié)點(diǎn)的選擇
        4.3.3 樣條節(jié)點(diǎn)收益率
    4.4 實(shí)證分析結(jié)果
        4.4.1 利率期限結(jié)構(gòu)的樣本內(nèi)擬合
        4.4.2 利率期限結(jié)構(gòu)的樣本外預(yù)測
        4.4.3 預(yù)測結(jié)果的Diebold-Mariano統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量
        4.4.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)
        4.4.5 不同函數(shù)型模型實(shí)證結(jié)果的比較分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于長記憶函數(shù)型數(shù)據(jù)分析的利率期限結(jié)構(gòu)建模研究
    5.1 引言
    5.2 長記憶模型
        5.2.1 分?jǐn)?shù)階積分模型
        5.2.2 半?yún)?shù)局部Whittle估計(jì)量
        5.2.3 長記憶模型的預(yù)測
        5.2.4 狀態(tài)空間方程形式的長記憶模型
    5.3 收益率長記憶性的實(shí)證分析
        5.3.1 數(shù)據(jù)說明
        5.3.2 收益率及收益率利差的長記憶性
        5.3.3 潛在因子的長記憶性
    5.4 預(yù)期短期利率和期限溢價(jià)的實(shí)證研究
    5.5 收益率樣本外預(yù)測的實(shí)證研究
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 文章主要結(jié)論
        6.1.1 FPCA-K模型的主要結(jié)論
        6.1.2 DNCS模型的主要結(jié)論
        6.1.3 長記憶函數(shù)型模型的主要結(jié)論
    6.2 未來研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 99%經(jīng)驗(yàn)法則下FPCA-K模型的樣本外預(yù)測結(jié)果
附錄2 99%可解釋方差準(zhǔn)則下DNCS模型的樣本外預(yù)測結(jié)果
附錄3 FAMA-BLISS收益率的實(shí)證分析結(jié)果
致謝
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表論文和參與科研項(xiàng)目情況



本文編號：4027238