本文關(guān)鍵詞：基于廣義雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型的房地產(chǎn)信托產(chǎn)品收益率波動特征與實證分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,金融制度愈加完善,信托業(yè),尤其是房地產(chǎn)信托,成為繼銀行、證券、保險產(chǎn)業(yè)之后的第四大金融支柱。信托業(yè)在經(jīng)歷了五次停業(yè)整頓后,開始走向回歸本業(yè)的規(guī)范化經(jīng)營道路,但與此同時,信托業(yè)在發(fā)展上面臨著許多問題,特別是在業(yè)務(wù)的風(fēng)險控制上存在巨大隱患,因之研究并規(guī)范信托業(yè)務(wù)的風(fēng)險具有較為現(xiàn)實的經(jīng)濟(jì)意義。近年來,馬宇超等人(2010)提出了均值回歸雙指數(shù)跳-擴(kuò)散模型(簡稱Vasicek-GDED)研究股市權(quán)證收益波動是常值時的定價問題,得到了較為理想的定價結(jié)果。本文研究了房地產(chǎn)信托產(chǎn)品收益波動可能是非常數(shù)值時的收益問題,通過拓展雙指數(shù)Vasicek跳-擴(kuò)散模型為雙指數(shù)CR跳-擴(kuò)散模型,探究并給出了我國房地產(chǎn)信托業(yè)務(wù)的收益與風(fēng)險特征。首先,基于房地產(chǎn)信托產(chǎn)品的收益率變化存在明顯跳躍特征的事實,提出優(yōu)化的均值回歸廣義雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型：CIR-GDED模型,通過極大似然估計法,給出了模型參數(shù)估計；其次,利用房地產(chǎn)信托產(chǎn)品平均收益率數(shù)據(jù),給出了一個實證分析,并就Vasicek-GDED與CIR-GDED模型進(jìn)行擬合效果分析對比,結(jié)果顯示：1)收益率的波動并非常數(shù)值,而是受收益率自身變化的影響；2)信托產(chǎn)品的收益具有廣義雙指數(shù)跳躍的特性；3)CIR-GDED模型擬合信托產(chǎn)品收益率的精度優(yōu)于Vasicek-GDED的擬合精度。換言之,CIR-GDED模型比Vasicek-GDED就房地產(chǎn)信托收益預(yù)測而言更加符合實際。
【關(guān)鍵詞】：信托收益率 雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型 CIR模型 極大似然 參數(shù)估計
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F299.23;F832.49
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 關(guān)于跳擴(kuò)散模型的文獻(xiàn)綜述10-11
• 1.2.2 關(guān)于信托的文獻(xiàn)綜述11-13
• 1.3 本文的內(nèi)容框架13-14
• 1.4 本文的創(chuàng)新點14-15
• 2 預(yù)備知識15-20
• 2.1 信托的基本知識15
• 2.2 相關(guān)數(shù)學(xué)定義與定理15-17
• 2.3 利率模型17
• 2.4 雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型17-20
• 2.4.1 雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型的演化17-18
• 2.4.2 廣義雙指數(shù)分布——GDED18
• 2.4.3 雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型的常用參數(shù)估計方法18-20
• 3 基于CIR的廣義雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型的構(gòu)建20-25
• 3.1 信托預(yù)期收益率序列特征分析20-23
• 3.1.1 定性分析20-21
• 3.1.2 統(tǒng)計分析21
• 3.1.3 半定量分析21-23
• 3.1.4 分析結(jié)果23
• 3.2 基于CIR的廣義雙指數(shù)跳擴(kuò)散(CIR-GDED)模型的構(gòu)建23-25
• 4 CIR-GDED模型的參數(shù)估計25-35
• 4.1 參數(shù)估計工具的選取25
• 4.2 CIR-GDED模型的過程模擬25-28
• 4.2.1 廣義雙指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生方法26-27
• 4.2.2 復(fù)合泊松分布的構(gòu)造27-28
• 4.3 參數(shù)估計方法的選取28-31
• 4.3.1 極大似然估計的定義28
• 4.3.2 概率密度函數(shù)的選取28-30
• 4.3.3 概率密度函數(shù)的計算30-31
• 4.4 參數(shù)的約束條件與算法的收斂性診斷31
• 4.4.1 參數(shù)的約束條件31
• 4.4.2 算法的收斂性診斷31
• 4.5 參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義與敏感性分析31-35
• 4.5.1 各參數(shù)在模型中的意義31-32
• 4.5.2 主要參數(shù)的敏感性分析32-35
• 5 實證分析35-49
• 5.1 參數(shù)估計結(jié)果35-37
• 5.2 數(shù)值模擬結(jié)果37-39
• 5.3 CIR-GDED與Vasicek-GDED模型的比較39-44
• 5.3.1 從收斂效果來看40-41
• 5.3.2 從模型適用性來看41
• 5.3.3 從擬合效果來看41-43
• 5.3.4 模型比較結(jié)果分析43-44
• 5.4 跳躍部分分析44-46
• 5.5 我國房地產(chǎn)信托風(fēng)險的產(chǎn)生原因及建議46-48
• 5.6 本章小結(jié)48-49
• 6 總結(jié)49-50
• 致謝50-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 附錄55-58

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 劉志平;金融信托投資機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)經(jīng)營風(fēng)險的識別和防范[J];科技進(jìn)步與對策;2001年06期

2 周樹立;中國信托投資問題研究[J];投資研究;1998年06期

3 周偉;何建敏;余德建;;隨機(jī)跳變廣義雙指數(shù)分布下的雙重跳躍擴(kuò)散模型及應(yīng)用[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2013年11期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 王皓白;信托投資公司風(fēng)險預(yù)警及風(fēng)險管理研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2004年

2 代俊;我國信托業(yè)風(fēng)險的表征及其測度方法研究[D];山東大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：基于廣義雙指數(shù)跳擴(kuò)散模型的房地產(chǎn)信托產(chǎn)品收益率波動特征與實證分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：256369