發(fā)布時(shí)間：2017-12-11 00:28

  本文關(guān)鍵詞：短期利率模型的貝葉斯估計(jì)

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【摘要】：在金融市場(chǎng)中,利率是資產(chǎn)定價(jià)的核心變量,因此對(duì)短期利率模型及其參數(shù)估計(jì)的研究具有重要意義。許多文獻(xiàn)給出了短期利率模型參數(shù)的經(jīng)典估計(jì)方法,如普通的最小二乘估計(jì),極大似然估計(jì)等,但經(jīng)驗(yàn)分析表明,這些方法的估計(jì)效果卻并不是很理想,尤其是歷史數(shù)據(jù)并不是很多的情形。我們注意到,一種設(shè)定參數(shù)的模型往往僅適合某一段時(shí)間的市場(chǎng)數(shù)據(jù)。在這種情況下,只能采用近期數(shù)據(jù)估計(jì)模型參數(shù),這也意味著我們需要一種基于小樣本的參數(shù)估計(jì)方法。不同于極大似然估計(jì)等經(jīng)典參數(shù)估計(jì)方法,需要大樣本數(shù)據(jù),本文基于一定樣本大小的數(shù)據(jù)運(yùn)用貝葉斯方法探討短期利率模型的參數(shù)估計(jì)。本文在對(duì)短期利率模型的經(jīng)典參數(shù)估計(jì)方法進(jìn)行討論的基礎(chǔ)上,基于MCMC方法探討似然函數(shù)已知情形的模型參數(shù)的貝葉斯估計(jì)。然而,由于大部分短期利率模型的似然函數(shù)是難以處理的,估計(jì)連續(xù)時(shí)間的短期利率模型具有挑戰(zhàn)性,所以本文通過(guò)使用歐拉近似的方法去近似似然函數(shù)。雖然這會(huì)導(dǎo)致一定的離散誤差,但是我們運(yùn)用擴(kuò)充數(shù)據(jù)的方法減少離散誤差的產(chǎn)生。在這種情形下,本文基于MCMC方法進(jìn)一步探討似然函數(shù)未知情形的模型參數(shù)的貝葉斯估計(jì)。模擬分析表明,基于MCMC方法的貝葉斯估計(jì)具有較好的效果,一定程度的數(shù)據(jù)擴(kuò)充有利于提高參數(shù)估計(jì)的精度和減少債券價(jià)格的誤差。而且,基于MCMC方法的貝葉斯估計(jì)對(duì)于一定樣本大小的估計(jì)都是比較準(zhǔn)確的。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F224;F830.9

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 程兵;陳萍;;具有風(fēng)險(xiǎn)相依結(jié)構(gòu)的平衡信度估計(jì)[J];經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué);2016年01期

2 熊炳忠;馬柏林;;基于貝葉斯MCMC算法的美式期權(quán)定價(jià)[J];經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué);2013年02期

3 周生寶;王雪標(biāo);郭俊芳;;我國(guó)短期利率行為特征-基于帶跳和異方差的CKLS利率模型研究[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2013年09期

4 李少育;;基于動(dòng)態(tài)跳躍的中國(guó)短期利率研究:1997—2010[J];管理科學(xué)學(xué)報(bào);2012年12期

5 董烈剛;朱全新;;一種均值回復(fù)利率模型的求解與參數(shù)估計(jì)[J];寧波大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版);2010年04期

6 王澤鋒;劉俊鋒;;單因子利率期限結(jié)構(gòu)模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2007年21期

7 朱慧明;郝立亞;;非壽險(xiǎn)精算中的貝葉斯信用模型分析[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2007年01期

8 蔣祥林;王春峰;;基于貝葉斯原理的隨機(jī)波動(dòng)率模型分析及其應(yīng)用[J];系統(tǒng)工程;2005年10期

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本文編號(hào)：1276497