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CIR模型的模擬及參數(shù)估計(jì)分析研究

發(fā)布時(shí)間:2021-08-25 11:53

  金融市場中,利率是資產(chǎn)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理的決定性變量,因此對利率模型及其參數(shù)估計(jì)問題進(jìn)行研究有重要的意義。本文主要研究了利率模型CIR過程的模擬及參數(shù)估計(jì)問題。通過模擬分析,得到精確模擬數(shù)據(jù)能夠較為準(zhǔn)確地刻畫模型的特性,由此基于精確模擬產(chǎn)生的數(shù)據(jù)對模型的參數(shù)估計(jì)問題進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)常用參數(shù)估計(jì)方法間的估計(jì)效果無明顯差異。其中時(shí)間間隔?t只影響波動(dòng)率σ的估計(jì),對均值μ和回復(fù)速度α的估計(jì)基本無影響;時(shí)間長度T是影響參數(shù)估計(jì)的主要因素,尤其是α的估計(jì)強(qiáng)依賴于T,T較小時(shí)其估計(jì)效果非常差。通過探究α的估計(jì)效果與T的關(guān)系發(fā)現(xiàn)α的值越小其估計(jì)效果越依賴于T的取值,即由于α為回復(fù)速度,當(dāng)T固定時(shí)其估計(jì)效果與自身大小有關(guān)。鑒于常用估計(jì)方法在T較小時(shí)對α的估計(jì)效果較差,首先本文利用馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法對模型進(jìn)行貝葉斯估計(jì),在一定程度上改善了α的估計(jì)效果;其次本文提出α的間接貝葉斯估計(jì),包括最大后驗(yàn)概率估計(jì)和精確似然函數(shù)下的后驗(yàn)均值估計(jì),使得在T較小時(shí),α的估計(jì)效果顯著提高。

【學(xué)位授予單位】:上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:O212
【目錄】:

文章目錄
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 選題背景
    1.2 相關(guān)研究綜述
    1.3 論文結(jié)構(gòu)安排及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 論文結(jié)構(gòu)安排
        1.3.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 單因子均衡模型介紹
    2.1 Merton模型
    2.2 Vasicek模型
    2.3 CIR模型
        2.3.1 CIR模型基本介紹
        2.3.2 CIR模型的統(tǒng)計(jì)特性
    2.4 本章小結(jié)
第三章 CIR模型的數(shù)值模擬
    3.1 模擬方法介紹
        3.1.1 離散化模擬
        3.1.2 精確模擬
    3.2 模擬實(shí)現(xiàn)及分析
        3.2.1 模擬參數(shù)取值分析
        3.2.2 模擬效果分析
    3.3 本章小結(jié)
第四章 CIR模型參數(shù)估計(jì)及效果分析
    4.1 參數(shù)估計(jì)方法介紹
        4.1.1 最小二乘估計(jì)
        4.1.2 極大似然估計(jì)
        4.1.3 簡單矩估計(jì)
        4.1.4 廣義矩估計(jì)
    4.2 參數(shù)估計(jì)效果評估
        4.2.1 分析指標(biāo)
        4.2.2 參數(shù)設(shè)定及相關(guān)初值的探索
        4.2.3 結(jié)果分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 CIR模型的貝葉斯估計(jì)及效果分析
    5.1 貝葉斯后驗(yàn)分布均值估計(jì)
        5.1.1 漸近似然函數(shù)下的后驗(yàn)分布均值估計(jì)
        5.1.2 精確似然函數(shù)下的后驗(yàn)分布均值估計(jì)
        5.1.3 效果分析
    5.2 α的間接貝葉斯估計(jì)
        5.2.1 基本介紹
        5.2.2 效果分析
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)及展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄
    附錄1 初值探索的估計(jì)結(jié)果
    附錄 2 ?t變化時(shí)參數(shù)估計(jì)結(jié)果
    附錄 3 Matlab程序
致謝

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本文編號(hào):241767

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