基于MCMC模拟的贝叶斯复合状态信用溢价模型研究
[Abstract]:In view of the information loss problem caused by the existing credit premium model which only considers the fluctuation mean recovery process of a single scale, a Bayesian composite state credit premium model is proposed. Based on this analysis of different scales of credit premium volatility return state. Using the credit premium index series of Chinese corporate bonds with different residual repayment periods, a multistep MCMC method based on mixed normal distribution is introduced to analyze the composite state model. The results show that the bonds with different residual repayment periods have different heteroscedasticity levels and the mean recovery process can be divided into two trends: long term and short term. The long-term recovery process shows the overall fluctuation trend of the series, the short-term recovery process depicts the influence of the extremum in detail, and compared with the traditional model, the superiority of the composite state model in fitting effect is highlighted.
【作者单位】: 湖南大学工商管理学院;Brunel大学CARISMA研究中心;
【基金】:国家自然科学基金项目重点项目(71031004),国家自然科学基金项目(NSFC70771038) 教育部留学回国人员科研启动基金项目(教外司留[2010]609),教育部长江学者与创新团队发展计划项目(IRT0916) 湖南省自然科学基金创新群体资助项目(09JJ7002)
【分类号】:F224;F832.51
【二级参考文献】
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,本文编号:2404884
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