基于组合预测的静态利率期限结构优化模型

发布时间：2017-09-05 21:58

  本文关键词：基于组合预测的静态利率期限结构优化模型

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【摘要】：针对单个静态利率期限结构模型在拟合收益率曲线时的不足,本文引入组合预测的方法,在绝对误差和与方差和最小准则下,分别建立了静态利率期限结构组合优化模型,并给出了模型的遗传算法求解过程。然后将上海证券交易所2004~2009年的国债每日交易数据分为样本内数据和样本外数据,对多项式样条、指数样条、NS、SV和组合优化模型进行实证比较。结果表明:无论是对于样本内数据的拟合,还是对于样本外数据的预测,组合优化模型的统计特征指标几乎都要优于其他单一模型,并且具有良好的适应性和稳健性,适用于拟合我国国债利率期限结构。
【作者单位】： 北京化工大学经济管理学院;对外经济贸易大学金融学院;
【关键词】： 金融工程 静态利率期限结构 组合预测 遗传算法 国债定价
【基金】：国家自然科学基金项目(71171012) 教育部国家大学生创新训练计划(ZD201105) 中央高校基本科研业务费专项资金(ZZ1321) 对外经济贸易大学211工程建设项目 北京化工大学教育教学改革项目(A201208) 北京化工大学国际经济贸易特色专业建设项目
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 0引言利率期限结构是指在某一时间点上相同风险水平下,不同期限的即期收益率之间的数量关系,也可以说是理论上的零息票债券的收益率曲线。它是资产定价、金融产品设计、套期保值、套利以及投资等的基础。对利率期限结构的研究一直都是金融学中一个重要而基本的课题[1~3]。其核

【参考文献】

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本文编号：800385