利率期限结构理论、模型及应用研究
发布时间：2021-02-02 03:07
利率期限结构反映了时间因素对利率的影响,也即在当前条件下市场对未来利率的预期,是整个金融体系的基准和参照系,故利率期限结构是资产定价和风险管理的基础,也是理解货币政策效应及其传导机制的关键。因此,利率期限结构研究是目前金融工程领域的一项十分重要的基础性研究工作。本论文分别从利率期限结构形成机制理论、静态利率期限结构模型理论、动态利率期限结构建模的一般均衡方法、动态利率期限结构建模的无套利方法、HJM框架下违约利率期限结构研究以及利率期限结构模型估计理论与方法六个方面对利率期限结构理论、模型及其估计和应用进行了系统而深入的研究。首先,在介绍利率期限结构形成机制理论的基础上,基于上海银行间同业拆放利率数据利用单位根和协整检验对预期理论对于收益率曲线不同部分的适用性差异进行研究,发现预期理论对于整个SHIBOR收益率曲线是不适用的,但对于其短端和长端则分别适用。在此基础上,利用向量误差修正模型对货币政策对于SHIBOR收益率曲线的传导效应进行分析,发现货币政策的效应沿SHIBOR收益率曲线衰减,因此SHIBOR市场的货币政策传导机制有待进一步完善。此外,通过主成分分析发现,SHIBOR市场利...
【文章来源】：天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：235 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
基于遗传算法的扩展Nelson-Siegel模型的收益率曲线估计由图3-1可知，金融危机中后期（2009年3月13日）的收益率曲线较金融危机
；③EKF 需要求导，所以必须清楚了解非线性函数的具体形式，无法装，从 应方法的无损卡尔曼滤波方法被提出以改善扩展卡尔曼滤波方法。，其具体变换方法如图 4-2 描述。在确保采样均值和协方差为封 而难以模块化 用。于近似非线性函数的概率密度分布比近似非线性函数更容易，因而基于UKF 换为基础,采用卡尔曼线性滤波框架，以采样所得的 Sigma 点来近似待估率密度分布，从而避免了线性化误差，从而大大改善了估计效果。1 UT变换T变换基于先验知识：近似非线性函数的概率密度分布比近似其函数更 269]x 和xxPSig，选择一组点集（称为Sigma点集），将非线性变换应用于采样的每个到非线性转换后的点集，令 y 和yyP 为变换后Sigma点集的均值和协方差
+利率期限结构的Vasicek模型为( ) ( ( ))tdr t = k θ r t dt + σdW（4-65）( ) exp( ( ))j j j j jP t = A B r t e （4-66）2 222)[ ( ) ]2 4(jjB TA =jt k k Bk k+ θ λσ σ σ ，( )1k T tjeBk 其中，= ， j = 1, 2, ,J。长期均值参数θ 、回复速度参数k 、波动率参数σ 及市场风险价格λ 为待估参数。对以上系统模型分别使用基于扩展卡尔曼滤波和无损卡尔曼滤波估计方法进行估计，两种估计方法所得参数估计值对比情况如表4-4所示。表 4-4 基于 EKF 和 UKF 的 Vasicek 模型参数估计值对比k θσ λ 2 ln LEKF 0.0093 0.1200 0.0021 0.5383 1619.2986UKF 0.1117 0.1118 0.0028 0.1623 1961.7146基于EKF和UKF的零息国债价格估计误差值对比如图4-3所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]具有相关波动因子的广义随机波动HJM模型[J]. 杨宝臣,苏云鹏. 管理科学学报. 2011(09)
[2]SHIBOR市场利率期限结构实证研究[J]. 杨宝臣,苏云鹏. 电子科技大学学报(社科版). 2010(05)
[3]基于无损卡尔曼滤波的HJM模型及实证研究[J]. 杨宝臣,苏云鹏. 管理科学学报. 2010(04)
[4]基于滤波方法的瓦塞克模型估计研究[J]. 杨宝臣,苏云鹏. 河北工程大学学报(自然科学版). 2007(03)
[5]抗差样条模型对我国国债利率期限结构的建模与实证[J]. 萧楠,程希骏. 系统工程. 2007(06)
[6]利率期限结构与宏观经济因素的动态相依性——基于VAR模型的经验研究[J]. 刘金全,王勇,张鹤. 财经研究. 2007(05)
[7]利率期限结构中的货币政策信息[J]. 徐小华,何佳. 上海金融. 2007(01)
[8]利率期限结构的马尔科夫区制转移模型与实证分析[J]. 刘金全,郑挺国. 经济研究. 2006(11)
[9]基于我国国债回购市场的利率预期理论检验[J]. 李彪,杨宝臣. 证券市场导报. 2006(08)
[10]我国货币政策对收益率曲线效应关系的实证研究[J]. 李彪,杨宝臣. 上海金融. 2006(04)
本文编号：3013933
【文章来源】：天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：235 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
基于遗传算法的扩展Nelson-Siegel模型的收益率曲线估计由图3-1可知，金融危机中后期（2009年3月13日）的收益率曲线较金融危机
；③EKF 需要求导，所以必须清楚了解非线性函数的具体形式，无法装，从 应方法的无损卡尔曼滤波方法被提出以改善扩展卡尔曼滤波方法。，其具体变换方法如图 4-2 描述。在确保采样均值和协方差为封 而难以模块化 用。于近似非线性函数的概率密度分布比近似非线性函数更容易，因而基于UKF 换为基础,采用卡尔曼线性滤波框架，以采样所得的 Sigma 点来近似待估率密度分布，从而避免了线性化误差，从而大大改善了估计效果。1 UT变换T变换基于先验知识：近似非线性函数的概率密度分布比近似其函数更 269]x 和xxPSig，选择一组点集（称为Sigma点集），将非线性变换应用于采样的每个到非线性转换后的点集，令 y 和yyP 为变换后Sigma点集的均值和协方差
+利率期限结构的Vasicek模型为( ) ( ( ))tdr t = k θ r t dt + σdW（4-65）( ) exp( ( ))j j j j jP t = A B r t e （4-66）2 222)[ ( ) ]2 4(jjB TA =jt k k Bk k+ θ λσ σ σ ，( )1k T tjeBk 其中，= ， j = 1, 2, ,J。长期均值参数θ 、回复速度参数k 、波动率参数σ 及市场风险价格λ 为待估参数。对以上系统模型分别使用基于扩展卡尔曼滤波和无损卡尔曼滤波估计方法进行估计，两种估计方法所得参数估计值对比情况如表4-4所示。表 4-4 基于 EKF 和 UKF 的 Vasicek 模型参数估计值对比k θσ λ 2 ln LEKF 0.0093 0.1200 0.0021 0.5383 1619.2986UKF 0.1117 0.1118 0.0028 0.1623 1961.7146基于EKF和UKF的零息国债价格估计误差值对比如图4-3所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]具有相关波动因子的广义随机波动HJM模型[J]. 杨宝臣,苏云鹏. 管理科学学报. 2011(09)
[2]SHIBOR市场利率期限结构实证研究[J]. 杨宝臣,苏云鹏. 电子科技大学学报(社科版). 2010(05)
[3]基于无损卡尔曼滤波的HJM模型及实证研究[J]. 杨宝臣,苏云鹏. 管理科学学报. 2010(04)
[4]基于滤波方法的瓦塞克模型估计研究[J]. 杨宝臣,苏云鹏. 河北工程大学学报(自然科学版). 2007(03)
[5]抗差样条模型对我国国债利率期限结构的建模与实证[J]. 萧楠,程希骏. 系统工程. 2007(06)
[6]利率期限结构与宏观经济因素的动态相依性——基于VAR模型的经验研究[J]. 刘金全,王勇,张鹤. 财经研究. 2007(05)
[7]利率期限结构中的货币政策信息[J]. 徐小华,何佳. 上海金融. 2007(01)
[8]利率期限结构的马尔科夫区制转移模型与实证分析[J]. 刘金全,郑挺国. 经济研究. 2006(11)
[9]基于我国国债回购市场的利率预期理论检验[J]. 李彪,杨宝臣. 证券市场导报. 2006(08)
[10]我国货币政策对收益率曲线效应关系的实证研究[J]. 李彪,杨宝臣. 上海金融. 2006(04)
本文编号：3013933
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