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利率建模与模型估计

发布时间:2020-07-14 07:23
【摘要】:短期无风险利率是金融市场上最基本也是最重要的经济变量之一,对其他金融产品的定价和利率风险的管理起着举足轻重的作用。随着中国利率市场化步伐的加快,金融市场资金的供求关系变成决定利率变动的主要因素,而资金的供求关系又是受诸多因素制约和影响的,所以必然会导致利率的频繁变动。利率的波动对金融机构的资产和负债均会产生较大的影响,如何防范利率风险成为金融机构在利率市场化背景下所面临的重要课题。如何对利率进行建模,有效地刻画利率期限结构动态变化的特征,进而对利率的未来变动进行科学的预测,将是一个非常值得研究的课题,具有重要的理论意义和应用价值。 基于这些背景,本文借助定性探讨和定量分析的方法,从理论探讨到实证分析对利率建模以及模型的估计进行了较为系统的研究。本文研究的着重点在于如何对利率进行建模,以及建立模型后如何用统计方法对模型的参数进行估计,用得到的模型对利率进行预测,重点并不放在对利率衍生品的定价方面。论文的主要研究内容和结构如下: 第一部分为概论与模型综述。 第一章简要介绍利率期限结构课题的研究背景、研究内容、研究思路和研究方法。总共从四个方面进行介绍:研究背景和选题意义;研究方法与数据说明;本文的主要工作和创新;本文的结构安排。 第二章分析了中国利率市场的现状,探讨了利率市场化下基准利率的选择,并用Granger线性因果关系模型对分割的交易所国债市场和银行间国债市场之间的相关性进行了研究。对跨市场发行的2002年记账式(十五期)国债在银行间国债市场与交易所国债市场的净价和交易量进行了因果关系的实证检验。指出一个统一的国债市场有利于构建基准利率体系,完善收益率曲线。 第三章综述了利率期限结构动态模型。 第四章较为系统地综述了利率期限结构动态模型估计方法:广义矩估计(GMM)方法、极大似然估计(MLE)方法、卡尔曼滤波(Kalman Filter)方法、MCMC方法和非参数方法。 第二部分是中国利率期限结构动态模型估计及实证分析。 第五章用极大拟似然估计法估计了中国银行间市场七天拆借利率扩散模型
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:F822;F224
【图文】:

同业拆借利率,走势图


卜银行间7天内同业拆借利率(乙)走势图

利率变化,走势图,参数估计


中国科学技术人学博士学位论文利率建模一与模型估训图5.2:利率变化(,+r!一气)走势图参数估计结果下表列出了用银行间7天内同业拆借加权平均利率(BI0007)数据得出的九个利率模型参数估计的结果。表5,3:利率模型参数估计结果MMMode!SSSaaa刀刀丁丁ZZZCCCKLSSS0.00692333一0.46285551.004579991.42126555MMMCrtoflll一0.01186660000.01215333000、、恤5icekkk0.00692333一0.46285550.01149555000CCCIRSRRR0.00692333一0.46285550.051004440.555DDDothannnOOO0000.2580555111GGGBMMM000一0.35127770.25746888lllBBBrennan一SChwartzzz0.00692333一0.46285550.24762888lllCCCIRVRRR0000001.337378881.555CCCEVVV000一0.35127770.658283331.28056666hcna等(1992)对美国短期利率的随机行为进行了实证研究的结果显示,波动率对利率水平具有高敏感性的模型拟合的较好,并且当敏感系数厂近似等于1.5时模型对研究的数据拟合的较好。从表5.3第二行CKLS模型的参数估计结果显

【参考文献】

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本文编号:2754682

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