基于贝叶斯分层模型的可违约债券利率期限结构

发布时间：2018-01-01 16:21

本文关键词：基于贝叶斯分层模型的可违约债券利率期限结构　出处：《证券市场导报》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文构建可违约债券利率期限结构的贝叶斯分层模型,通过采用Dirichlet多层先验分布和联合估计思路,获得了不同信用级别下的收益曲线。利用交易所市场的企业债券交易数据对模型的有效性进行了实证检验。检验结果表明,基于Svensson函数的贝叶斯分层模型可以有效的克服小样本问题和异常值的影响,提高了模型拟合精度和样本预测绩效,而且能避免单曲线模型导出的收益率曲线交错的问题,说明贝叶斯分层模型可以有效的拟合交易所企业债券收益率曲线。模型丰富了中国企业债券收益曲线估计方法,对于企业债券的合理定价具有较强的参考价值。
[Abstract]:In this paper, a Bayesian hierarchical model of interest rate maturity structure of defaultable bonds is constructed, and the idea of joint estimation and multilevel prior distribution of Dirichlet is adopted. The yield curves of different credit levels are obtained. The validity of the model is tested by using the exchange market data of corporate bond trading. The test results show that the model is effective. Bayesian hierarchical model based on Svensson function can effectively overcome the influence of small sample problem and outlier value, and improve the model fitting accuracy and sample prediction performance. Moreover, the problem of staggered yield curve derived from single curve model can be avoided. It shows that Bayesian hierarchical model can fit the bond yield curve effectively, and the model enriches the estimation method of Chinese corporate bond yield curve, and has a strong reference value for the reasonable pricing of corporate bonds.
【作者单位】：济南大学数学科学学院;山东大学经济学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目“民间金融风险:变迁;区域差异与治理研究”(71333009) 国家社会科学基金项目“中国老年人长期护理与医疗保障体系改革研究”(15BJY183) 教育部人文社科规划基金项目“基于非线性分析方法的金融市场波动与信用风险控制研究”(13YJAZH091) 山东省高等学校人文社科计划一般项目“基于非参数贝叶斯分层模型的信息不完全下信用风险量化研究”(J17RA103) 济南大学自然科学基金“债券利率期限结构的半参数贝叶斯分层模型及其应用研究”(XKY1636);济南大学自然科学基金“基于Copula函数和非参数估计的尾部相关性研究”(XKY1315)
【分类号】：F832.51;O21
【正文快照】： 引言与文献综述无论是微观金融资产定价、金融风险管理和投资分析,还是宏观经济预测和货币政策制定,利率期限结构都发挥着极其重要的角色。国债收益率曲线从一个侧面反映了实体经济、金融市场的状况和市场主体对经济未来的预期信息。而可违约债券的利率期限结构则在风险管理中

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