Shibor利率跳跃—扩散模型误差修正门限估计

发布时间：2020-06-22 06:03

【摘要】：利率期限结构是现代金融研究的一大热点,其中跳跃-扩散模型是刻画短期利率有效的模型之一。本文运用误差修正门限估计方法估计模型的波动率系数:非对称核估计减小估计量渐近方差从而减小相合误差。仿真实验中,可以发现误差修正门限估计较传统估计方法能够更加有效的缩小估计误差,从而为精准化度量利率的扩散系数供理论基础。实证分析中,本文主要以2007-2017年Shibor利率作为研究对象,可以发现误差修正门限估计可有效的探测Shibor利率的跳跃行为,另采用仿真实验中估计量对Shibor利率的波动率进行非参误差修正门限估计,进而可有效识别、测度利率市场风险,为更好的了解中国利率市场的特点供思路和方法。通过比较国内外的研究现状,本文的贡献主要在于以下三个方面:第一,使用了非对称估计误差修正门限估计方法,并最终进行了对称核估计方法与非对称核估计方法的比较。非对称核估计减小估计量渐近方差从而减小相合误差。第二,门限系数的选择和窗宽的选择。构建GARCH(1,1)时变门限函数,避免了对具有持续性的不同时期金融数据(段时间表现为高波动率而段时间表现为低波动率)使用相同的门限值而高估或低估跳跃行为。运用理论值法和CV(交叉验证)法选择非参数估计中的最优窗宽值h_(opt)。第三,之前的学者主要研究的都是国外的金融市场,我们这里着重考虑的是中国的金融市场。利用模拟数据和实证数据对波动方法的效果进行了探究和比较,估计方法具有普适性,既可以用于平稳时间序列,也可以用于非平稳时间序列。
【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F224;F832.5
【图文】：

构建和误差修正门限估计方法介绍上海师范大学硕士学回归函数的光滑度。理论表明，窗宽h 作为光滑参数图像上的数据会显示为尖峰脉冲的叠加，会导致估计结，造成较大的估计方差。若选择过大，则图像上的数据遗失原始数据中的重要信息，造成较大的估计误差。因中，窗宽h 的选择至关重要。用经验值法下的窗宽参、过小的窗宽参数 5.06、0.06 做比较，在图 3-1 中可数下的数据过于平滑，而 0.06 的窗宽噪音较多，估计6 的窗宽参数下可以较好的反映原始数据中的信息。

短期利率,轨道,模型,轨道图

第 3 章模型构建和误差修正门限估计方法介绍上海师范大学硕士学位论文其中， 0.087，0.178，5，1tNniJ Z，2(0,0.6 )nZ :N。根据以上两个模型，令 T 2772/252 11， n 2772，0X 两周连续化后S hibor利率的平均值，nTn来生成模拟轨道tr ，为减小不必要的误差，舍弃前 252 个点，模拟短期利率轨道图绘制如图 3-2 所示。

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