CIR模型的模拟及参数估计分析研究

发布时间:2021-08-25 11:53

  金融市场中,利率是资产定价和风险管理的决定性变量,因此对利率模型及其参数估计问题进行研究有重要的意义。本文主要研究了利率模型CIR过程的模拟及参数估计问题。通过模拟分析,得到精确模拟数据能够较为准确地刻画模型的特性,由此基于精确模拟产生的数据对模型的参数估计问题进行分析,发现常用参数估计方法间的估计效果无明显差异。其中时间间隔?t只影响波动率σ的估计,对均值μ和回复速度α的估计基本无影响;时间长度T是影响参数估计的主要因素,尤其是α的估计强依赖于T,T较小时其估计效果非常差。通过探究α的估计效果与T的关系发现α的值越小其估计效果越依赖于T的取值,即由于α为回复速度,当T固定时其估计效果与自身大小有关。鉴于常用估计方法在T较小时对α的估计效果较差,首先本文利用马尔科夫链蒙特卡洛算法对模型进行贝叶斯估计,在一定程度上改善了α的估计效果;其次本文提出α的间接贝叶斯估计,包括最大后验概率估计和精确似然函数下的后验均值估计,使得在T较小时,α的估计效果显著提高。

【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:O212
【目录】:

文章目录
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 选题背景
    1.2 相关研究综述
    1.3 论文结构安排及创新点
        1.3.1 论文结构安排
        1.3.2 论文创新点
第二章 单因子均衡模型介绍
    2.1 Merton模型
    2.2 Vasicek模型
    2.3 CIR模型
        2.3.1 CIR模型基本介绍
        2.3.2 CIR模型的统计特性
    2.4 本章小结
第三章 CIR模型的数值模拟
    3.1 模拟方法介绍
        3.1.1 离散化模拟
        3.1.2 精确模拟
    3.2 模拟实现及分析
        3.2.1 模拟参数取值分析
        3.2.2 模拟效果分析
    3.3 本章小结
第四章 CIR模型参数估计及效果分析
    4.1 参数估计方法介绍
        4.1.1 最小二乘估计
        4.1.2 极大似然估计
        4.1.3 简单矩估计
        4.1.4 广义矩估计
    4.2 参数估计效果评估
        4.2.1 分析指标
        4.2.2 参数设定及相关初值的探索
        4.2.3 结果分析
    4.3 本章小结
第五章 CIR模型的贝叶斯估计及效果分析
    5.1 贝叶斯后验分布均值估计
        5.1.1 渐近似然函数下的后验分布均值估计
        5.1.2 精确似然函数下的后验分布均值估计
        5.1.3 效果分析
    5.2 α的间接贝叶斯估计
        5.2.1 基本介绍
        5.2.2 效果分析
    5.3 本章小结
第六章 总结及展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
附录
    附录1 初值探索的估计结果
    附录 2 ?t变化时参数估计结果
    附录 3 Matlab程序
致谢

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本文编号:241767

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