基于不同核函数的非参数利率期限结构模型的估计

给出了用非参数方法估计利率期限结构的过程,并以上海证券交易所的国债回购利率数据为样本,采用4种不同核函数：高斯核、抛物线核、四次方核和六次方核对利率期限结构模型进行估计。结果显示：当利率小于4%时,4种核函数估计结果相近;当利率大于4%时,高斯核和抛物线核的估计结果相近,四次方核和六次方核的估计结果相近;从利率均值回复的角度来说,后两者要优于前两者。所有结果表明：短期利率的密度函数是非正态的,扩散过程的漂移函数和扩散函数是非线性的,印证了非参数利率期限结构模型在刻画利率行为方面的优越性。     

非参数利率期限结构动态模型及衍生品定价

基于即期利率随机过程,利用非参数核估计法,建立非参数利率期限结构动态模型.以国债回购利率数据为样本,对模型进行了实证研究,并与参数化模型Vasciek模型和CIR模型作了比较.最后给出了非参数模型计算债券期权定价的例子.     

利率期限结构CKLS的参数估计

文章运用马尔可夫链蒙特卡洛方法对利率期限结构CKLS模型参数进行估计,并利用我国近10年的国债回购利率进行实证分析,实证结果表明CKLS模型能很好反映我国国债回购利率的变化,是一个适合我国利率市场的利率期限结构模型。     

中国国债市场短期利率模型的参数与非参数统计分析

短期利率的动态变化对于宏观经济调控、金融风险管理以及金融衍生产品的定价都具有非常重要的意义.以上海证券交易所的7天国债回购利率数据为样本,采用单因子利率期限结构参数模型和非参数模型,针对我国国债市场短期利率动态变化的研究表明:我国短期市场利率均值回复现象显著,波动率较小;而且均值回复以及波动率的变化与利率水平呈现非线性.     

利率期限结构形成的理论分析与实证检验

采用上海证券交易所债券市场2001-09-01到2005-02-28的每周国债收盘价格为研究样本,利用回归分析、单位根检验以及向量自回归这些现代金融计量方法对利率期限结构的形成假设理论进行验证和剖析,并提出了利用EGARCH-M模型来刻画某些长短期利率间期限溢价的动态变化特征.实证结果表明,上交所国债市场利率期限结构中,短期部分利率间的关系能够由市场预期假设来解释,长期部分对市场预期假设的支持能力较弱,而中短期利率间的相互影响则更多地支持了流动性偏好和优先置产理论.     

中国国债利率期限结构的实证分析——指数样条函数法

利率期限结构能很好的反应未来利率的变动情况,因此在债券研究中起着很重要的作用.利用指数样条函数可以对折现函数进行拟合,利用构造的利率期限结构曲线,可以分析出我国现阶段国债利率期限结构的变动趋势.实证结果表明,我国国债收益曲线向右上方倾斜且斜率,且与发达国家差异较大,同时社会金融产品的机会成本较低,有关部门应加强市场风险防范意识.     

基于ARMA模型和VAR模型的中国债券市场

选取上海证券交易所企业债和国债月度数据,利用遗传算法对静态利率期限结构NSM参数模型进行求解,进而拟合较为精确的企业债和国债的利率期限结构,据此计算出企业债的信用价差。数据一部分作为样本内拟合区间,另外一部分作为样本外预测区间以检查模型的预测精度。通过建立自ARMA样本外预测模型和VAR样本外预测模型分别对我国债券市场信用价差进行预测,最后比较两种模型的预测精度。结果表明VAR模型对于信用价差短期预测较为准确,而ARMA模型对于较长期预测较为准确。     

基于ARMA模型和VAR模型的中国债券市场信用价差预测比较研究

选取上海证券交易所企业债和国债月度数据,利用遗传算法对静态利率期限结构NSM参数模型进行求解,进而拟合较为精确的企业债和国债的利率期限结构,据此计算出企业债的信用价差。数据一部分作为样本内拟合区间,另外一部分作为样本外预测区间以检查模型的预测精度。通过建立自ARMA样本外预测模型和VAR样本外预测模型分别对我国债券市场信用价差进行预测,最后比较两种模型的预测精度。结果表明VAR模型对于信用价差短期预测较为准确,而ARMA模型对于较长期预测较为准确。     

随机波动利率期限结构的有效矩估计

建立描述中国金融市场国债回购利率行为的随机波动利率期限结构模型.通过将观测数据映射成EGARCH(1,1)辅助模型描述利率行为的异方差特征,以协方差矩阵为矩条件,用有效矩估计方法得出模型参数,避免了最大似然估计法似然函数不可知或难以求积分的缺陷.参数估计结果均显著,表明该方法能够反映利率行为的均值回复和异方差特征,得出中国金融市场国债回购利率能够较好地用随机波动利率模型进行描述的结论.     

我国国债回购市场利率期限结构分析

通过建立利率期限结构模型,依照利率期限结构的预期理论,对我国上海证券交易所的国债回购利率进行了Philips and Hansen 协整检验和Johansen协整检验.最后得出结论:我国的国债回购市场利率仅部分可以被预期理论所解释,且随着利率期限的延长解释力度逐步降低,较长期限与较短期限的利率之间存在着过度反应,偏离预期理论.     

一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型

通过分析数据截尾对软件可靠性模型的影响，建立了一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型，为的是克服一般参数模型假设约束过紧的问题，并能在估计失效率的同时估计残存缺陷数．同时，提出了基于非参数统计的软件失效率单调下降性检验方法，在加权核函数估计中引入数据截尾率作为加权系数和优化参数，并用失效率单调下降约束下的加权核函数方法来估计失效率和残存缺陷数．模拟试验和实例分析表明，所提模型可以较好地处理截尾数据，给出残存缺陷数的合理估计，其失效率估计精度较高，不低于较好的传统模型．     

Nonparametric Regression Combining Linear Structure

Nonparametric models are popular owing to their flexibility in model building and optimality in estimation. However nonparametric models have the curse of dimensionality and do not use any of the prior information. How to sufficiently mine structure information hidden in the data is still a challenging issue in model building. In this paper, we propose a parametric family of estimators which allows for penalizing deviation from linear structure. The new estimator can automatically capture the linear information underlying regressions function to avoid the curse of dimensionality and offers a smooth choice between the full nonparametric models and parametric models. Besides, the new estimator is the linear estimator when the model has linear structure,and it is the local linear estimator when the model has no linear structure. Compared with the complete nonparametric models, our estimator has smaller bias due to using linear structure information of the data. The new estimator is useful in higher dimensions; the usual nonparametric methods have the curse of dimensionality.Based on the projection framework, the theoretical results give the structure of the new estimator and simulation studies demonstrate the advantages of the new approach.     

双因子SV利率波动模型的Bayes估计

运用多元SV模型描述利率的波动性建立双因子SV利率波动模型,运用Bayes估计方法对模型进行参数估计,对短期利率的预测发现SV模型能很好地描述利率的波动性,且运用Bayes方法能得到较好的结果。     

随机删失场合下部分线性模型的最近邻估计

主要讨论了随机删失场合下,误差为NA序列时的部分线性模型,利用基于分布函数的最近邻估计和最小二乘法,给出了部分线性模型的参数和非参数部分估计,并得到了参数估计o(n-1/4)的收敛速度和非参数部分的强相合性.     

基于非参数方法的落叶松树干削度方程

【目的】基于非参数理论,研究构建大兴安岭兴安落叶松(Larix gmelinii)非参数可加性树干削度方程,并与传统的Max and Burkhart 参数削度方程进行对比。【方法】利用树高、胸径、不同高度处直径、不同部位高度等变量及其变形构建非参数可加性削度方程。采用 7种光滑样条函数:薄板回归样条函数(TP)、 Duchon 样条函数(DS)、三次回归样条函数(CR)、P-样条函数(PS)、高斯过程平滑样条函数(GP)、B-样条函数(BS)和局部回归光滑函数(LO),基于R软件mgcv包的Gamm函数对非参数模型进行拟合。【结果】使用相对直径(d/D)作为因变量,胸径的平方(D²)、树高(H)、相对树高的算术平方根($\sqrt{h/H}$)作为自变量, 构建兴安落叶松最佳非参数可加性树干削度方程。拟合结果表明:基于CR和LO样条函数的可加性削度方程具有较小的R²(决定系数)和较大的赤池信息量准则(AIC)值,且CR和LO的残差图重心线略呈中间高、两头低的趋势。其他基于5种光滑样条函数的可加性削度方程表现出相似的拟合结果。可加性模型除了使用LO样条函数外,其他样条函数都优于Max and Burkhart参数削度方程的拟合结果。总体检验结果表明,除了CR样条函数模型外,其他各非参数模型(TP、 DS、 PS、GP 和BS)与拟合结果基本一致,即都优于Max and Burkhart参数削度模型的预测精度。基于树干不同高度直径预测的误差对比表明,除了CR模型外,非参数模型(TP、 DS、 PS、GP 和BS)在大多数树干高度处直径预测的平均误差和绝对平均误差都小于Max and Burkhart参数模型预测值。【结论】非参数模型(TP、 DS、PS、 GP和BS)在拟合统计量、残差分布图、总体和树干不同高度处直径的预测精度都表现出一致性,并优于林业上通常使用的Max and Burkhart参数削度方程。当模型以预测为目的时,所构建的非参数可加性削度方程可用于大兴安岭兴安落叶松干形和材积预测。     

固定收入债券利率风险管理中的持续期度量方法

首先指出对有固定收入的债券进行投资也存在着风险，其中主要为利率风险，而持续期以及以其为基础建立的持续期分析则是进行利率风险管理的重要方法．然后在对传统的利率持续期模型进行评介的基础上，进一步分析了学者们对传统持续期模型的发展，详细介绍了包含债券收益率曲线非平行移动的持续期模型和在不同利率期限结构假设下所推导的持续期模型．     

非参数计量经济模型的变窗宽核估计

在随机设计(模型中所有变量为随机变量)下,提出了非参数计量经济模型的变窗宽核估计,并利用概率论中大数定理和中心极限定理,在内点处证明了它的一致性和渐近正态性.它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度.     

一类广义不确定利率下的寿险净保费模型

利率的不确定性主要体现在它的模糊随机性和精确度量的困难性方面．投资性保险的精算中应适当考虑投资的不确定收益率．文章在广义利率意义下对贴现函数进行模糊估计,将其描述为三角模糊数,利用模糊随机变量建立两全保险和生存年金模型,并通过精算现值理论得出新的净保费模型,最后给出统计模拟算例．