基于多项式样条函数的利率期限结构模型实证比较

推导出三次分段多项式样条贴现函数一般式的简化式，建立零息票债券利率期限结构样条回归模型，推导出即期零息票债券利率期限结构，并与文献[12]中的模型进行实证比较，结果表明本文模型能较好地降低国债定价误差。     

两因子CIR模型对上交所利率期限结构的实证研究

以上交所债券价格隐含的利率期限结构数据作为分析对象，利用推广的卡尔曼滤波法，实证分析了连续时间的两因子CIR模型，发现估计出的两因子CIR模型能够反映实际观测到的利率期限结构的形状，模型下的利率期限结构与实际观测到的利率期限结构形状基本相同．但估计出的两因子CIR模型对利率期限结构的预测误差具有一定的序列相关性，说明估计出的两因子CIR模型没有充分反映债券回报率和利率期限结构的可预测性．实证表明估计出的CIR模型可以用于上交所债券的定价，但用于利率期限结构变化的预测会产生一定的系统偏差．     

国债利率期限结构模型的实证比较

采用上交所国债数据对利率期限结构的4种构造模型进行较系统的横向对比实证。结果表明多项式样条法、B-样条法在价格拟合度方面占有明显优势；而Nelson—Siegel模型和Svennson模型构造的利率期限结构规范性较好，但其价格拟合度牺牲较多，其结果与债券市场隐含的期限结构有一定差异；B-样条法在利率期限结构的拟合精度、曲线光滑性及平稳性方面的综合效果最好。应用B-样条法对整个样本期国债交易数据的跟踪计算结果表明，该模型算法稳定可靠，能够精确有效地追踪国债利率期限结构的系统性变动，最适合作为当前债券利率期限结构的构造模型。     

国债市场利率期限结构建模—-负指数立方L1平滑样条

通过对比国内外利率期限结构静态估计模型的优劣, 分析节点数目变化和定位改进B样条函数对利率期限结构静态估计的误差, 构建最小化定价误差的节点组合布局搜索程序, 并引入负指数平滑立方L₁样条优化模型, 将误差函数最小化结构从平方和最小化转化为误差距离最小化, 权衡拟合误差绝对距离最小化与贴现函数波动性约束, 克服B样条函数对节点数目与定位的人工干预和放宽对贴现函数的二阶平滑要求, 保留B样条函数刻画中长期利率波动趋势的优势, 增强对短期利率波动结构突变的估计和预测能力, 提高定价精确度和缓解利率期限结构曲线的过度波动问题.     

债券利率期限结构的构造方法与实证检验

在分析利率期限结构的多种构造方法的基础上,运用上交所国债数据对其中常用的4种构造模型进行较系统的实证对比检验。结果表明,多项式样条法和B-样条法在价格拟合度方面占有明显优势,而N elson-S iegel模型和Svennson模型构造的利率期限结构规范性较好;B-样条法在利率期限结构的拟合精度、曲线光滑性及平稳性方面的综合效果最好。对上交所债券数据的跟踪计算表明,B-样条法算法稳定可靠,能够准确及时地反映国债利率期限结构的变动特征,推荐作为当前债券利率期限结构的构造方法。     

交易所利率期限结构估计模型的比较

结合我国利率体系和利率的形成机制,提出一个适合交易所利率期限结构估计的N S扩展模型,然后采用交易所国债市场的日交易数据,对N S扩展模型、N elson-S iegel(N S)模型和Svensson(SV)模型进行了样本内、外的比较实证分析。结果表明,N S扩展模型比N S模型和SV模型更适合于交易所的利率期限结构估计,交易所利率期限结构在1~10年期间,尤其是5~7年期间能够获得可靠的估计,在0~1年和10~20年期限期间估计的可靠性不高。     

Vasicek状态空间模型与上交所国债利率期限结构实证

在分析现有多因子V asicek利率模型基础上,通过改进模型状态因子非相关性假定,推导出新的单、双因子V asicek状态空间利率模型及相应参数估计方法。最后利用上交所国债隐含的收益率数据估计了单因子及双因子V asicek状态空间利率模型。实证表明改进的双因子V asicek利率模型,比较准确地描述了利率期限结构的动态变化特征。     

带有惩罚项的多项式样条函数利率期限结构模型实证比较

针对多项式样条函数利率期限结构模型在曲线近端存在过度拟合的问题,首先提出了带惩罚项的自适应半参数回归方法来确定拟合函数的未知参数,同时应用广义交叉验证法确定正则化参数,并利用遗传算法求解惩罚因子的最优值.其次与多项式样条函数利率期限结构模型进行了实证比较.结果表明:所给模型能够提高曲线拟合的平滑度, 但可能降低曲线的拟合精度.     

基于三次样条函数的中国国债利率期限结构曲线构造

以上交所债券价格隐含的利率期限结构数据作为分析对象，利用三次样条函数构造出了中国的利率期限结构曲线，并对其作了相关的介评。     

抗差样条模型对我国国债利率期限结构的建模与实证

针对我国国债市场部分债券价格扭曲的情况,提出一种基于抗差估计的样条期限结构模型,来拟合我国国债利率期限结构.实证的结果表明,这种方法具有优良的样本内、样本外性质,并且对错误定价的债券有一定的甄别能力.     

基于EKF与UKF的利率期限结构模型估计及对比

在CKLS广义模型框架下,引入基于扩展卡尔曼滤波(EKF )和无损卡尔曼滤波(UKF )的利率期限结构均衡模型的估计方法,并使用加拿大国债数据对EKF和UKF的模型估计效果进行了对比实证研究.结论表明,引入的基于UKF的模型估计方法相对于文献中普遍采用的基于EKF 的估计方法的估计效果有明显改善,尤其存在强非线性和非正态分布的模型条件下,基于 UKF 的模型估计方法相对于基于EKF的估计方法有很大优势.进一步,基于UKF 估计方法对Vasicek 模型和CIR模型的数据拟合性进行了对比研究.结果表明,Vasicek 模型和 CIR 模型均具有较好的数据拟合性,而Vasicek 模型相对更好.     

运用带跳过程的死亡力度对死亡率的估计

死亡率是分析各类寿险精算函数的基础。在传统的精算实务中实质上是假定了死亡率是静态不变的,然而,根据世界各国的历史人口统计数据,死亡率却是随时间而变动的,具有随机性和非连续性。人口老龄化所带来的长寿风险对社会养老保险精算带来巨大的挑战,准确的预测死亡率,提高精算结果的科学性是防范长寿风险的主要技术手段。本文对带跳随机死亡力度模型的参数提出估计方法,进而对死亡率进行预测。通过实证研究,总体来看,利用这种方法对死亡率的预测结果具有较好的预测精度。     

基于CKLS过程的国债利率风险计量的实证分析

以我国国债市场为例,利用4种期限类型(7年期、8年期、10年期和20年期)的国债收益率样本数据对CKLS框架下各种利率动态模型进行实证分析得出,CIR模型较适宜于中国当前的金融市场实际;实证研究中考虑广义矩方法(GMM)可能存在某些问题,如效率不高等,本文使用Nowman(1997)提出的最大似然估计法(MLE)对上述利率动态模型进行估计。在此基础上,构建了基于利率期限结构的久期模型并进行经验计算。     

SV模型参数估计的经验特征函数方法

计算基本SV模型和杠杆效应SV模型的联合特征函数，借助经验特征函数方法估计这两个SV模型。使用上海和深圳股票指数收益数据进行实证研究，结果表明经验特征函数方法是一种简单易行的估计SV模型的方法。     

基于偏t分布realized GARCH模型的尾部风险估计

借助偏t分布realized GARCH模型,提出同时考虑高频和低频信息的尾部风险估计方法,分别纳入RV、RRV和BPV构成尾部风险估计的对比模型,并利用上证综指高频数据进行实证分析.实证结果表明:相比EGARCH模型,realized GARCH模型能够提供更准确的VaR和ES估计;纳入对微观结构噪声和跳跃稳健的已实现测度有助于提高VaR和ES估计的准确性;realized GARCH模型在尾部风险估计中的表现对次贷危机前和次贷危机后两个不同的样本期间稳健.     

两因子常见利率模型在上交所债券市场的实证分析

以上交所债券价格隐含的利率期限结构从1996-03～2003-02的周样本数据作为分析对象,实证研究了常见的利率模型:Vasicek模型、CIR模型、仿射模型、广义高斯仿射模型,利用卡尔曼滤波法,估计了连续时间两因子利率模型。从模型给出的利率与实际观测到的利率的平均绝对误差来看,这些模型可以较好地描写利率期限结构的横截面特征,广义高斯仿射模型最好,仿射模型次之,CIR模型与Vasicek模型难分高下。但模型对各年期利率的预测误差表现出一定的序列相关性,说明这些模型不能够很好地描述利率期限结构的时间序列特征。     

一类短期利率模型的最优估计、选择与定价应用

对CKLS的一般无约束模型进行了推广,提出了两个更为一般的无嵌套短期利率模型,并以中国银行间债券市场国债回购利率R007的日数据为样本,对这两个模型以及可嵌套在CKLS框架下的GBM模型、Vasicek模型和CIR SR模型的欧拉离散化形式进行了极大似然估计（MLE）.在此基础上,采用对数似然比和Vuong检验统计量,对它们的模型拟合效果进行了比较,结果表明对CKLS模型推广的第二种形式（模型5）优于其他四个模型.然后,又利用间接推断方法对模型5估计得到的初始参数值的偏差进行校正,并将修正后的参数估计值及其短期利率扩散模型用于对某上市公司的股票看涨期权进行定价.     

基于跳-扩散过程的人民币汇率收益率波动模型

通过对人民币汇率收益率波动性的统计分析,发现其存在"尖峰厚尾"现象.鉴于此,引进跳-扩散过程,建立汇率收益率波动模型,并给出了模型参数估计方法.利用人民币/美元的实际日汇率数据进行实证分析,得出用跳-扩散过程拟合人民币汇率收益序列能更好地解决"尖峰厚尾"问题.进一步,利用跳-扩散过程与无跳随机扩散过程的模拟数据与真实观测数据进行拟合分析,发现前者的拟合效果更好.     

金融波动的平方根随机自回归波动模型

讨论了SR-SARV模型的时间聚合性和同期聚合性,比较了波动模型之间的关系,指出了SR-SARV模型研究的意义,并给出其参数估计方法,对上证指数进行了实证研究。     

分整增广GARCH-M模型

ARCH模型是研究异方差和自相关问题的一类重要模型法，长记忆性则是许多时间序列中存在的性质。文章将长记忆性扩展到几乎所有现有的ARCH模型，提出了数十种新模型，并用一个模型概括了迄今几乎所有的ARCH模型，这就是分整增广GARCH－M模型，从而解决了各种ARCH模型在模型设定检验，长记忆性诊断和参数估计等方面的障碍，最后通过仿真实验和实证研究说明分整增广GARCH-M模型在实际经济分析中的必要性。