银行间市场回购利率变化的利率模型解释

在中国银行间市场的回购市场上,回购利率具有明显的期间风险溢酬,风险溢酬随时间变化,并与回购利率期限结构水平明显相关.文章试图构造单因子、两因子本性仿射模型来解释回购利率的变化及风险溢酬,发现两因子本性仿射模型与单因子本性仿射模型相比,对回购利率期限结构变化的描述没有明显改进.回购利率期限结构扣除单因子模型给出的利率风险溢酬后,服从纯预期假设,单因子本性仿射模型可以解释银行间市场回购利率风险溢酬的变化.     

基于余额管理的国债最优发行策略

从2006年开始,我国将实行国债余额管理,这将对国债发行产生重大影响。基于国债余额管理提出了一个国债最优发行模型,以最小化所发行国债组合的期望利率成本。其中,由于假设利率期限结构是V asicek形式的随机过程,应用对利率期限结构的M onte Carlo模拟将原问题转化为线性规划问题。最后,通过我国国债发行的实证研究指出,在国债余额管理方式下,应该加大短期国债的发行规模,同时限制长期国债的发行规模。     

多因子HJM框架下的利率风险测度模型

在多因子HJM (Health-Jarrow-Morton) 模型框架下,定义了多利率风险因素的随机利率风险测度模型. 基于两因子和三因子HJM 模型,给出了多因子HJM 模型下的随机利率风险测度模型的具体实例. 实证分析部分比较了传统与随机、单因子与多因子利率风险测度的利率风险免疫效果. 实证结果显示,多因子HJM 模型下的随机利率风险测度模型的免疫效果明显优于单因子随机利率风险测度的免疫效果,更能充分显示出随机利率风险测度较之传统利率风险测度的优越性,在利率风险管理中具有较高的应用价值.     

带有违约风险的最优投资组合

研究了投资者面对违约风险时,在由可违约零息债券、股票、国债及货币市场账户组成的投资组合之间进行最优投资的问题。其中,违约风险在一个简化形式模型框架中建模,并且,投资组合中风险资产的价格根据状态变量的仿射结构在一个仿射期限结构框架中建模。指出:最优投资组合策略包含了一个均-方部分和分别对应于短期利率及风险市场价格的两个套期保值部分。最后,研究了状态变量是V asicek过程时的确定解。     

扩散过程下单因素利率模型的统一框架

利用随机微积分等数学方法，在考虑利率的变动服从扩散过程的前提下，推导出一个单因素利率期限结构模型的统一分析框架，然后在这一杠架下具体分析比较了几个常用的模型，并且利用这一框架通过数值仿真例子探讨了利率风险的度量，最后从总体上探讨了单因素模型的优缺点及改进方向。     

债券隐含利率与多因子Vasicek模型

以上海证券交易所(简称上交所)债券价格隐含的利率期限结构,从1996-06～2003-02的周样本数据作为分析对象,首先利用主成分分析法对利率期限结构的变化进行分析,发现需要2～3个状态变量,利率模型才可能反映利率期限结构的变化。然后实证研究了连续时间的两因子、三因子Vasicek模型对上交所利率期限结构的描述情况。结果表明,两因子Vasicek模型可以反映样本期内上交所利率期限结构的形状,但模型不能反映利率期限结构的时间序列变化。同时发现,三因子模型相对于两因子模型,不能够明显改进对上交所利率期限结构的拟合。     

随机波动率LIBOR模型及其结构性存款定价:理论估计与蒙特卡罗模拟

LIBOR市场利率已经在金融资产定价和风险度量中发挥着越来越重要的作用, 而以其为标的利率的外汇结构性存款也得到了广泛应用. 因此, 对LIBOR利率动态过程及其结构性存款定价进行有效理论估计和模拟计算则显得尤为重要. 本文首先在标准市场模型中加入Heston随机波动率过程, 建立随机波动率过程驱动的新型LIBOR市场模型; 其次, 运用 Black逆推参数校正方法和MCMC参数估计方法对该LIBOR利率市场模型中的局部波动率和随机波动率过程中的参数进行校正和估计; 再次, 基于最优基本函数改进的LSM方法对可赎回外汇结构性存款定价进行模拟计算; 最后是实证分析. 研究结论认为: 在单因子LIBOR利率市场模型基础上引入随机波动率过程, 则可大大地提高利率模型的解释力; 基于最优基本函数改进的LSM定价方法所得结果更接近于实际利率下所求理论价值.     

Shibor适用的短期利率模型

基于拟合优度、模型的预测效果等指标及数据的统计特征,考察单因素利率模型刻画拆借利率(Shibor)的适用性.多种统计检验表明:3月期限Shibor收益序列具有均值回复和厚尾特征;故初次选用带跳的Vasicek模型或带跳的指数Vasicek模型描述Shibor收益序列的变化过程;进一步应用粒子滤波方法对两模型的参数进行估计,并通过对两模型的拟合优度和预测精度的比较.最终遴选出带跳Vasicek单因子利率模型为描述Shibor的适用模型.     

银行间市场动态利率期限结构模型的实证比较

市场基准利率期限结构的准确描述是银行间债券市场一项重要而基础的研究课题。以银行间债券市场的国债数据为样本,尝试利用卡尔曼滤波结合遗传算法对Vasicek跳跃扩散模型参数进行最优估计。在对跳跃扩散模型和纯扩散模型对利率动态特性的拟合效果进行横向对比的同时,分别将两种模型从单因子扩展到多因子进行纵向对比分析,实证表明卡尔曼滤波方法对跳跃扩散模型的估计有效;带有跳跃特征的扩散模型优于纯扩散模型;在利率波动相对平稳、没有显著市场特征变化的情况下,两因子纯扩散模型是刻画利率期限结构的最佳选择,若利率跳跃特征显著,则两因子跳跃扩散模型将更接近市场的实际情况。根据实证研究结果,给出刻画银行间基准利率时选择模型的标准。     

一个可违约零息债券双因素强度定价模型及其极大似然估计

可违约零息债券同时面临着违约风险和市场风险(利率风险),本文在信用风险强度定价模型的框架下,假设状态过程的两个分量在实际世界为相互独立的CIR过程,而无风险瞬时利率和违约强度与状态向量成仿射关系,允许利率和违约强度相关,建立了可违约零息债券的双因素强度定价模型。模型的仿射假设不仅很好体现了市场变量的特性,还解析的表示出了可违约零息债券的价格和模型参数估计的似然函数,最后选用国内短期融资券的价格和一周Shibor利率对模型作出参数估计。     

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.     

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。     

不可预料违约风险的中小企业集合债券定价

通过引进一个几何类型的衰减函数来表示中小企业集合的违约强度,研究在不可料违约发生首次跳的假设下,结合结构模型和约化模型,建立中小企业集合债券与无风险债券利差计量模型,根据Vasicck模型在等价鞅测度下确定的无风险瞬时利率rt所确定的无风险债券定价模型和中国债券市场实际情况设定假设条件,进行蒙特卡罗模拟仿真检验,求得中小企业集合债券价格的显式解,     

信贷资产异质性对信贷组合损失的影响研究

在新巴塞尔协议的资本监管框架下,同一信用级别中的信贷资产被认为是同质的.本文结合Vasicek模型分析了资产异质性对信贷组合损失的影响,并比较了不同参数的异质性对损失的影响效果.分析结果显示,异质性对信用风险损失分布尤其是分布尾部有较大影响,忽略异质性一般会高估信用损失;较之资产的行业相关性,违约率和违约波动率的异质性影响可能更为显著;有关信贷组合分散化的探讨往往局限于正态假设,这将导致信用损失的低估.     

仿射利率模型下确定缴费型养老金的最优投资

论文研究了仿射利率模型(包括CIR模型和Vasicek模型) 下的确定缴费型养老金的最优投资问题. 在模型中, 养老基金被允许投资于一种无风险资产、一种零息债券和一种风险资产. 通过运用HJB方程、Legendre转换和对偶理论, 分别找到对CRRA和CARA效用函数的显性解.     

Legendre transform-dual solution for investment and consumption problem under the Vasicek model

This paper studies an investment and consumption problem with stochastic interest rate,where interest rate is governed by the Vasicek model.The financial market is composed of one riskfree asset and one risky asset,in which stock price dynamics is assumed to be generally correlated with interest rate dynamics.The aim is to maximize expected utility of consumption and terminal wealth in the finite horizon.Legendre transform is used to deal with this investment and consumption problem and the explicit solutions of the optimal investment and consumption strategies with power and logarithm preference are achieved.Finally,the authors add a numerical example to analyze the effect of market parameters on the optimal investment and consumption strategy and provide some economic implications.     

PMCMC for Term Structure of Interest Rates under Markov Regime Switching and Jumps

A parameter estimation method, called PMCMC in this paper, is proposed to estimate a continuous-time model of the term structure of interests under Markov regime switching and jumps.There is a closed form solution to term structure of interest rates under Markov regime. However, the model is extended to be a CKLS model with non-closed form solutions which is a typical nonlinear and non-Gaussian state-space model(SSM) in the case of adding jumps. Although the difficulty of parameter estimation greatly prevents from researching models, we prove that the nonlinear and non-Gaussian state-space model has better performances in studying volatility. The method proposed in this paper will be implemented in simulation and empirical study for SHIBOR. Empirical results illustrate that the PMCMC algorithm has powerful advantages in tackling the models.     

Pricing of Defaultable Securities Associated with Recovery Rate Under the Stochastic Interest Rate Driven by Fractional Brownian Motion

This paper considers an improved model of pricing defaultable bonds under the assumption that the interest rate satisfies the Vasicek model driven by fractional Brownian motion(fBm for short)based on the counterparty risk framework of Jarrow and Yu(2001). The authors use the theory of stochastic analysis of f Bm to derive pricing formulas for the defaultable bonds and study how the counterparty risk, recovery rate, and the Hurst parameter affect the values of the defaultable bonds.Numerical experiment results are presented to demonstrate the findings.     

Neuromorphic Continuous-Time State Space Pole Placement Adaptive Control

Abstract: A neuromorphic continuous-time state space pole assignment adaptive controller is proposed, which is particularlyappropriate for controlling a large-scale time-variant state-space model due to the parallely distributed nature ofneurocomputing. In our approach, Hopfield neural network is exploited to identify the parameters of a continuous-timestate-space model, and a dedicated recurrent neural network is designed to compute pole placement feedback control law inreal time. Thus the identification and the control computation are incorporated in the closed-loop, adaptive, real-timecontrol system. The merit of this approach is that the neural networks converge to their solutions very quickly andsimultaneously.