基于LAD-Lasso方法的利率期限结构拟合中的节点选择

将LAD-Lasso方法引入到三次样条函数中,通过LAD-Lasso来进行变量选择,确定样条函数的节点数量和位置,同时估计参数,构建模型来拟合上海证券交易所交易的国债利率期限结构.样本外预测结果显示,与传统的方法相比,新方法可以有效地选择合适的模型,增加参数估计的稳健性,简化计算步骤,提高预测的精度,增强期限结构定价的准确度.     

复合分位数下的国债利率期限结构研究

本文采用复合分位数回归(CQR)的估计方法对利率期限结构模型贴现率的估计与预报进行研究。实证结果表明,在小样本情形下复合分位数回归方法要比最小二乘法和分位数回归法稳健性更强,表现出对参数.     

基于Shibor的嵌套类利率期限结构模型的比较研究

利用嵌套利率期限结构模型及广义矩估计方法,结合上海银行同业间拆借利率(Shibor)的经验数据,考察了嵌套类利率期限结构模型在中国利率及其衍生品市场显示的统计特性.通过对各模型参数估计值和统计推断值的比较分析,结果表明,只有那些蕴含了利率变动的条件波动率与利率水平高度相关机制的模型才能很好地拟合实际的Shibor市场数据.     

左截断右删失数据下线性模型的加权复合分位数估计及变量选择

在可靠性及生存分析等领域中经常出现左截断右删失数据,即指在某种设定下,样本值不能被完全观测到的数据.左截断右删失数据下线性回归的参数估计方法一般选用加权分位数估计,然而加权分位数估计只考虑了单个分位点的损失,在估计效率方面存在缺陷.为克服这一缺点,针对左截断右删失数据下线性模型的参数估计问题,提出了加权复合分位数估计方法.此外,为识别模型中的非零参数并进行变量选择,建立了基于自适应Lasso的惩罚加权复合分位数估计,并在一定假设条件下,证明了所提估计具有渐近正态性和Oracle性质.数值模拟和实例分析结果表明,本文提出的惩罚加权复合分位数估计具有良好的变量选择性质,并且加权复合分位数估计与加权分位数估计相比,具有更高的估计效率.     

两因子CIR模型对银行间国债利率期限结构的实证研究

利率作为资金的价格,它的水平应该由市场所决定。近年来,随着中国利率市场化的快速发展,利率研究的现实意义变得越来越重要。利率期限结构模型的研究对于利率的确定和应用具有非常重要的现实意义。利率期限结构表示不同的债券期限所对应的利率水平,从一定的角度反映了资本市场和货币市场的资金供求水平。首先通过Svensson模型得出七种不同期限的即期利率。然后,将七种不同期限的利率应用于单因子CIR模型和两因子CIR模型的参数估计。最后,对拟合出的利率期限结构模型进行国债定价。通过实证研究得出两因子CIR模型的国债定价效果比较理想。     

不同矫正位置对落叶松分位数削度方程预测精度的影响

【目的】基于非线性分位数回归方法构建大兴安岭落叶松(Larix gmelinii)树干削度方程,并分析比较基本模型与不同分位数(τ=0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9)模型,利用树干不同高度的上部直径进行矫正分位数组合模型预测精度,为落叶松天然林干形的精准预测提供理论依据。【方法】以大兴安岭壮志林场212株落叶松树干干形数据为研究对象,基于非线性分位数回归方法和Max and Burkhart分段削度方程,利用SAS软件中NLP过程拟合各分位数分段削度方程,把树干相对高20%、30%、40%、50%、60%、70%处的直径以及胸径到树尖的中间位置(50%^*)的树干上部直径引入到分段削度方程中进行矫正,并以平均误差(MAB)和相对误差(MPB)为评价指标对削度方程进行对比分析。【结果】Max-Burkhart分段削度方程在9个不同的分位点都可以得到参数估计值,因此分位数回归削度模型可以评价在不同分位数的预测能力。未矫正的分位数(τ=0.5、0.6)模型的预测精度略优于基本模型。准确地选择矫正位置至关重要,与未矫正的基本模型相比,利用树干相对高20%和70%处的直径进行矫正不能提高各分位数组合模型的预测精度,利用树干相对高30%、40%、50%、60%处的直径以及胸径到树尖中间位置的树干上部直径进行矫正的大多数分位数组合(3、5、7、9个分位数组合)模型的预测精度都能得到提高,总体使用矫正位置分位数组合模型的预测精度顺序为40%>50%^*>50%> 60%>30%>20%>70%。最佳的矫正位置为树干相对高40%处,并以3个分位数的组合(τ=0.3、0.5、0.7)模型预测精度最高,与未矫正的基本模型相比,MAB和MPB均下降13.5%。【结论】在削度方程中引入一个合理的矫正位置可以提高模型的预测精度,其中,最佳矫正位置为树干相对高40%处,最优模型为3个分位数组合(τ=0.3、0.5、0.7)模型。在实际应用中,如果不考虑矫正时,建议采用分位数τ=0.5削度方程的参数估计值。     

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.     

我国同业拆借市场的时序研究——基于Vasicek模型

同业拆借利率是我国金融市场的主要利率。为了更好的描述我国短期利率的动态特性,本文以我国同业拆借利率作为研究对象,构造了我国同业拆借利率期限结构的基础模型。本文首先通过马尔科夫链蒙特卡罗法对Vasicek模型进行参数估计,并对模型的拟合效果进行分析。然后采用时间序列模型对我国的同业拆借市场中的七日同业拆借利率进行实证研究,得出了我国银行同业拆借市场利率数据序列整体较为平稳的结论,这也说明了其均值回复现象较显著。最后,通过检验发现同业拆借利率的样本内预测存在明显的ARCH效应,样本外预测的研究表明其不存在ARCH效应,由样本内预测建立的GARCH(1,1)模型的拟合效果较好。     

随机均值短期利率期限结构模型与均衡

介绍了Tice和Webber给出的一类多因子随机均值短期利率期限结构模型·通过引入仿射变换函数,把相应的期限结构模型推广为仿射的多因子期限结构模型,使期限结构模型的适用范围更加广泛·并证明了扩展到开放经济条件下的宏观经济均衡模型(IS LM BP)是一族仿射的三因子随机均值短期利率期限结构模型的特例·此结果不仅给出了随机均值短期利率期限结构模型的一种经济解释,而且也说明了通过随机均值短期利率期限结构模型可以解决一系列的宏观经济问题·     

响应数据缺失下一般线性复合分位数光滑经验似然估计

由于分位数回归模型的损失函数不光滑,所得参数估计的效率不高,为提高参数估计的效率,首先提出复合分位数光滑经验对数似然比,包括完全数据复合分位数光滑经验对数似然比、加权复合分位数光滑经验对数似然比和插值复合分位数光滑经验对数似然比,并在一定条件下证明了它们都是服从渐近卡方分布的.其次,根据该似然比构造了回归参数的置信区间,并证明了复合分位数光滑经验似然估计量是渐近正态的.最后,通过数值模拟实验说明了所得估计的有效性.     

跳跃扩散过程下单因素利率期限结构模型

利率期限结构模型在金融统计分析中具有非常重要的地位.在一般的CKLS单因素利率模型的基础上,增加了一个跳跃因子,来反映宏观政策等的变化对利率变化的突发影响;并且利用中国短期国债市场回购利率数据对模型进行了参数估计以及拟合,结果模型的参数α0,α1,α2,α3,σ,γ,σ(J),μ的估计值分别为-0.112,0.304,0.513,-0.002,1.556,-2.1×10-5,0.321,0.0012.而且都落在了各自95％的置信区间.这表明模型的各个参数都显著并且残差项也服从标准正态分布.说明了跳跃过程下单因素利率期限结构模型能够更好的解释利率变动的情况.     

基于M-H抽样算法的贝叶斯Probit分位回归模型研究

针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明:贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计.     

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.     

基于VAR模型的利率期限结构内含的宏观经济信息研究

为研究利率期限结构内含的宏观经济信息,本文选择各国广泛使用并适合我国国债特征的NS模型,引入状态空间模型对其进行改进,并将其估计值与传统经验值相对比,确保模型的合理性与准确性。并在此基础上采用VAR模型,通过脉冲响应函数来分析利率期限结构的水平因子、斜率因子、曲度因子与宏观经济因素之间的响应关系,进而得出利率期限结构内含的宏观经济信息。     

利率期限结构模型的比较与实证分析

运用极大似然估计从统计分析的角度分别对四个常用利率期限结构模型的参数进行估计.通过对我国金融市场上债券回购利率的实证分析,对以上利率期限结构模型进行比较,结果表明比较适合我国利率市场的利率期限结构模型为CKLS模型.     

利率期限结构理论与模型

从传统的期限结构理论和现代期限结构模型两个方面,对利率期限结构研究的进展进行了系统的分析,综述了国内外利率期限结构理论在均衡框架与无套利框架下的各种期限结构模型,及其最新进展,并总结了该研究领域的发展趋势.     

高维惩罚分位数回归及优化算法

针对具有异常值或离群点的高维数据线性回归模型，提出了一种基于误差函数正则化的惩罚分位数回归的新方法，与经典的L₁惩罚方法相比，新方法具有更好的稳健性以及更小的估计偏差和预测误差；为解决分位数损失函数非光滑性与误差函数非凸性所带来的计算挑战，结合迭代再加权L₁算法以及ADMM算法，提出了一种有效的IRWADMM算法，并对回归系数进行了求解.模拟结果表明，与已有的惩罚分位数回归方法相比，新方法在参数估计和变量选择等方面均具有更好的表现.将新方法应用于核黄素基因数据分析，以证实其有效性和可行性.     

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。     

随机利率下寿险定价风险的VAR分析

在随机利率下对寿险定价的利率风险进行分析.通过对随机利率模型进行参数估计和假设检验,选择CIR模型为产生模拟利率的基础,推导出基于随机利率的定期寿险毛保费表达式,结合加拿大资产负债方法为产品定价,并利用在险价值(VAR)度量定价的利率风险.     

基于稳健估计的样条函数法对国债利率期限结构的拟合

用样条函数建构我国上市国债利率期限结构,在参数估计中运用基于IGG-Ⅰ方案的稳健估计,以降低税收效应以及其他因素对债券价格的扭曲.提供了"严格挑选"和"最大样本"两种稳健估计方案,并且进行了比较,认为"严格挑选"方案更加适用于构建我国国债利率期限结构.