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。     

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．     

一类均值为跳跃-均值回复过程的利率模型

中国的基准利率为1年期储蓄存款利率,其变化规律和对市场利率的影响不同于西方市场的基准利率,需要新的利率模型来反映基准利率的影响.本文用泊松过程描述1年期储蓄存款利率调整的发生次数,用扩散过程描述该利率调整大小及其时间序列相关性,并假定1年期储蓄存款利率决定了1年期市场利率的均值水平.在仿射模型的框架下,利用随机贴现因子定价模型,建立包含基准利率的连续时间仿射类利率模型,并利用MCMC(马尔科夫链蒙特卡洛)方法对之进行实证分析.实证分析说明本文给出的利率模型较好地拟合了市场利率期限结构的变化,并揭示了把1年期储蓄存款利率作为状态变量可以显著提高模型对市场利率期限结构数据的拟合精度.     

基于仿射过程的企业债信用价差期限结构模型

本文选取上海证券交易所2003年至2010年国债和企业债交易数据，通过遗传算法求解五因子利率期限结构模型，分别得到不同期限国债和企业债的收益率时间序列，然后分别用两因子与四因子仿射过程来刻画国债收益率与企业债收益率的动态变化，从而构建债券信用价差的两因子仿射期限结构模型，并运用卡尔曼滤波法求解模型参数，进而预测出企业债信用价差序列.实证结果表明，该仿射模型能够较好地描述企业债信用价差的动态变化，可为企业债及其衍生产品的定价提供方法支持.     

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.     

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。     

一类均值随机跳跃型广义Vasicek模型

根据中国债券市场的特点构造一个新的利率模型.模型假定1年期储蓄存款利率服从跳跃过程,它决定了1年期市场利率的均值水平,并假定1年期市场利率是决定市场利率期限结构的另外一个状态变量,服从Vasicek模型.文中给出了该模型下市场利率期限结构的分析表达式,并以1998年至2007年的利率期限结构月度数据为样本,利用MCMC方法对模型进行了实证分析.模型能够很好地拟合市场利率期限结构样本观测值的均值,标准差,并能拟合偏度,峰度和序列相关性水平.     

我国不同行业企业债信用价差的动态过程研究

选取上海证券交易所2007年6月至2012年6月的企业债和国债月度交易数据，利用遗传算法对利率期限结构SV参数模型求解，拟合出较为精确的企业债和国债的即期利率曲线，并据此计算出企业债的信用价差. 将上海证券交易所的AAA级企业债按行业分为工业、公用事业和金融业，分别对每个行业的信用价差按不同期限进行时间序列分析，发现各期限的时间序列呈现自回归和移动平均的特征. 脉冲响应分析表明，虽然金融业波动幅度最大，工业次之，公用事业最小，但同行业各期限信用价差序列在前10期内均会对其它期限信用价差序列的冲击产生较为剧烈的反应，且冲击不具有较长的持续效果. 实证结果在一定程度上为投资者和监管者提供了决策依据.     

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.     

基于量子场理论的风险调整下的地方政府债远期利率期限结构

本文利用量子场理论分别对代表无风险的国债远期利率期限结构和代表信用违约风险的利差远期利率期限结构采用二维欧几里德量子场建模,进而构建风险调整下的地方政府债远期利率期限结构.实证分析比较量子场理论下的新模型、量子场理论下的传统模型和传统金融两因子HJM模型的拟合效果,推导出新模型下地方政府债瞬时远期利率的更新过程,对地方政府债瞬时远期利率进行预测并做稳健性检验.研究结构表明:新模型的预测效果显著优于量子场理论下的传统模型和传统金融两因子HJM模型.     

信用危机下可违约债券组合风险集成度量:基于三因子强度定价模型

可违约债券一旦一个信用违约事件突发后,可导致一系列的可违约债券的相续违约,通过对可违约债券组合风险集成度量进行研究,为金融机构进行金融应急管理和科学决策提供理论依据,同时有利于金融机构完善金融系统在这方面应急处置机制.针对可违约债券组合中的信用-市场风险相关性和各债务人信用相关性,可从不同风险类型识别出的共同的风险驱动因子出发构建风险整合框架.假设债券的违约强度仿射地依赖于系统市场风险因子、系统信用风险因子、特质信用风险因子等组成的基础状态向量,推导出了基于三因子仿射强度的可违约债券价格,把可违约债券双因子强度定价模型拓展为三因子强度定价模型.在此基础上,建立了可违约债券组合风险集成度量的Monte Carlo方法,得出同一个风险计算期下反映市场风险和信用风险这两类风险的损失分布,进而能求得组合的VaR值,在同一个框架下同时捕捉可违约债券的两类风险.最后运用提出的基于三因子仿射强度的风险集成度量模型对短期融资券组合的风险进行数值计算,并与基于双因子仿射强度的风险集成度量模型得到的VaR值进行比较分析.     

基于双因子Lee-Carter模型的死亡率预测及年金产品风险评估

本文针对传统单因子Lee-Carter模型中死亡率的改善呈常数速率的明显弊端,利用贝叶斯MCMC方法和中国实际人口死亡率数据,考察对比了双因子Lee-Carter模型的预测效果.检验结果表明双因子模型的拟合优度和离差信息准则DIC明显优于单因子模型,较好地抓住了死亡率随时间演进的波动性.文章还进一步比较了基于两种模型预测结果的年金的定价、统计特征、风险度量和资本要求.结果表明双因子模型下,年金价格核密度图的尖峰厚尾现象较为突出,宜考虑TVaR风险度量来弥补SolvencyⅡ中基于VaR的资本额度计算方法的不足,以因应年金产品中死亡率超预期改善的长寿风险.     

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.     

基于多核学习的在线非线性自适应滤波算法

在在线非线性自适应滤波应用中,由于基于多核学习的算法具有更高自由度并且能够利用更多数据特征,相比基于单核学习的算法在性能上有很大提升。首先给出具有相同“字典”的多核仿射投影算法,该算法是多核学习方法和仿射投影算法的结合。然后基于相干准则针对多核仿射投影算法的特例,对应不同高斯核带宽,利用相干稀疏准则构造不同“字典”,提出利用自适应l₁范数正则项来解决归一化多核最小均方非线性自适应滤波算法在非平稳信号下“字典”存在冗余核函数的问题。最后数值仿真结果与比较验证了所提算法的有效性。     

Modeling and finite-time tracking control for mobile manipulators with affine and holonomic constraints

This paper focuses on the problem of modeling and finite-time tracking control for mobile manipulators with affine and holonomic constraints. A reduced dynamic model is obtained by appropriately processing affine and holonomic constraints, respectively. Then finite-time tracking controllers are designed to ensure that output tracking errors of closed-loop system converge to zero in finite time while the constraint force remains bounded. Finally, detailed simulation results are provided to confirm the effectiveness of the control strategy.     

模式识别中的透射变换与仿射变换

仿射变换和透射变换是两种基本的图像变换。本文详细研究了仿射变换和透射变换的性质,并推导出它们之间的关系。研究表明,在特殊情况下,非线性的透射变换退变为线性的仿射变换;在多数情况下,透射变换可以用仿射变换很好地近似,这为透射变换的目标识别指出了一条新的途径。一组新的由低阶中心矩构成的仿射不变量验证了本文推导的正确性