随机利率的三因子模型及其参数估计

《随机利率的三因子模型及其参数估计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、___________________________________________________________________________________________随机利率的三因子模型及其参数估计作者：侯丽英　刘振忠　董继学　　内容摘要：本文在分析利率期限结构模型的基础上，将影响短期利率行为特征的均值回复、随机波动和跳跃因素同时考虑到利率期限结构模型的构建中，建立了三因子模型。并且对模型参数进行了有效矩估计，比较几个同类模型，结果表明三因子模型对我国国债回购利率具有较好的拟合能力。　　关键词：随机利率三因子模型有效矩估计　　　　随机

2、利率模型概述　　　　利率作为金融市场上最重要的价格变量之一，一直是金融学研究的重点，特别是短期利率，它直接影响着资产定价、金融产品设计、保值和风险管理、套利以及投机等金融活动。因此，学者们提出了许多利率期限结构模型来刻画利率的随机行为，例如，Merton(1973)、Vasicek(1977)、Cox(1985)、CKLS(1992)模型等，这些模型假设利率的动态变化都遵循扩散过程，即瞬时利率可用下列随机微分方程的一般形式来表达：　　　　其中，m(rt)为漂移项，表示利率变化的瞬时期望；s(rt)为扩散项；s2(rt)为利率变化的瞬时方差；dWt为布

3、朗运动的微分增量。当漂移项或波动率函数选择不同形式时，就能得到已有的各个著名随机利率模型，它们都属于单因子利率参数模型。7_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________　　但金融市场自身的复杂性决定了仅仅用单因子模型来描述是不完全的，国内外

4、大部分的实证研究表明，瞬时利率变动的总体方差绝大部分来自于两到三个因素的贡献，并且三个主要因素基本上能解释短期利率曲线80%以上的动态特征。因此本文将影响短期利率行为特征的均值回复、随机波动和跳跃因素同时考虑到利率期限结构模型的构建中，建立了三因子模型；并利用上海证交所国债回购利率数据，对模型参数进行了有效矩估计，比较已有的同类模型，说明该模型具有较好的拟合能力。　　　　三因子模型的建立　　　　在已有的期限结构模型中，CKLS模型对短期利率的动态行为特点的研究具有推动作用，现今几乎所有与期限结构相关的实证大都基于CKLS模型或与其有关，其具体形式为：

5、　　drt=(α+βrt)dt+σrtγdWt（1）　　式中，(α+βrt)dt为漂移项，α为短期利率的长期均值水平。σrtγdWt为扩散项，σ为短期利率标准差；γ表示利率波动性对利率水平敏感程度的参数，γ越大，短期利率方差对利率水平效应越敏感；dWt为标准维纳过程。对（1）中的四个参数α、β、σ、γ作适当的限制，就可得到现有文献中几乎所有的单因素利率模型，这些模型总体上漂移项是线性的。　　Ait-Sahalia（1996）使用非参数方法估计短期利率的边际密度函数时，发现利率过程的漂移项和扩散项都呈现出非线性特征，即倒数形式；而AG模型则假定漂移项是

6、瞬时利率rt的二次函数。综合以上结果，本文假定瞬时利率服从以下随机微分方程：　　　其中，α、β、φ、、σ、γ为常数。　　利率的水平因素并不能完全描述利率的随机行为，波动项也表现出明显的随机特征，所以在波动项增加一个不确定因素，就能够更好地描述利率随机行为，于是基于（2）的连续时间随机波动模型为：　　　其中dW1t、dW2t为不相关的标准维纳过程，k为波动率因素的均值回复速度，a为波动率因素的长期平均，η为波动率因素的标准差。　　更进一步，无论是CKLS模型还是非线性的随机波动模型，它们都是建立在随机贴现因子及其状态变量的影响因子服从布朗运动的条件之上

7、的。布朗运动的样本路径是连续的，这意味着用布朗运动描述的变量的变化过程是连续且密集发生的，不会有跳跃或不连续的情况。7_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________　　但从金融市场发展的历史来看，利率、股价等变量的连续性经常会被一些不可预测

8、的随机事件所破坏，带来因子的突然跳跃，例如金融危机、股市崩盘等。为了在模型中充分反映这些突发事件的影响，本文