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时间:2018-11-29
《两因子cir对上交所国债利率期限结构的实证研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、中文图书分类号:F830.91两因子CIR对上交所国债利率期限结构的实证研究学生姓名:胡婷婷所在院系:金融学院专业名称:金融学研究方向:金融工程与投资届别:2012届导师姓名:文忠桥教授论文完成时间:2011年9月独创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得安徽财经大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。签名:日期:关于论文
2、使用授权的说明本人完全了解安徽财经大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名:导师签名:日期:安徽财经大学硕士学位论文两因子CIR对上交所国债利率期限结构的实证研究内容摘要随着利率市场化和国债市场规模的不断壮大,隐含在国债中的利率期限结构有着重要的意义,它是资产定价、风险管理和套期保值的基础,也是中央银行制定货币政策的分析工具。因此,研究利率期限结构有着重要的意义。利率期限结构理论分为传统利率
3、期限结构理论和现代的静态理论以及动态理论。本文首先分析了国债利率期限结构的研究背景和意义以及国内外关于利率期限结构研究情况,在论文第二章中系统地介绍传统利率期限结构理论和利率期限结构模型理论。第三章详细阐述两因子CIR模型的参数估计方法即卡尔曼滤波法。本文的实证研究部分,首先运用Nelson-Siegel模型产生即期利率的数据。通过对各期利率相关系数的分析,得出单因子模型不能够准确描述利率的动态变化过程。而因子分析说明两因子模型已经能够描述利率的绝大部分动态变化特征。其次在即期利率的基础上,通过卡尔曼滤波法得出两因子CIR模型的参数。最后由两因子CIR
4、模型估计的误差均方根数值可以看出,对于1年期即期利率模型的拟合不够精确,但能够较为准确刻画其他期限较长的即期利率数据。在整体上,根据卡尔曼滤波方法所得出的数据和实际数据较为相近。因而,两因子CIR模型可以比较准确地刻画我国国债市场利率期限结构的动态变化过程。关键词:利率期限结构;两因子CIR;卡尔曼滤波方法两因子CIR对上交所国债利率期限结构的实证研究ABSTRACTEMPIRICALSTUDYONTHEYIELDSONTREASURY BONDSINTHESHANGHAISTOCKEXCHANGEBYTHETWO-FACTORCIRMODELABST
5、RACTWiththeratemarketizationandincreasingnumberofthetreasurybonds,theinterestratetermstructureembeddedinthetreasurybondshasimportantimplications.Theinterestratetermstructureisthefoundationofassetpricing,riskmanagement,andhedgingandaneffectivemonetarypolicytothecentralbank.Sothes
6、tudyoftheinterestratetermstructurehasgreatmeanings.Thetheoryofinterestratetermstructurefallsintotwocategories:traditiontheoryandmodernstaticanddynamictheory.Thepaperstartswithanalyzingthebackgroundandmeaningsandtheresearchconclusionsbothhomeandabroadregardingtheinterestrateterms
7、tructure.Inthesecondchapter,thepapermakesadetailedintroductionoftheinterestratetermstructuretheoryfollowedbytheaccountingofKalmanfilterwhichisusedtoestimatetheparametersofthetwo-factorCIRmodelinthethirdchapter.Intheempiricalanalysis,thespotratesdataisderivedfromthe Nelson-Siegel
8、modelofstaticstate.Bycorrelationanalysis,wecand
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