基于银行间同业拆放利率的长记忆随机利率模型研究
2024-02-25分类号:F832;O212.1
【部门】东北财经大学数据科学与人工智能学院 东北财经大学金融学院
【摘要】研究表明利率序列具有长记忆性,故本文使用分数布朗运动代替经典CIR模型中的几何布朗运动,构建分数CIR模型,并通过欧拉离散对分数CIR过程进行路径模拟。由于分数布朗运动的非马尔可夫性和增量不独立,无法使用极大似然估计和马尔可夫链蒙特卡洛方法对分数CIR模型进行参数估计,故本文引入间接推断估计法,并通过蒙特卡洛模拟证明该方法的可行性。本文使用间接推断估计法对我国银行间同业拆放利率数据进行实证分析及样本外预测,将经典CIR模型、分数O-U过程、分数CIR模型的拟合轨道与真实轨道进行分析对比,得出分数CIR模型更适用于描述具有长记忆性的利率序列。本文重点研究一种用于分数CIR模型的参数估计方法,未来将继续探究其他参数估计方法并对比这些方法的有效性和稳健性。
【关键词】长记忆性 分数布朗运动 分数CIR模型 间接推断估计
【基金】辽宁省教育厅项目“随机高斯扩散模型参数估计及应用研究”(LJKMZ20221576);; 辽宁省科技厅项目“基于高频数据的随机高斯模型的参数估计及其应用”(2023-MS-143)
【所属期刊栏目】统计研究
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