短期利率模型的貝葉斯估計(jì).pdf

1、在金融市場(chǎng)中，利率是資產(chǎn)定價(jià)的核心變量，因此對(duì)短期利率模型及其參數(shù)估計(jì)的研究具有重要意義。許多文獻(xiàn)給出了短期利率模型參數(shù)的經(jīng)典估計(jì)方法，如普通的最小二乘估計(jì)，極大似然估計(jì)等，但經(jīng)驗(yàn)分析表明，這些方法的估計(jì)效果卻并不是很理想，尤其是歷史數(shù)據(jù)并不是很多的情形。我們注意到，一種設(shè)定參數(shù)的模型往往僅適合某一段時(shí)間的市場(chǎng)數(shù)據(jù)。在這種情況下，只能采用近期數(shù)據(jù)估計(jì)模型參數(shù)，這也意味著我們需要一種基于小樣本的參數(shù)估計(jì)方法。不同于極大似然估計(jì)等經(jīng)典參數(shù)估

2、計(jì)方法，需要大樣本數(shù)據(jù)，本文基于一定樣本大小的數(shù)據(jù)運(yùn)用貝葉斯方法探討短期利率模型的參數(shù)估計(jì)。
　　本文在對(duì)短期利率模型的經(jīng)典參數(shù)估計(jì)方法進(jìn)行討論的基礎(chǔ)上，基于MCMC方法探討似然函數(shù)已知情形的模型參數(shù)的貝葉斯估計(jì)。然而，由于大部分短期利率模型的似然函數(shù)是難以處理的，估計(jì)連續(xù)時(shí)間的短期利率模型具有挑戰(zhàn)性，所以本文通過(guò)使用歐拉近似的方法去近似似然函數(shù)。雖然這會(huì)導(dǎo)致一定的離散誤差，但是我們運(yùn)用擴(kuò)充數(shù)據(jù)的方法減少離散誤差的產(chǎn)生。在這種情形