单因子利率模型的极大似然估计——对中国利率的实证分析

文章指出在对利率模型进行适当的离散化后,运用极大似然估计方法进行参数估计优于GMM方法。通过选择7天银行间拆借利率作为模型中短期利率的近似替代,我们第一次将极大似然估计法运用于中国市场,对一系列单因子利率模型的参数进行了估计,并对这些模型进行了似然比检验。我们发现,在中国市场中CKLS模型中γ的值约为1.5,与美国市场中的γ值相近,与英国市场的γ值相差很大,与美英两国都不同的是中国的利率变化有明显的均值回复效应。中国利率均值回复效应显著是中国人民银行对央行目标利率的调整没有美联储对联邦基金利率的调整频繁所致。

单因子利率模型中瞬时利率代表变量的选择

单因子利率模型是利率衍生品定价的基础模型之一,本文旨在探索单因子利率模型中瞬时利率代表变量的选择。研究认为IBR001,即银行间市场隔夜回购利率是目前国内单因子利率模型瞬时利率的最佳替代变量。

中国银行间拆借利率扩散模型的极大拟似然估计

本文用极大拟似然估计法估计了中国银行间市场七天拆借利率扩散模型的参数。并用自助法对众多不同的模型进行了广义拟似然比检验。结论表明:中国货币市场利率具有均值回复效应:利率敏感系数γ值为1.421265,对利率水平具有较高敏感性。

基于非对称动态波动性的上海同业拆放利率模型研究

在单因子短期利率CKLS模型的基础上,对扩散项采用包含非对称GARCH的设定,从而允许利率波动率的动态性既依赖于未预期信息的影响,也依赖于信息正负性的差异化影响。利用极大似然法估计了上海银行同业拆放利率市场(SHIBOR)数据的模型参数,并评价了模型的拟合优度和预测能力。结论显示,非对称GARCH模型反映了SHIBOR利率市场存在显著的均值回复效应、未预期信息冲击效应和非对称效应。而相比之下,忽视了未预期信息影响的标准CKLS模型的实证显示,利率均值回复效应在1%的水平上并不显著,均值回复速度明显较低,而利率弹性参数虽然显著,但却过高地估计了利率市场水平效应的程度。同时,非对称GARCH模型也具有较高的拟合优度和波动率预测能力。