【摘要】：針對已有的信用溢價(jià)模型只考慮了單一尺度的波動(dòng)均值回復(fù)過程,從而導(dǎo)致的信息損失問題,提出了貝葉斯復(fù)合狀態(tài)信用溢價(jià)模型,據(jù)此辨析不同尺度的信用溢價(jià)波動(dòng)回復(fù)狀態(tài)。利用不同剩余償付期的中國企業(yè)債信用溢價(jià)指數(shù)序列,引入了基于混合正態(tài)分布的多步MCMC方法對復(fù)合狀態(tài)模型進(jìn)行貝葉斯分析,研究結(jié)果表明:不同剩余償付期的債券具有不同的異方差水平,均值回復(fù)過程可以區(qū)分為長期和短期兩種趨勢,并且分別具有不同的尺度維度;長期回復(fù)過程顯示了序列的整體波動(dòng)趨勢,短期回復(fù)過程更細(xì)致地刻畫了極值點(diǎn)的影響;與傳統(tǒng)模型的比較突出了復(fù)合狀態(tài)模型在擬合效果上的優(yōu)越性。
[Abstract]:In view of the information loss problem caused by the existing credit premium model which only considers the fluctuation mean recovery process of a single scale, a Bayesian composite state credit premium model is proposed. Based on this analysis of different scales of credit premium volatility return state. Using the credit premium index series of Chinese corporate bonds with different residual repayment periods, a multistep MCMC method based on mixed normal distribution is introduced to analyze the composite state model. The results show that the bonds with different residual repayment periods have different heteroscedasticity levels and the mean recovery process can be divided into two trends: long term and short term. The long-term recovery process shows the overall fluctuation trend of the series, the short-term recovery process depicts the influence of the extremum in detail, and compared with the traditional model, the superiority of the composite state model in fitting effect is highlighted.
【作者單位】： 湖南大學(xué)工商管理學(xué)院;Brunel大學(xué)CARISMA研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目重點(diǎn)項(xiàng)目(71031004),國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(NSFC70771038) 教育部留學(xué)回國人員科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目(教外司留[2010]609),教育部長江學(xué)者與創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(IRT0916) 湖南省自然科學(xué)基金創(chuàng)新群體資助項(xiàng)目(09JJ7002)
【分類號】：F224;F832.51

【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2404884