發(fā)布時間：2017-04-29 04:01

  本文關鍵詞：貝葉斯光滑樣條模型構造債券收益率曲線的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：債券收益率曲線的構造在債券的估值、為宏觀經濟研究和政策制定提供重要的參考等方面有很重要的應用.我國債券市場近年來得到了空前的發(fā)展,但是和歐美的市場相比各個方面還是很不完善.尤其是在收益率曲線的的構造方面.十八屆三中全會明確提出,“加快推進利率市場化,健全反映市場供求關系的國債收益率曲線”.本文主要是利用貝葉斯光滑樣條模型擬合收益率曲線,將其與不同的收益率曲線構造方法進行比較研究.首先介紹了我國債券市場的發(fā)展歷史和規(guī)模,討論了債券收益率曲線構造的重要性.并且指出了本文研究的問題.其次介紹了幾種構造收益率曲線的方法.多項式樣條估計方法,這是最早用來構造債券收益率曲線的樣條方法；在多項式樣條方法的基礎上改進的更為穩(wěn)定的B-樣條方法；還有光滑樣條方法,在普通的樣條估計用最小二乘法估計的基礎上,為了避免過度擬合的出現(xiàn)增加了一個刻畫函數(shù)粗糙程度的懲罰項,以此平衡估計的擬合精度和光滑度；NS模型和NSS模型是有經濟學含義的參數(shù)模型,其特點是簡潔.并且介紹了在光滑樣條模型的基礎上進行改進的貝葉斯光滑樣條模型,該方法認為光滑參數(shù)是一個隨機變量.并在自然邊界條件下的三次多項式樣條的基礎上由先驗分布求貝葉斯光滑樣條模型的估計形式.最后在2014年全年工作日的國債和政策性銀行債券的基礎上,使用貝葉斯方法、光滑樣條方法和B-樣條方法進行擬合.利用不同的指標對擬合優(yōu)良性進行比較.得出貝葉斯方法優(yōu)于光滑樣條方法和B-樣條方法的結論.并且指出由于剩余期限在10年以上的債券和低評級信用債交易交易及其不活躍的特點,貝葉斯方法需要更進一步的改進.
【關鍵詞】：貝葉斯方法 光滑樣條估計 收益率曲線 B-樣條 多項式樣條
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O212.8;F832.51
【目錄】：

• 摘要11-12
• ABSTRACT12-14
• 第一章 引言14-19
• §1.1 研究背景14-16
• §1.1.1 中國債券市場的發(fā)展14-15
• §1.1.2 債券收益率曲線的構造15-16
• §1.2 研究方法16-17
• §1.3 篇章結構17
• §1.4 本文的創(chuàng)新17-19
• 第二章 債券收益率曲線模型19-25
• §2.1 基本概念19-20
• §2.2 分段三次樣條模型20-21
• §2.3 B-樣條模型21-22
• §2.4 光滑樣條回歸模型22-23
• §2.5 Nelson-Siegel模型23-24
• §2.6 擴展的Nelson-Siegel模型(NSS模型)24-25
• 第三章 貝葉斯光滑樣條模型25-33
• §3.1 自然三次樣條回歸的矩陣形式25-28
• §3.2 自然三次光滑樣條求解28-30
• §3.3 貝葉斯光滑樣條回歸方法30-33
• 第四章 模型的比較33-41
• §4.1 數(shù)據的說明33-35
• §4.2 一天國債數(shù)據的擬合比較35-37
• §4.3 2014 年全年的擬合比較37-41
• 第五章 對模型的一些思考41-46
• §5.1 全期限收益率曲線構造的問題41-44
• §5.1.1 數(shù)據疊加42-43
• §5.1.2 對剩余期限進行變換43-44
• §5.2 對于不同信用級別的信用債的問題44-46
• 結論46-47
• 附錄A 在2014年政策性銀行數(shù)據(10年內)基礎上的三種模型擬合比較47-52
• § A.1 對數(shù)據的說明47-48
• § A.2 三種模型的比較48-52
• 參考文獻52-54
• 致謝5

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據庫 前10條

1 游頂云;李康;;貝葉斯網絡方法在基因調控研究中的應用[J];中國衛(wèi)生統(tǒng)計;2009年01期

2 丁以華;;貝葉斯方法的發(fā)展及其存在問題[J];質量與可靠性;1986年01期

3 吳伯賢;;貝葉斯方法在洪水頻率分析中的應用[J];成都科技大學學報;1990年01期

4 胡振宇,林士敏;貝葉斯網絡中的貝葉斯學習[J];廣西科學院學報;2000年S1期

5 Bradley Efron ,朱鈺,謝愛輝,郭曉燁;貝葉斯學派統(tǒng)計學家,頻率學派統(tǒng)計學家和科學家[J];統(tǒng)計與信息論壇;2005年04期

6 黎紅;陶勇;;基于主觀貝葉斯方法的裝備故障概率分析[J];國防技術基礎;2009年02期

7 徐永利;胡錫健;于麗亞;;基于貝葉斯方法的大學生學習成績影響因素分析[J];兵團教育學院學報;2009年01期

8 劉艷;張銳;;基于貝葉斯網絡的學習評估模型及其在E-learning系統(tǒng)的應用[J];滁州學院學報;2009年04期

9 李u&;陳新億;李娟;李斯娜;;貝葉斯網的學習與應用研究綜述[J];云南大學學報(自然科學版);2009年S1期

10 湯銀才;徐進;;2011客觀貝葉斯國際研討會在華東師范大學召開[J];應用概率統(tǒng)計;2011年06期

中國重要會議論文全文數(shù)據庫 前10條

1 David Z.D'Argenio;;貝葉斯方法在實驗室研究向臨床的轉化以及辨識隱含亞群體中的應用(英文)[A];中國藥理學會臨床藥理學專業(yè)委員會會議暨第十次全國臨床藥理學學術會議論文集[C];2007年

2 周桃庚;沙定國;;貝葉斯可靠性序貫驗證試驗方法[A];中國儀器儀表學會第三屆青年學術會議論文集（下）[C];2001年

3 陳曉懷;程真英;劉春山;;動態(tài)測量誤差的貝葉斯建模預報[A];第二屆全國信息獲取與處理學術會議論文集[C];2004年

4 姜峰;高文;姚鴻勛;;貝葉斯網絡的推理和學習[A];全國網絡與信息安全技術研討會'2005論文集（下冊）[C];2005年

5 杜鵬英;羅小平;何志明;;貝葉斯網絡的發(fā)展及理論應用[A];第三屆全國虛擬儀器大會論文集[C];2008年

6 丁東洋;劉希陽;;風險分析中的穩(wěn)健貝葉斯方法[A];2011年全國電子信息技術與應用學術會議論文集[C];2011年

7 楊麗;武海濱;李康;;無金標準診斷試驗評價的貝葉斯方法及應用[A];2011年中國衛(wèi)生統(tǒng)計學年會會議論文集[C];2011年

8 寧鵬達;;貝葉斯方法在風險投資項目決策中的應用[A];第四屆中國科學學與科技政策研究會學術年會論文集（Ⅰ）[C];2008年

9 朱永生;;貝葉斯方法確定泊松變量的置信上限[A];中國物理學會高能物理分會第七屆學術年會實驗分會場論文集[C];2006年

10 王增忠;柳玉杰;施建剛;;建筑工程項目全壽命安全管理決策的貝葉斯方法[A];中國優(yōu)選法統(tǒng)籌法與經濟數(shù)學研究會第七屆全國會員代表大會暨第七屆中國管理科學學術年會論文集[C];2005年

中國博士學位論文全文數(shù)據庫 前10條

1 賈海洋;貝葉斯網學習若干問題研究[D];吉林大學;2008年

2 黃友平;貝葉斯網絡研究[D];中國科學院研究生院（計算技術研究所）;2005年

3 朱允剛;貝葉斯網學習中若干問題研究及其在信息融合中的應用[D];吉林大學;2012年

4 董立巖;貝葉斯網絡應用基礎研究[D];吉林大學;2007年

5 李小琳;面向智能數(shù)據處理的貝葉斯網絡研究與應用[D];吉林大學;2005年

6 江敏;貝葉斯優(yōu)化算法的若干問題研究及應用[D];上海大學;2012年

7 胡笑旋;貝葉斯網建模技術及其在決策中的應用[D];合肥工業(yè)大學;2006年

8 何巖;統(tǒng)計稀疏學習中的貝葉斯非參數(shù)建模方法及應用研究[D];浙江大學;2012年

9 范敏;基于貝葉斯網絡的學習與決策方法研究及應用[D];重慶大學;2008年

10 張什永;貝葉斯網不確定性推理研究[D];中國科學技術大學;2010年

中國碩士學位論文全文數(shù)據庫 前10條

1 時光;貝葉斯認識論初探[D];南京師范大學;2008年

2 喻曉鋒;貝葉斯網在認知診斷中的應用[D];江西師范大學;2009年

3 高倩;基于貝葉斯網絡預測的故障診斷的應用與研究[D];華北電力大學（北京）;2011年

4 馬壯;基于ACO的貝葉斯網結構學習與應用[D];合肥工業(yè)大學;2005年

5 陸洋;學習大規(guī)模貝葉斯網絡的新框架及其在構建蛋白質—蛋白質相互作用網絡中的應用[D];上海交通大學;2013年

6 單冬冬;具有隱藏變量貝葉斯網學習算法的研究[D];蘇州大學;2009年

7 史e，

本文編號：334116