基于EKF与UKF的利率期限结构模型估计及对比

• 作者: 李玲珍 杨宝臣 苏云鹏
• 来源期刊: 系统管理学报
• 学科: 数学
• 关键词: 利率期限结构模型 参数估计 扩展卡尔曼滤波 无损卡尔曼滤波 遗传算法
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 344-349,354
• 页数: 7页
• 分类号: O212
• 字数: 5140字
• 语种: 中文

摘要

在CKLS广义模型框架下,引入基于扩展卡尔曼滤波(EKF )和无损卡尔曼滤波(UKF )的利率期限结构均衡模型的估计方法,并使用加拿大国债数据对EKF和UKF的模型估计效果进行了对比实证研究.结论表明,引入的基于UKF的模型估计方法相对于文献中普遍采用的基于EKF 的估计方法的估计效果有明显改善,尤其存在强非线性和非正态分布的模型条件下,基于 UKF 的模型估计方法相对于基于EKF的估计方法有很大优势.进一步,基于UKF 估计方法对Vasicek 模型和CIR模型的数据拟合性进行了对比研究.结果表明,Vasicek 模型和 CIR 模型均具有较好的数据拟合性,而Vasicek 模型相对更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宝臣	天津大学管理学院	116	1843	22.0	38.0
2	苏云鹏	天津大学管理学院	21	149	7.0	11.0
3	李玲珍	天津大学管理学院	4	17	3.0	4.0