基于高斯粒子滤波法的CIR利率期限结构估计

• 作者: 刘思峰 吴姝
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 经济
• 关键词: CIR利率期限结构 高斯粒子滤波 扩展卡尔曼滤波 贝叶斯分析
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 697-701
• 分类号: F830.9
• 字数: 4053字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2011.06.015

摘要

为了提高CIR利率期限结构模型中的状态估计精度,建立了该问题的离散非线性滤波模型,采用高斯粒子滤波法进行状态近似最优估计.相对于文献中普遍采用的扩展卡尔曼滤波方法,高斯粒子滤波法避免了线性近似带来的误差,利用基于重要性采样得到的高斯分布来近似状态变量的后验分布,具有更强的状态估计能力.仿真实验比较了高斯粒子滤波和扩展卡尔曼滤波两种非线性估计法,结果表明,基于高斯粒子滤波的CIR滤波模型更准确地描述了利率期限结构的动态变化特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘思峰	南京航空航天大学经济与管理学院	697	16329	55.0	95.0
2	吴姝	南京航空航天大学经济与管理学院	2	3	1.0	1.0