改进Diebold & Li两步法的Nelson-Siegel模型——基于遗传算法与最小二乘法交叉运用

• 作者: 李国徽 谢贵知
• 来源期刊: 海南金融
• 学科: 经济
• 关键词: Nelson-Siegel模型 遗传算法 Diebold & Li两步法 改进的两步法
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 理论探讨
• 页码范围: 13-16
• 页数: 4页
• 分类号: F820
• 字数: 4565字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-9031.2014.02.03

摘要

Nelson-Siegel利率期限结构模型指数部分的衰减参数通常根据Diebold&Li的两步法、遗传算法或非线性最小二乘法估计,这会导致拟合误差偏大或估计结果不稳定.本文提出用遗传算法与最小二乘法交叉迭代的方法来改进Diebold&Li两步法对Nelson-Siegel利率期限结构模型参数的估计,并与Diebold&Li两步法和遗传算法进行实证比较.实证结果表明,用改进的两步法不仅能提高样本内模型的拟合优度,还能降低样本外模型的定价误差,特别是对于较长期限的债券数据,改进的两步法的模型估计效果明显好于Diebold & Li两步法和遗传算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国徽	三亚学院理工学院	10	34	3.0	5.0
2	谢贵知		1	4	1.0	1.0