应该用哪一个模型来描述中国货币市场利率的动态变化.pdf

【摘要】中的文章探讨了如何选择适合描述中国货币市场利率动态变化的模型，指出双曲模型（Positive Hyperbolic Model）是最优的选择。通过极大似然估计法，该模型能够获得利率模型的边际密度函数，并且与非参数估计的边际密度函数匹配度高，优于常见的CIR（Cox-Ingersoll-Ross）、CKLS（Christie-Kissell-Stoll-Litterman-Svensson）和AG模型。虽然与Aït-Sahalia模型的差异较小，但双曲模型的参数形式更为简洁，且经过似然比检验得到支持。此外，双曲模型在刻画利率的均值回复特性上优于AG模型，克服了AG模型的一些不足。 在利率建模中，单因子利率模型通常由随机微分方程表示，其中漂移项和扩散项是关键组成部分。漂移项反映了利率向长期均值回归的特性，而扩散项则刻画了利率变化的随机波动。早期的模型如Vasicek模型，其漂移项为利率的线性函数，扩散项则可能是常数或随利率水平变化的函数，如CIR模型中的水平效应。CKLS模型进一步扩展了扩散项的自由度，引入了两个未知参数σ和γ，使得模型更加灵活。 然而，这些模型的局限在于它们的参数形式往往受到先验假设的限制。与之相比，双曲模型在保留良好拟合性能的同时，简化了参数结构，且在描述利率均值回复特性上更具优势。这使得双曲模型在分析中国货币市场利率动态变化时，成为更为合适的选择。 在实证分析中，作者运用极大似然估计和非参数估计方法，对比了不同模型的边际密度函数，从而得出双曲模型的优越性。似然比检验进一步确认了这一结论。这些研究结果对于理解中国货币市场的利率行为，以及在风险管理、资产定价等领域具有重要的理论和实践价值。 这篇论文强调了双曲模型在描述中国货币市场利率动态变化中的适用性，提供了对现有利率模型的改进和扩展，有助于提升金融市场模型的准确性和实用性。通过选用合适的模型，投资者和政策制定者可以更好地理解和预测利率变动，进而做出更明智的决策。