收益率曲线matlab,收益率曲线拟合技术解读.ppt
收益率曲线拟合技术 收益率曲线参数模型的一般方法 一、符号定义：远期利率与即期利率关系 如果假设当前市场远期利率可用某种参数函数表达,如f(t,T,b) ,则即期利率可以表达为s(t,T,b)，贴现函数同样也可以表达为B(t,T,b) 收益率曲线参数模型的一般方法 一、符号定义 贴现函数 表示在时间T支付的现金流 在时间t的贴现系数 其中， 为函数的参数向量 债券理论价格 表示债券j的理论价格 表示该债券现金流向量 收益率曲线参数模型的一般方法 二、一般方法 假设 我们可以获得一组现金流向量 已知，无违约风险，在时间t的市场价格为 的债券 同时，我们构造假想的 函数形式 (样条法中，即为分段的样条函数) 求 使 最小 我们表示为 由此 向量，我们即可得知 从而得出瞬时远期利率期限结构 收益率曲线参数模型步骤(1) 确定约束条件 对贴现函数 有 始终成立 上式作为目标函数的约束条件 收益率曲线参数模型步骤(2)：确定误差 债券的理论价格与实际价格 对于债券 j，有 对于 满足 1、 2、方差 3、协方差 收益率曲线参数模型步骤(2)：确定误差 残差的方差-协方差矩阵为(与广义最小二乘法对应) 简化方法为假设各种债券的方差相等，即权重 显然，到期期限长的债券估价较难，因此，权重 应考虑期限因素 Vasicek和Fong的方法 即 其中， 和 分别表示债券j在时间t的到期收益率和久期 收益率曲线参数模型步骤(2)：目标函数及其优化 令 为我们要估计的贴现函数系数向量 为无约束条件下的 的估计值 为约束条件下 的估计值 由目标函数 及约束条件 我们即可用广义最小二乘法求得参数的解析解。但一般Matlab软件可以通过迭代优化完成这个过程。 优化过程——获得最优的参数向量 Nelson-Siegel-Svenson模型 多项式样条函数(一) 我们一般使用三阶的多项式样条函数形式 且为上述多项式样条函数连续可导，须满足 其中 是函数 的第i 阶导数(i= 0, 1, 2) 多项式样条函数(二) 满足以上条件，约掉部分参数，样条函数形式为 指数样条函数(一) 一般应用三阶的指数形式样条函数，形式如下 上式中，u的经济含义为起息日为未来无限远时的瞬间远期利率 亦即 指数样条函数(二) 应用指数样条函数的最优决策过程 (广义最小二乘无解析解，必须通过迭代优化) 1、将参数向量 固定在一个合理的初值上 2、以 来计算 3、运用牛顿迭代法取完所有 的值来对 进行最优化，求出其最小二乘估计量 样条分段数的最优取值 样条分段数越大，曲线拟合度越高，但平滑值越差 样条分段数越小，则曲线越平滑，但拟合度差 样条分段数确定方法一： 样条分段数= 参考债券集合包含的债券数 n的平方根 样条分段数确定方法二： Priaulet的平均差距直观法，标准差表示的误差 <= 0.15% 样条分界点的最优选择 原则：分界点选择应能够反映出市场的自然形成的，针对不同期限债券的分隔特征 例：Priaulet(1997)对法国债券市场分割的四个样条 短期债券样条(1天~~1年) 中期债券样条(1年~~7年) 长期债券样条(7年~~10年) 超长期债券样条(10年~~30年) 目标函数的确定 一般形式 f 为由(三阶)样条函数得出的远期瞬时利率 构成的收益率曲线 目标函数的修正 扩展的形式：为避免收益率曲线摆动而加入惩罚函数，目标函数为 其中， 为惩罚函数常量 在Fisher的方法中， 其中，N为集合中的债券数量， 为理论价格和实际价格的残差方差， 为有效参数的数目，
收益率曲线matlab,收益率曲线拟合技术解读.ppt相关推荐
- Cube 技术解读 | 详解「支付宝」全新的卡片技术栈
简介:魔方卡片(Cube),让 App 首页实现敏捷更新. CodeHub#7 正式落幕,来自蚂蚁集团的技术专家「京君」与掘金社区的开发者们分享了「支付宝」全新的卡片技术栈--魔方卡片(Cube). ...
- Cube 技术解读 | 支付宝新一代动态化技术架构与选型综述
简介:支付宝客户端的动态化技术经历三个阶段:现阶段也就是第三阶段是实体组件+部分光栅化的hybrid模式,Cube 就是该模式下的产物. 如标题所述,笔者将持续更新<Cube 技术解读>系 ...
- DTCC 2020 | 阿里云吉剑南：在线分析进入Fast Data时代的关键技术解读
简介:如今,对于在线分析技术而言,正在从"Big Data"时代向着"Fast Data"时代迈进,所面对的技术和市场环境发生了巨大变化,与此同时也需要面对全新 ...
- 中国信通院发布《数据库发展研究报告（2021年）》（附报告和解读PPT下载）
2021年6月24日,由中国信息通信研究院(以下简称"中国信通院")主办的"2021大数据产业峰会·成果发布会"在京召开.会上,中国信通院云计算与大数据研究所副 ...
- 读光OCR-文字识别技术解读与应用案例分析
读光OCR-文字识别技术解读与应用案例分析 摘要:大数据上云特惠活动系列直播,阿里巴巴高级算法专家永攀对读光OCR-文字识别技术和行业应用进行讲述.OCR的本质是识别图片中的文字,即在复杂的图片背景下 ...
- 风力发电控制系统的matlab,基于MATLAB的风力发电系统设计ppt课件
<基于MATLAB的风力发电系统设计ppt课件>由会员分享,可在线阅读,更多相关<基于MATLAB的风力发电系统设计ppt课件(21页珍藏版)>请在人人文库网上搜索. 1.Th ...
- 2015 中国大数据技术大会 PPT 尝鲜
2015 中国大数据技术大会已经圆满落幕,本届大会历时三天,以更加国际化的视野,从政策法规.技术实践和产业应用等角度深入探讨大数据落地后的挑战,作为大数据产业界.科技界与政府部门密切合作的重要平台,吸 ...
- 基于matlab的硅晶体模型,基于Matlab的图像处理技术识别硅太阳电池的缺陷
第 44 卷 第 7 期 2010 年 7 月 上 海 交 通 大 学 学 报 JOURNAL OF SHANGHAI J IAOTON G UNIVERSITY Vol. 44 No. 7 Jul. ...
- 读取ppt并存入数据库_[导入]实时数据库理论与技术演讲PPT
以下是我在北京某大学演讲实时数据库论理与技术的PPT提纲: 实时数据库理论与技术 汇报提纲 1.实时数据库的产品定位 2.实时数据库的关键技术 3.实时数据库的发展方向 内容 1.实时数据库的产品定位 ...
最新文章
- T-SQL命令在SQLServer查询中的运用
- 解析ASP网页的执行顺序
- mysql源码包和二进制包_Linux软件包（源码包和二进制包）
- php qmqp 没有方法,CentOS7 php 安装 amqp扩展
- 织梦后台如何生成站点地图sitemap.xml
- P,NP,NPC,NP-Hard,co-NP问题辨析
- 【今日CS 视觉论文速览】Part2, 18 Jan 2019
- Excel 使用VBA 使表格的值被修改后填充颜色标注
- 【J2SE】java实现简单照片查看器
- 【Ubuntu18.04】Seetaface6人脸识别部署
- asp程序ajax怎么写,ASP+AJAX+ACCESS数据库实例讲解三个步骤分享
- QT_布局管理器 网格布局管理器 QGridLayout 超简单
- SDIO总线（一）SDIO接口是在SD内存卡接口的基础上发展起来的接口，SDIO接口兼容以前的SD内存卡，并且可以连接SDIO接口的设备
- DELL G3 3690耳机插入不显示，没声音
- 树莓派笔记8：UDP传输视频帧
- java_home环境变量_配置home环境变量
- 许晓斌_Maven实战（一）——坐标规划
- android 音标的抓取 腾讯在线词典API
- 关于photoshop软件的177个小技巧
- 数据库 --关联查询（多表查询）