CIR模型的模拟及参数估计分析研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第13-14页 |
| 1.2 相关研究综述 | 第14-16页 |
| 1.3 论文结构安排及创新点 | 第16-18页 |
| 1.3.1 论文结构安排 | 第16页 |
| 1.3.2 论文创新点 | 第16-18页 |
| 第二章 单因子均衡模型介绍 | 第18-22页 |
| 2.1 Merton模型 | 第18-19页 |
| 2.2 Vasicek模型 | 第19页 |
| 2.3 CIR模型 | 第19-21页 |
| 2.3.1 CIR模型基本介绍 | 第19-20页 |
| 2.3.2 CIR模型的统计特性 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 CIR模型的数值模拟 | 第22-31页 |
| 3.1 模拟方法介绍 | 第22-24页 |
| 3.1.1 离散化模拟 | 第22页 |
| 3.1.2 精确模拟 | 第22-24页 |
| 3.2 模拟实现及分析 | 第24-30页 |
| 3.2.1 模拟参数取值分析 | 第24-28页 |
| 3.2.2 模拟效果分析 | 第28-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 CIR模型参数估计及效果分析 | 第31-43页 |
| 4.1 参数估计方法介绍 | 第31-34页 |
| 4.1.1 最小二乘估计 | 第31页 |
| 4.1.2 极大似然估计 | 第31-32页 |
| 4.1.3 简单矩估计 | 第32-33页 |
| 4.1.4 广义矩估计 | 第33-34页 |
| 4.2 参数估计效果评估 | 第34-41页 |
| 4.2.1 分析指标 | 第34-35页 |
| 4.2.2 参数设定及相关初值的探索 | 第35-36页 |
| 4.2.3 结果分析 | 第36-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 CIR模型的贝叶斯估计及效果分析 | 第43-55页 |
| 5.1 贝叶斯后验分布均值估计 | 第43-50页 |
| 5.1.1 渐近似然函数下的后验分布均值估计 | 第43-45页 |
| 5.1.2 精确似然函数下的后验分布均值估计 | 第45页 |
| 5.1.3 效果分析 | 第45-50页 |
| 5.2 α的间接贝叶斯估计 | 第50-54页 |
| 5.2.1 基本介绍 | 第50-51页 |
| 5.2.2 效果分析 | 第51-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结及展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60-74页 |
| 附录1 初值探索的估计结果 | 第60-61页 |
| 附录 2 ?t变化时参数估计结果 | 第61-62页 |
| 附录 3 Matlab程序 | 第62-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
