| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 关于跳扩散模型的文献综述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 关于信托的文献综述 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的内容框架 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第14-15页 |
| 2 预备知识 | 第15-20页 |
| 2.1 信托的基本知识 | 第15页 |
| 2.2 相关数学定义与定理 | 第15-17页 |
| 2.3 利率模型 | 第17页 |
| 2.4 双指数跳扩散模型 | 第17-20页 |
| 2.4.1 双指数跳扩散模型的演化 | 第17-18页 |
| 2.4.2 广义双指数分布——GDED | 第18页 |
| 2.4.3 双指数跳扩散模型的常用参数估计方法 | 第18-20页 |
| 3 基于CIR的广义双指数跳扩散模型的构建 | 第20-25页 |
| 3.1 信托预期收益率序列特征分析 | 第20-23页 |
| 3.1.1 定性分析 | 第20-21页 |
| 3.1.2 统计分析 | 第21页 |
| 3.1.3 半定量分析 | 第21-23页 |
| 3.1.4 分析结果 | 第23页 |
| 3.2 基于CIR的广义双指数跳扩散(CIR-GDED)模型的构建 | 第23-25页 |
| 4 CIR-GDED模型的参数估计 | 第25-35页 |
| 4.1 参数估计工具的选取 | 第25页 |
| 4.2 CIR-GDED模型的过程模拟 | 第25-28页 |
| 4.2.1 广义双指数分布的随机数产生方法 | 第26-27页 |
| 4.2.2 复合泊松分布的构造 | 第27-28页 |
| 4.3 参数估计方法的选取 | 第28-31页 |
| 4.3.1 极大似然估计的定义 | 第28页 |
| 4.3.2 概率密度函数的选取 | 第28-30页 |
| 4.3.3 概率密度函数的计算 | 第30-31页 |
| 4.4 参数的约束条件与算法的收敛性诊断 | 第31页 |
| 4.4.1 参数的约束条件 | 第31页 |
| 4.4.2 算法的收敛性诊断 | 第31页 |
| 4.5 参数的经济意义与敏感性分析 | 第31-35页 |
| 4.5.1 各参数在模型中的意义 | 第31-32页 |
| 4.5.2 主要参数的敏感性分析 | 第32-35页 |
| 5 实证分析 | 第35-49页 |
| 5.1 参数估计结果 | 第35-37页 |
| 5.2 数值模拟结果 | 第37-39页 |
| 5.3 CIR-GDED与Vasicek-GDED模型的比较 | 第39-44页 |
| 5.3.1 从收敛效果来看 | 第40-41页 |
| 5.3.2 从模型适用性来看 | 第41页 |
| 5.3.3 从拟合效果来看 | 第41-43页 |
| 5.3.4 模型比较结果分析 | 第43-44页 |
| 5.4 跳跃部分分析 | 第44-46页 |
| 5.5 我国房地产信托风险的产生原因及建议 | 第46-48页 |
| 5.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 6 总结 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录 | 第55-58页 |