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仿射模型下的随机久期向量

Stochastic Duration Vector Based on Multi-Factors Affine Term Structure Model

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【作者】 杨宝臣廖珊苏云鹏

【Author】 Yang Baochen, Liao Shan, Su Yunpeng (College of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300072)

【机构】 天津大学管理与经济学部

【摘要】 本文推导了仿射模型下的随机久期向量,并说明Vasicek、CIR模型下的随机久期是随机久期向量的特例。利用上交所国债数据进行实证检验,表明基于三因素非高斯、高斯仿射模型下随机久期向量的利率风险对冲误差分别显著小于基于CIR模型、Vasicek模型下随机久期的利率风险对冲误差,且非高斯模型下随机久期向量的利率风险对冲误差显著小于高斯模型下随机久期向量的利率风险对冲误差。

【Abstract】 The Stochastic Duration under Vasicek & CIR Model was extended to the Stochastic Duration Vector under the Multi-Factors Affine Term Structure Model. It is showed that the Multi-Factors Stochastic Duration Vector performs better than Stochastic Duration when used to hedge the interest rate risk of treasure bills traded in Shanghai Security Exchange. Besides, Non-Gaussian Affine Stochastic Duration performs better than Gaussian Affine Stochastic Duration Model.

【基金】 国家自然科学基金项目(70771075);教育部博士点基金项目(200800560032);教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-08-0397);天津大学自主创新基金项目
  • 【会议录名称】 第六届(2011)中国管理学年会——金融分会场论文集
  • 【会议名称】第六届(2011)中国管理学年会——金融分会场
  • 【会议时间】2011-09-24
  • 【会议地点】中国四川成都
  • 【分类号】F224;F820
  • 【主办单位】中国管理现代化研究会
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