单因子利率模型的极大似然估计——对中国利率的实证分析
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财经研究 2004 年 第 30 卷第 10 期, 页码：63 - 70
摘要
参考文献
摘要
文章指出在对利率模型进行适当的离散化后,运用极大似然估计方法进行参数估计优于GMM方法。通过选择7天银行间拆借利率作为模型中短期利率的近似替代,我们第一次将极大似然估计法运用于中国市场,对一系列单因子利率模型的参数进行了估计,并对这些模型进行了似然比检验。我们发现,在中国市场中CKLS模型中γ的值约为1.5,与美国市场中的γ值相近,与英国市场的γ值相差很大,与美英两国都不同的是中国的利率变化有明显的均值回复效应。中国利率均值回复效应显著是中国人民银行对央行目标利率的调整没有美联储对联邦基金利率的调整频繁所致。
④美联储对联邦基金利率的调整较为频繁。“例如 , 1 999年 6月 3 0日至 2 0 0 0年 5月 1 6日 ,在不到一年的时间里 ,美联储六次上调利率 ,联邦基金利率从 4 75%提高到 6 5% ,上升了 1 7 5个基点 ;从 2 0 0 1年开始到目前 ,又先后 1 3次下调利率 ,联邦基金利率从 6 5%下降到 1 % ,下降了 55个基点 ,……”(引自《中国人民银行文告》2 0 0 3年第 1 3号 ,总第 1 6 8号 ,第 1 9页 )。而中国人民银行对目标利率的调整则远没有这样频繁
[1]ChanKCG,AndrewKarolyi,FrancisALongstaff,AnthonyBSanders.Anempricalcomparisonofalternativemodelsofthetermstructureofinterestrates[J].TheJournalofFinance47(July,1992):1209～1228.
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[9]谢赤,吴雄伟.基于Vasicek和CIR模型中的中国货币市场利率行为实证分析[J].中国管理科学,2002,(10).
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引用本文
潘冠中, 邵斌. 单因子利率模型的极大似然估计——对中国利率的实证分析[J]. 财经研究, 2004, 30(10): 63–70.
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