小样本下两阶段MCMC参数估计方法——基于信用风险强度模型的研究  

A Two-Stage McMC Approach to Estimate Parameters of Affine Jump Diffusion Process with Small-Size Samples

作　　者：周颖颖[1] 秦学志[1] 王玥[1] 

机构地区：[1]大连理工大学管理学院,辽宁大连116024

出　　处：《运筹与管理》2010年第1期126-131,共6页Operations Research and Management Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70771018);教育部人文社科基金资助项目(05JA630005);教育部新世纪优秀人才支持计划(2005年);中国博士后科学基金资助课题(20070410350)

摘　　要：应用我国金融市场数据估计信用风险强度模型参数时,常遇到由小样本而导致的偏差问题,对此本文提出了两阶段MCMC参数估计方法:第一阶段用Lee和Mykland的跳辨识方法估计跳跃项参数;第二阶段用MC-MC方法估计扩散和漂移项参数。误差分析的结果表明两阶段MCMC方法小样本下信用风险模型参数估计的效果要明显好于单纯的MCMC方法。作为应用,采用我国第一支个人住房抵押贷款支持证券"建元2005-1"的违约和提前还款数据,估计了信用风险强度模型的参数。In the Chinese financial market, the bias caused by small-size sample is usually encountered to estimate parameters of credit risk intensity model. To solve this problem, this paper proposes a two-stage MCMC （Markov chain Monte Carlo） approach. In the first stage, we make use of non-parametric estimation method de- veloped by Lee and Mykland to estimate the parameters of jumps, and in the second stage, MCMC approach to the parameters of diffusion and drift. Then we compare the estimation error of the two-stage MCMC approach and MCMC approach. The former is less than the latter. At last, we make empirical analysis and stability analysis to default risk intensity model, using the default and prepayment data of ＂Jianyuan2005-1＂ which is the first MBS （Mortgage Backed Securities） in China.

关 键 词：信用风险 两阶段MCMC方法 小样本参数估计 跳辨识 强度模型 

分 类 号：F830.53[经济管理—金融学]