Estimation of affine term structure models with spanned or unspanned stochastic volatility
含可张成或不可张成随机波动率的仿射期限结构模型估计AI 解读 ↓
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含可张成或不可张成随机波动率的仿射期限结构模型估计
- 研究问题
- 如何改善含可张成或不可张成随机波动率的仿射期限结构模型的最大似然计算，并比较其收益率截面与波动率拟合？
- 方法与思路
- 作者利用线性回归减少数值优化维度，从目标函数中消去导致常规方法计算困难的参数，同时保留最大似然估计结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该程序改善估计的数值表现；可张成模型较好拟合收益率截面，不可张成模型则以截面拟合为代价改善波动率拟合。
- 阅读关注点
- 应核对回归消元与完整似然最大化等价的条件、波动率可张成性的定义，以及两类拟合评价所用数据和指标。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断计算改善的幅度、样本外表现或拟合权衡的普遍性；具体模型限制与数值结果未说明。
原文摘要
We develop new procedures for maximum likelihood estimation of affine term structure models with spanned or unspanned stochastic volatility. Our approach uses linear regression to reduce the dimension of the numerical optimization problem yet it produces the same estimator as maximizing the likelihood. It improves the numerical behavior of estimation by eliminating parameters from the objective function that cause problems for conventional methods. We find that spanned models capture the cross-section of yields well but not volatility while unspanned models fit volatility at the expense of fitting the cross-section.