作者：杨宝臣 苏云鹏 李玲珍利率期限结构模型参数估计扩展卡尔曼滤波无损卡尔曼滤波遗传算法
摘要：在CKLS广义模型框架下,引入基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和无损卡尔曼滤波（UKF）的利率期限结构均衡模型的估计方法,并使用加拿大国债数据对EKF和UKF的模型估计效果进行了对比实证研究。结论表明,引入的基于UKF的模型估计方法相对于文献中普遍采用的基于EKF的估计方法的估计效果有明显改善,尤其存在强非线性和非正态分布的模型条件下,基于UKF的模型估计方法相对于基于EKF的估计方法有很大优势。进一步,基于UKF估计方法对Vasicek模型和CIR模型的数据拟合性进行了对比研究。结果表明,Vasicek模型和CIR模型均具有较好的数据拟合性,而Vasicek模型相对更好。
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