【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70471051,70771075）, 教育部博士点基金资助项目（200800560032）, 教育部新世纪优秀人才支持计划项目（NCET-08-0397）
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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
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