CIR 모델 추정 MLE

Question

을 통해 나는 CIR 모델 매개 변수를 추정 할 수 있습니다.

이 방법은 Iacus "옵션 가격 결정 및 R로 재무 모델 추정"과 함께 제공되는 sde packege에서 구현됩니다.

예제 (ch 5)에서 비율 추정이 구현되고 계수 theta1-3이 계산됩니다. 이제 데이터 집합 (X2)과 동일하게 처리하려고합니다.

library(quantmod) 

library(sde) 
library(Ecdat) 
data(Irates) 
X1=Irates[,"r1"] 
getSymbols(Symbols="DTB4WK",src="FRED") 
X2=interpNA(coredata(DTB4WK)) 
X2[X2<0]=0 

X=X2 
CIR.logistic = function(theta1, theta2,theta3) { 
    n=length(X) 
    dt=deltat(X) 
    cat(theta1," ",theta2, " ",theta3," \n") 
    return(-sum(dcCIR(x=X[2:n],Dt=dt,x0=X[1:(n-1)], theta=c(theta1,theta2,theta3),log=TRUE))) 
} 
mle(CIR.logistic,start=list(theta1=0.1, theta2=0.1,theta3=0.1),method='L-BFGS-B', 
    lower=c(0.01,0.01,0.01),upper=c(1,1,1)) 

나는 어떤 도움을 주시면 감사하겠습니다!

Answer 1

CIR 모델에서 속도는 거의 확실하게 0이 아닙니다. 음수 값을 제거하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

# Also remove zeroes (if there are many of them, it is probably not a good idea) 
X[ X <= 0 ] <- .1 

# Then, you code works 
mle(CIR.logistic, 
    start = list(theta1=0.1, theta2=0.1, theta3=0.1), 
    method = 'L-BFGS-B', 
    lower = c(0.01,0.01,0.01), 
    upper = c(1,1,1))