CIR模型的应用及参数估计——Matlab开发

正态分布参数估计命令：[muhat, sigmahat, muci, sigmaci] = normfit(X, alpha) (默认alpha为0.05)其中：- muhat：均值点估计- sigmahat：标准差点估计- muci：均值区间估计- sigmaci：标准差区间估计

正态总体参数估计 命令：normfit(X, alpha) 显著性水平alpha缺省为0.05 返回值： muhat：均值点估计值 sigmahat：标准差点估计值 muci：均值的区间估计 sigmaci：标准差的区间估计

参数估计可以通过矩法和最大似然法来进行点估计。使用MLE函数进行常见分布的参数估计，实现了参数的区间估计。MATLAB统计工具箱提供了多种参数估计函数，详细内容请参考相关文档。

本项目利用卡尔曼滤波方法估计二因子 Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型参数，并应用于英国、德国和美国国债零息收益率期限结构分析。项目包含两个 MATLAB 文件 (.m) 和三个 Excel 数据文件 (.xls)，数据来自德国、美国和英国的零息债券。 方法论参考: http://www.bankofcanada.ca/en/res/wp/2001/wp01-15a.pdf Ren-Raw Chen and Louis Scott, “Multi-Factor Cox-Ingersoll-Ross Models of the Term Structure: Estimates and Tests from a Kalman Filter Model,” Real Estate Economics & Finance 27, no. 2 (2003): 143–172. 注意: 项目代码中的优化器尚未完全解决参数估计问题，欢迎提出改进方案和建议。

对于其他分布参数估计，可以采用两种方法：1. 当样本容量充分大时（n>50），根据中心极限定理，近似服从正态分布。2. 使用 MATLAB 工具箱中提供的特定分布函数进行估计：- [muhat, muci] = expfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算指数分布数据 X 的均值的点估计和区间估计。- [lambdahat, lambdaci] = poissfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算泊松分布数据 X 的参数的点估计和区间估计。- [phat, pci] = weibfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算 Weibull 分布数据 X 的参数的点估计和区间估计。

使用范数正则化和期望最大化技术，介绍了在MATLAB环境下开发的SON-EM算法，用于混合时变参数系统的参数估计。

介绍了SVR算法在圆参数估计中的应用，附带详细的MATLAB代码和数据集，帮助读者深入理解操作流程。

精心编写的 MATLAB 程序，包含： 电池模拟算法 参数估计工具 经过严格测试，保证可靠运行，欢迎交流使用问题。

专为医学生、临床医生和公共卫生医师打造的卫生统计学第八版学习资料，深入讲解参数估计的各种方法，助力提升统计学分析能力。