基于SparkR的债券估值系统设计与实现(2)_毕业论文

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基于SparkR的债券估值系统设计与实现(2)

12

3.2.2 收益率曲线管理 13

3.2.3 估值参数管理 14

3.3 分布式计算模块 15

3.3.1 固息债估值 16

3.3.2 含权债估值 16

3.3.3 浮息债估值 18

4 债券实时系统设计与实现 20

4.1 登录 20

4.1.1 登录界面 20

4.1.2 登录操作 20

4.1.3 登录涉及相关技术 21

4.1.4 登录流程图 22

4.2 债券事件 23

4.2.1 债券基本信息维护 23

4.2.2 交易日维护 27 

4.2.3 行权提醒 28

4.3 估值参数配置 30

4.3.1 收益率曲线管理 30

4.3.2 基准利率数据管理 32

4.3.3 二级市场校验 34

4.3.4 曲线转换因子维护 35

4.3.5 估值配置 37

4.4 估值 38

4.4.1 估值操作 38

4.4.2 估值结果展示 41

4.4.3 收益率曲线展示 43

4.5 R语言造线计算 44

5 总结与展望 46

5.1 系统完成情况 46

5.2 系统待改进之处 46

结束语 47

致谢 49

参考文献 50 

1 引言

随着中国金融市场运行规则日趋完善,中国债券市场成为金融市场的一个不可或缺的部分。近几十年来,中国债市的稳健发展,规模扩大迅速,逐步形成了统一分层的市场体系,然而债券在市场中的交易不活跃,流动不充分导致交易会有异常的情况。通过债券估值可以跨越这些情况造成的影响,从市场中寻找合理的债券价格。

从本质上来看,债券估值就是根据剩余时间和收益率之间的关系,构造收益率曲线来体现债券未来现金流的现值。但在现实中,债券估值远没有想象中那么简单。如果有些债券含有复杂的偿还条款,那么它的未来现金流是很难确定的。但如何获得一条适合的收益率曲线是最基本的问题。

想要构造收益率曲线,就要经历两个阶段,首先要从庞大复杂的市场数据中筛选出有效真实的信息,其次在这些信息基础上,选用适当的模型和公式来计算曲线并描绘出来。前者须依赖实务经验判断市场动向,而后者则需大量的分布式计算。

目前国内判断数据以人工判断为主,收益率曲线会因人为因素而产生错误。不仅如此,由于现今数据的爆炸式增长,数据分析计算的发展也要与其保持同步。本文的目的正是希望解决人为因素和分布式计算的问题,以期望产生更好的成果,为我国债券市场的发展锦上添花。

1.1 (责任编辑:qin)