Модель процентных ставок для неопределенно-стохастических финансовых рынков
https://doi.org/10.26794/2308-944X-2025-13-3-109-126
Аннотация
За последние десятилетия финансовые рынки все чаще демонстрируют черты как случайности, так и неопределенности, что создает трудности для моделей процентных ставок, основанных исключительно на стохастических или неопределенных процессах. Эти модели часто неадекватно отражают двойственную природу неопределенности, что ограничивает их применимость в волатильных и непредсказуемых рыночных условиях. Целью данного исследования является разработка и оценка модели процентной ставки для неопределенно-стохастических финансовых рынков и разработка модели ценообразования облигаций с нулевым купоном в этих условиях. Методология использует неопределенные стохастические дифференциальные уравнения, которые объединяют элементы как теории вероятностей, так и теории неопределенности, тем самым учитывая алеаторные и эпистемические формы неопределенности. Предлагаемая модель расширяет классические модели краткосрочных ставок, вводя два источника неопределенности и предоставляя теоретические выводы для определения цены облигаций. Приведены числовые иллюстрации для демонстрации применения модели к оценке облигаций с нулевым купоном и для выявления отличий от традиционных подходов. Результаты исследования показывают, что процентные ставки и цены облигаций с нулевым купоном на неопределенных стохастических финансовых рынках могут быть эффективно смоделированы с помощью неопределенных случайных процессов, что приводит к повышению точности ценообразования и управлению рисками в условиях неполной информации и непредсказуемых шоков. Ключевой вывод заключается в том, что включение неопределенных стохастических дифференциальных уравнений в моделирование процентных ставок и цен облигаций с нулевым купоном обеспечивает более надежную и гибкую структуру для неопределенных стохастических рынков. Данное исследование вносит вклад в растущий объем знаний неопределенных стохастических финансов, подчеркивая необходимость гибридных моделей, способных помочь политикам, инвесторам и финансовым учреждениям обеспечить стабильность и устойчивость в условиях будущей рыночной неопределенности.
Ключевые слова
Об авторах
Джастин ЧиримаЗимбабве
Джастин Чирима — PhD в области математики финансов, преподаватель,
Масвинго.
Франк Р. Матенда
Южно-Африканская Республика
Франк Ранганай Матенда — PhD в области финансов, научный сотрудник (постдок), кафедра управления операциями,
Претория.
Тлоу Л. Кубджана
Южно-Африканская Республика
Тлоу Лазарус Кубджана — PhD в области прикладной математики, преподаватель кафедры наук о принятии решений, Колледж экономических и управленческих наук,
Претория.
Хополанг Ф. Машеле
Южно-Африканская Республика
Хополанг Филлип Машеле — PhD в области математики, профессор кафедры принятия решений, Колледж экономики и менеджмента,
Претория.
Список литературы
1. Chen Y., Li S., Kang R. Epistemic uncertainty quantification via uncertainty theory in the reliability evaluation of a system with failure Trigger effect. Reliability Engineering and System Safety. 2021;215:107896. URL: https://doi.org/10.1016/j.ress.2021.107896
2. Li X.-Y., Tao Z., Wu J.-P., Zhang W. Uncertainty theory based reliability modeling for fatigue. Engineering Failure Analysis. 2021;119:104931. URL: https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2020.104931
3. Kolmogoroff A. Grundbegriffe der wahrscheinlichkeitsrechnung. 1933. URL: https://doi.org/10.1007/978–3–642–49888–6
4. Liu B. Uncertainty Theory (2nd Ed.) Berlin: Springer-Verlag; 2007.
5. Liu B. Some research problems in uncertainty theory. Journal of Uncertain systems. 2009;3(1):3–10.
6. Matenda F. R., Chikodza E. A stock model with jumps for Itô-Liu financial markets. Soft Computing. 2019;23:4065–80. URL: https://doi.org/10.1007/s00500–018–3054–8
7. Li G., He G., Zheng M., Zheng A. Uncertain sensor-weapon-target allocation problem based on uncertainty theory. Symmetry. 2023;15(1):176. URL: https://doi.org/10.3390/sym15010176
8. Huang H., Ning Y. Risk-neutral pricing method of options based on uncertainty theory. Symmetry. 2021;13(12):2285. URL: https://doi.org/10.3390/sym13122285
9. Şanlıbaba İ. Uncredibility with fuzzy variables in uncertainty and its use in decision support in making sense of heart sounds. Applied Soft Computing. 2025;169:112641. URL: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.112641
10. Yang T., Huang X. Two new mean-variance enhanced index tracking models based on uncertainty theory. The North American Journal of Economics and Finance. 2022;59:101622. URL: https://doi.org/10.1016/j.najef.2021.101622
11. Craigmile P., Herbei R., Liu G., Schneider G. Statistical inference for stochastic differential equations. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. 2023;15(2): e1585. URL: https://doi.org/10.1002/wics.1585
12. Chirima J., Matenda F. R., Chikodza E., Sibanda M. Dynamic programming principle for optimal control of uncertain random differential equations and its application to optimal portfolio selection. Review of Business and Economics Studies. 2024;12(3):74–85. URL: https://doi.org/10.26794/2308–944X-2024–12–3–74–85
13. Gupta S., Jayannavar A. M. Stochastic resetting: A (very) brief review. Frontiers in Physics. 2022;10:789097. URL: https://doi.org/10.3389/fphy.2022.789097
14. Huang Y., Mabrouk Y., Gompper G., Sabass B. Sparse inference and active learning of stochastic differential equations from data. Scientific Reports. 2022;12(1):21691. URL: https://doi.org/10.1038/s41598–022–25638–9
15. Black F., Scholes M. The pricing of options and corporate liabilities. Journal of Political Economy. 1973;81(3):637–54. URL: https://doi.org/10.1086/260062
16. Merton R. C. Theory of rational option pricing. The Bell Journal of Economics and Management Science. 1973:141–83. URL: https://doi.org/10.2307/3003143
17. Vasicek O. An equilibrium characterization of the term structure. Journal of Financial Economics. 1977;5(2):177–88. URL: https://doi.org/10.1016/0304–405X(77)90016–2
18. Ho T. S., Lee S. B. Term structure movements and pricing interest rate contingent claims. The Journal of Finance. 1986;41(5):1011–29. URL: https://doi.org/10.1111/j.1540–6261.1986.tb02528.x
19. Hull J., White A. Pricing interest-rate-derivative securities. The Review of Financial Studies. 1990;3(4):573–92. URL: https://doi.org/10.1093/rfs/3.4.573
20. Cox J. C., Ingersoll Jr J. E., Ross S. A. An intertemporal general equilibrium model of asset prices. Econometrica: Journal of the Econometric Society. 1985:363–84. URL: https://doi.org/10.2307/1911241
21. Sun Y., Liu S. Interest‐Rate Products Pricing Problems with Uncertain Jump Processes. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2021;2021(1):7398770. URL: https://doi.org/10.1155/2021/7398770
22. Yu S., Ning Y. An interest-rate model with jumps for uncertain financial markets. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2019;527:121424. URL: https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.121424
23. Zhou J., Jiang Y., Pantelous A. A., Dai W. A systematic review of uncertainty theory with the use of scientometrical method. Fuzzy Optimization and Decision Making. 2023;22(3):463–518. URL: https://doi.org/10.1007/s10700–022–09400–4
24. Ye T., Liu B. Uncertain hypothesis test for uncertain differential equations. Fuzzy Optimization and Decision Making. 2023;22(2):195–211. URL: https://doi.org/10.1007/s10700–022–09389-w
25. Liu Z. Option Pricing Formulas in a New Uncertain Mean‐Reverting Stock Model with Floating Interest Rate. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2020;2020(1):3764589. URL: https://doi.org/10.1155/2020/3764589
26. Hassanzadeh S., Mehrdoust F. Valuation of European option under uncertain volatility model. Soft Computing. 2018;22:4153–63. URL: https://doi.org/10.1007/s00500–017–2633–4
27. Sun Y., Su T. Mean-reverting stock model with floating interest rate in uncertain environment. Fuzzy Optimization and Decision Making. 2017;16:235–55. URL: https://doi.org/10.1007/s10700–016–9247–7
28. Li X., Xiao C., Chen X., Liu Y. Uncertain generalized mean reversion interest rate risk model with applications to financial instruments. Journal of Industrial and Management Optimization. 2025;21(4):2816–33. URL: https://doi.org/10.3934/jimo.2024195
29. Yang X., Ke H. Uncertain interest rate model for Shanghai interbank offered rate and pricing of American swaption. Fuzzy Optimization and Decision Making. 2023;22(3):447–62. URL: https://doi.org/10.1007/s10700–022–09399–8
30. Liu Y., Jing H., Ye T. A new uncertain interest rate model with application to Hibor. Symmetry. 2022;14(7):1344. URL: https://doi.org/10.3390/sym14071344
31. Chen X., Gao J. Uncertain term structure model of interest rate. Soft Computing. 2013;17:597–604. URL: https://doi.org/10.1007/s00500–012–0927–0
32. Zhang Z., Ralescu D. A., Liu W. Valuation of interest rate ceiling and floor in uncertain financial market. Fuzzy Optimization and Decision Making. 2016;15:139–54. URL: https://doi.org/10.1007/s10700–015–9223–7
33. Zhu Y. Uncertain fractional differential equations and an interest rate model. Mathematical Methods in the Applied Sciences. 2015;38(15):3359–68. URL: https://doi.org/10.1002/mma.3335
34. Sun Y., Yao K., Fu Z. Interest rate model in uncertain environment based on exponential Ornstein–Uhlenbeck equation. Soft Computing. 2018;22:465–75. URL: https://doi.org/10.1007/s00500–016–2337–1
35. Li Z., Liu Y.-J., Zhang W.-G. Quasi-closed-form solution and numerical method for currency option with uncertain volatility model. Soft Computing. 2020;24(19):15041–57. URL: https://doi.org/10.1007/s00500–020–04854–3
36. Wang X. Pricing of European currency options with uncertain exchange rate and stochastic interest rates. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2019;2019(1):2548592. URL: https://doi.org/10.1155/2019/2548592
37. Liu Y. Uncertain random variables: A mixture of uncertainty and randomness. Soft computing. 2013;17:625–34. URL: https://doi.org/10.1007/s00500–012–0935–0
38. Wang X., Shi G., Sheng Y. Delayed renewal process with uncertain random inter-arrival times. Symmetry. 2021;13(10):1943. URL: https://doi.org/10.3390/sym13101943
39. Shi G., Sheng Y., Ahmadzade H., Tahmasebi S. Extropy: Dual of entropy for uncertain random variables and iIts applications. Journal of Industrial and Management Optimization. 2025;21(5):4025–40. URL: https://doi.org/10.3934/jimo.2025041
40. Hu F., Fu X., Qu Z. Uncertain random variables and laws of large numbers under U-C chance space. Fuzzy Sets and Systems. 2024;493:109086. URL: https://doi.org/10.1016/j.fss.2024.109086
41. Gao J., Yao K. Some concepts and theorems of uncertain random process. International Journal of Intelligent Systems. 2015;30(1):52–65. URL: https://doi.org/10.1002/int.21681
42. Fei W. On existence and uniqueness of solutions to uncertain backward stochastic differential equations. Applied Mathematics-A Journal of Chinese Universities. 2014;29(1):53–66. URL: https://doi.org/10.1007/s11766–014–3048-y
43. Liu B. Uncertainty Theory (5th Ed.). China: Uncertainty Theory Laboratory; 2024.
44. Chirima J., Chikodza E., Hove-Musekwa S. D. Uncertain stochastic option pricing in the presence of uncertain jumps. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems. 2019;27(04):613–35. URL: https://doi.org/10.1142/S0218488519500272
45. Wu C., Yang L., Zhang C. Uncertain stochastic optimal control with jump and its application in a portfolio game. Symmetry. 2022;14(9):1885. URL: https://doi.org/10.3390/sym14091885
46. Zhou J., Yang F., Wang K. Multi-objective optimization in uncertain random environments. Fuzzy Optimization and Decision Making. 2014;13:397–413. URL: https://doi.org/10.1007/s10700–014–9183–3
47. Fei W. Optimal control of uncertain stochastic systems with Markovian switching and its applications to portfolio decisions. Cybernetics and Systems. 2014;45(1):69–88. URL: https://doi.org/10.1080/01969722.2014.862445
48. Chen X. Theory of uncertain finance. Beijing, China: Uncertainty Theory Laboratory; 2016.
Рецензия
Для цитирования:
Чирима Д., Матенда Ф.Р., Кубджана Т.Л., Машеле Х.Ф. Модель процентных ставок для неопределенно-стохастических финансовых рынков. Review of Business and Economics Studies. 2025;13(3):109-126. https://doi.org/10.26794/2308-944X-2025-13-3-109-126
For citation:
Chirima J., Matenda F.R., Kubjana T.L., Mashele H.P. An Interest Rate Model for Uncertain-Stochastic Financial Markets. Review of Business and Economics Studies. 2025;13(3):109-126. https://doi.org/10.26794/2308-944X-2025-13-3-109-126



























