CIR模型（Cox-Ingersoll-Ross模型）通过最大似然估计（MLE）方法来估计其参数。

CIR模型是一种广泛应用于金融领域，特别是用于描述利率期限结构动态的随机微分方程模型。其参数估计的步骤通常如下：

1. 模型定义：CIR模型的数学表达式为$dr_t = \kappa(\theta - r_t)dt + \sigma\sqrt{r_t}dW_t$，其中$r_t$为瞬时利率，$\kappa$为均值回归速度，$\theta$为长期均值，$\sigma$为波动率，$W_t$为维纳过程。

2. 数据收集：收集模型中涉及的利率数据，通常为离散观测值。

3. 似然函数构造：根据模型和数据，构造对数似然函数。对于CIR模型，对数似然函数通常涉及矩阵指数和特征值分解等复杂计算。

4. 参数初始化：为模型参数$\kappa$、$\theta$和$\sigma$设定初始值。

5. 优化求解：使用数值优化算法（如牛顿法或BFGS算法）最大化对数似然函数，以找到使似然函数最大的参数值。

6. 模型验证：使用估计得到的参数值，通过模型模拟等方法验证模型的拟合优度和预测能力。

7. 结果解释：解释估计得到的参数的经济含义，如$\kappa$表示利率向长期均值$\theta$回归的速度，$\sigma$表示利率的波动率。

通过以上步骤，CIR模型能够有效地估计其参数，为金融分析和预测提供有力工具。在实际应用中，根据具体问题和数据特点，可能需要对上述步骤进行适当调整和优化。