新金融2024,Issue(6) :56-64.

收益率模型拓展与中国国债收益率预测研究——基于Nelson-Siegel模型

王冉冉
新金融2024,Issue(6) :56-64.

收益率模型拓展与中国国债收益率预测研究——基于Nelson-Siegel模型

王冉冉1
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作者信息

  • 1. 北京银行博士后科研工作站;清华大学社会科学学院经济学研究所博士后流动站
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摘要

在我国利率市场化改革的大背景下,利用利率期限结构模型拟合和预测国债收益率,对宏观政策管理和债券投资实务研究具有重大意义.本文对动态Nelson-Siegel模型进行拓展,共拓展了12种收益率预测模型,并比较了不同模型的预测能力;将77个高频宏观因子纳入模型中,研究中国国债收益率曲线的结构特征,并对国债收益率的走势进行预测.研究发现:拓展后的Nelson-Siegel模型可以从水平因子、斜率因子和曲率因子三个角度解释收益率曲线的结构性特征;宏观因子的加入可以显著提升模型的预测能力;从预测期限看,预测期限越短,预测偏差越小,预测效果也越好;从利率期限结构看,收益率预测模型对于短期债券的收益率预测能力优于长期债券.

关键词

国债收益率预测/利率期限结构/收益率模型比较/动态Nelson-Siegel模型

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出版年

2024
新金融
交通银行股份有限公司

新金融

CHSSCD北大核心
影响因子:1.899
ISSN:1006-1770
参考文献量5
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