科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着我国利率市场化的推进,国债的价格形成及其收益率曲线的完善在利率定价中发挥着越来越关键的作用,国债收益率曲线的预测对于金融机构利率风险管理至关重要。本文以wind中的中债国债即期收益率数据为样本,利用动态Nelson-Siegel模型拟合出样本内的收益率曲线,根据拟合的收益率曲线做出预测。拟合分为两步:第一步,先后使用了非线性最小二乘法和卡尔曼滤波法,估计出模型中的非线性参数衰减因子,从而使结果更稳定;第二步,使用线性最小二乘法,估计出模型中的线性参数序列为水平因子、斜率因子和曲度因子。预测分为两步:第一步,利用NARX动态神经网络方法对水平因子、斜率因子和曲度因子做预测;第二步,根据预测的下期的三个因子值和拟合过程中确定的衰减因子,得到下期的预测的收益率随期限变化的函数。并据此绘制该预测的函数图像。结果表明该方法较好地预测了国债收益率曲线的变动规律,具有一定的应用价值,可以据此制定合适的国债交易策略,也可为金融机构进行利率风险管理提供一定的决策参考。
- 单位
