基于智能神经网络组合预测的国债利率期限结构建模与实证

作为整个经济活动的基准利率,国债的利率期限结构,全面而深刻地影响着市场上其他利率和资产价格的评估。在分析了传统的指数函数回归、BP神经网络单一预测方法的局限性后,本文建立了将不同单一模型的预测值进行集聚处理的神经网络组合预测模型,并对上海证券交易所20个不同待偿期限的国债品种进行预测和方差检验。实证结果表明,神经网络组合预测模型,能够充分吸收各单一预测模型的优点,扬长避短,削弱单一模型的不稳定性,增强预测的准确性、有效性。     

我国国债利率期限结构的实证分析

针对上海证券交易所的国债数据,本文采用三次多项式模型研究2009年9月16日上市的38种国债的即期利率,分析结果表明:我国国债收益率,尤其是中长期国债收益率水平偏低,多数处在2.5%～3.5%之间,这说明社会资本成本水平低,同时也蕴含着较大的利率风险,是价格扭曲的信号,也是我国债券市场不发达的反映.     

货币政策周期与国债利率期限结构

以银行间隔夜拆借平均利率作为货币政策代理变量,利用2003年10月—2011年3月上交所国债数据估计出Nelson-Siegel模型的水平因子和倾斜度时间序列,运用马尔科夫区制转移向量自回归模型研究不同货币政策周期下货币政策变化对国债利率期限结构的影响,实证结果表明:当货币政策从宽松周期转向紧缩周期时,水平因子变大,倾斜度变小。面对货币政策从紧的冲击,在货币政策的宽松期和紧缩期,水平因子的响应分别为正向和负向,而倾斜度的响应均为负向。     

国债利率期限结构研究文献综述

本文从国债收益率曲线的特征、拟合与预测方法以及国债利率期限结构的影响因素三个方面,分析和梳理近年来我国关于国债利率期限结构的研究文献。总结现有研究结论之后,本文对未来关于我国国债利率期限结构的研究进行展望,认为可以从突破创新拟合与预测方法以及丰富流动性管理工具对我国国债利率期限结构的研究两方面入手来弥补现有研究的不足,以完善相关领域的研究。     

金融危机冲击下的中国国债利率期限结构分析

美国次贷危机不仅影响到整个美国经济,而且波及全球,导致全球金融危机。文章在阐述国债利率期限结构理论和国内外相关研究文献基础上,采用幂函数这一非线性回归模型对次贷危机时期我国国债收益率曲线的形状进行了静态拟合实证分析以及多个时点国债收益率曲线的动态分析。结果表明,我国国债市场已经逐渐走向成熟,能够较好地反映我国实际的经济运行状况以及世界金融市场受到的冲击,基本符合市场预期理论和流动性偏好理论。     

基于CIR模型的银行间国债市场利率期限结构解析

随着债券市场的不断发展和利率市场化改革,我国要形成具有代表性的市场基准利率是关键所在。而目前我国对这方面的研究比较欠缺,因此本文将利用国外成熟的动态利率期限结构模型(CIR模型)来研究我国银行间国债市场的利率期限结构。本文采用极大似然估计法,并通过Matlab优化工具箱以及合成数据模型,利用银行间国债市场数据对CIR模型进行了参数估计。在此基础上,通过Matlab程序拟合得出我国银行间国债市场的利率期限结构,最后将其应用到我国银行间固定利率国债定价上。     

我国国债利率期限结构存在的问题及建议

由于我国的金融市场还处于发展阶段,利率市场化不够发达,因此我国利率期限结构还存在很多不合理的地方。本文对期限结构进行了剖析,指出了存在的问题,基于这些分析,提出了进一步健全我国债券市场利率期限结构的建议。     

利率期限结构实证分析

本文首先介绍了利率期限结构的相关理论;再利用bloomberg.com上获得的六月四日美国国债数据计算出国债利率期限结构,并将该期限结构与国内的利率期限结构作对比。     

利率期限结构实证分析

本文首先介绍了利率期限结构的相关理论;再利用bloomberg.com上获得的六月四日美国国债数据计算出国债利率期限结构,并将该期限结构与国内的利率期限结构作对比。     

上交所利率期限结构的变动因素分析

本文通过时我周上交所国债市场利率期限结构变化的分析,得到了影响我国国债市场利率曲线变化的三个最主要的因子,即水平度、倾斜度和曲度,并讨论了几个因子变化的意义,给债券利率风险管理提供了重要的参考价值.