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我国国债利率期限结构预测方法研究——基于NSS模型的一类预测方法

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论文说明:图表目录

声明

1引言

1.1研究背景和主题

1.2研究意义和应用前景

1.3研究现状和本文技术方法

1.3.1构建国债利率期限结构的模型

1.3.2国债利率期限结构的预测

1.4研究思路

1.5研究结构

2预测国债利率期限结构的基础

2.1 NSS模型介绍

2.2国债利率期限结构的估计

2.2.1估计原理

2.2.2实证分析

3利用NSS模型参数对国债利率期限结构的时序预测

3.1参数τ1、τ2的预测问题

3.2四因子序列β0t、β1y、β2t、β3t建模过程

3.2.1平稳性检验

3.2.2纯随机性检验

3.2.3样本自相关系数(ACF)和偏自相关系数(PACF)的计算

3.2.4.ARMA模型识别

3.2.5参数估计

3.2.6模型的显著性检验

3.3模型预测效果的比较

3.3.1三种预测模型

3.3.2比较方法设计

3.3.3比较结果

4引入宏观经济变量对国债利率期限结构的回归预测

4.1国债利率期限结构与宏观经济的联系

4.1.1国债利率期限结构与经济增长

4.1.2国债利率期限结构与通货膨胀

4.1.3国债利率期限结构与货币政策

4.1.4宏观经济变量的筛选

4.2模型的建立和预测效果的比较

5在国债利率期限结构突变时的预测修正

5.1对国债利率期限结构突变的说明

5.2在国债利率期限结构突变时运用事件研究法修正预测

5.2.1确定事件发生的同期

5.2.2确定事件窗口

5.2.3确定估计期

5.2.4选择样本国债

5.2.5计算正常(或非事件)收益率

5.2.6计算非正常收益率

5.2.7计算非正常收益率之和

5.2.8确定非常收益率和非正常收益率之和的统计显著性

6总结

6.1结论与建议

6.2本文的创新之处和需要完善的地方

致 谢

参考文献

附录

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摘要

在国债市场上,国债利率期限结构在各种投资组合管理、金融资产定价和风险管理中起到了基准作用。近年来,国内外学者对它进行了大量的研究。但针对国债利率期限结构的预测方法研究在国内才刚刚起步,于是,本文就试图在总结国内外研究成果的基础上,对我国国债利率期限结构的预测方法进行尽可能准确、细致的实证研究。 本文首先选取上交所国债交易数据,利用目前各国央行常用的NSS模型构建我国国债利率期限结构,同时估计出该模型参数的时序数据。然后对该时序数据建立三种拟合模型以预测未来参数序列的发展,它们是ARMA(1,1)模型、AR(1)模型和RW模型,并采用递归算法思想比较了三种方法的预测效果,得出:在短期预测(1周)中,ARMA(1,1)模型比AR(1)更加适合,在中长期预测中,ARMA(1,1)模型适合于预测短期限利率,AR(1)模型适合于预测中长期限利率。接下来,为了搞清楚引入宏观经济变量建立回归预测模型能否改进预测效果,又筛选出三个和国债利率期限结构联系紧密的宏观经济变量,把它们和NSS模型参数放在一起利用逐步回归法分别对国债各种不同期限利率建立回归预测模型,并比较了它与时序预测方法的优劣,最终得出:单纯的时序预测方法适合于对国债利率期限结构做短、中期预测,回归预测方法在长期预测中表现出较大的优势。最后,针对央行货币政策的突然变化导致国债利率期限结构的突变,从而导致利用上述预测方法不能产生较好预测效果这一问题,本文提出了利用事件研究法修正在国债利率期限结构突变时预测的研究思路,为以后对该问题进一步的研究提供了指导性的建议。

著录项

  • 作者

    杨晓亮;

  • 作者单位

    南京理工大学;

  • 授予单位 南京理工大学;
  • 学科 金融学
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 陈联;
  • 年度 2009
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类 F832.51;
  • 关键词

    国债利率; 期限结构; 递归算法; 国债市场;

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