交易所国债利率期限结构实证研究

我国利率期限结构对宏观经济预测能力实证研究

摘要：利率期限结构表达的是利率和期限之间的一个函数关系，它在金融分析的理论及实证研究中均起到非常重要的作用。利率期限结构蕴含着丰富的经济信息，能够对一些重要的宏观经济变量进行预测。随着中国市场经济的深化和利率市场化的推进，研究利率期限结构对宏观经济预测能力有十分重要的意义。

关键词：利率期限结构；利率；经济增长

中图分类号：o121.2 文献标识码：a 文章编号：1001-828x（2013）06-00-01

利率问题是金融市场基础和核心，利率几乎与所有的金融现象都有一定的联系。利率期限结构，反映了相同风险水平下，即期利率与到期期限之间的关系，它包含了未来经济的信息，通过对这些信息进行分析和估计，可以得到未来的利率水平的理性预测和宏观经济变量与利率期限结构之间的关系，判断未来经济的整体状况。近年来，随着我国利率市场化进程的稳步推进，研究我国国债利率期限结构对推进我国利率市场化有重要意义。

一、利率期限结构对宏观经济预测能力的理论基础

对利率期限结构能够预测经济增长这个问题主要是从利率期限结构的斜率来进行解释，大致有如下两种：

第一种解释是通过人们的预期来完成的，短期利率的变动会影响人们的预期，人们预期的变动则会引起长期利率的变动，长期利率对国民经济的消费、投资等宏观变量具有重要而且直接的影响，进而作用于经济增长。因此可以通过利率期限结构预测未来经济增长的变动趋势。

第二种解释则是认为利率期限结构反映的是预期未来货币政策的信息。这种观点认为，短期内，价格存在刚性，而未来长期的价格是可变的，如果人们预期未来货币政策宽松，将会有如下的理论表现：预期未来货币政策宽松→未来实际利率水平下降→未来投资增加→未来产出增加；预期未来货币政策宽松→未来实际利率水平下降→预期未来通胀升水水平超过实际利率下降水平→长期名义利率水平上升→收益率曲线斜率加大→长短期利差加大，这样长短期利差与未来产出水平呈现正相关关系。

董皓舒：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　金融领域　

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　

董皓舒　

（东华大学　工商管理学院，上海２０００５１）　

［摘要］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。　［关键词］组合预测；国债；利率期限结构；ＢＰ神经网络；指数函数回归　［中图分类号］　２４．３３　［文献标识码］Ａ　［文章编号］１００５—６４３２（２０１０）４４—００４７—０３　

１　引　言　国债的利率期限结构，是指国债的到期期限与其到期　年收益率之间的关系。作为整个经济活动的基准利率，国　债的到期年收益率情况，全面而深刻地影响着市场上其他　利率和资产的价格评估。因此，深入研究如何提高国债利　率期限结构的预测准确度，将有助于资产定价、金融产品　设计、资产保值和投资风险管理。　２模型的引入　２．１指数函数回归　投资活动的核算，通常连续复利方式来计算到期年收　

ＩＰＯ定价的影响已经不如改革之前显著，并且限售股对　ＩＰＯ定价有显著影响，这对拟发行上市的公司合理制定发　行的股本结构、确定有效的发行价格都有重要的意义。对　投资银行声誉的研究我们发现，不同的证券公司对新股发　行定价并无显著影响，拟发行上市的公司应该专注于证券　公司承销的发行费用等成本，而不是以证券公司名声的大　小来选择主承销商，以求最大程度降低发行费用。　最后，在《财富中国》有关行业界定的基础上，我　们采用了魏杰在２０００年的传统与非传统行业的分类方法，　可能在我们研究的时间窗口期内有关传统行业的划分相比　较于２０００年有所不同，因此我们得出了与较早期文献不　同的结论，即行业类别对新股发行价格没有显著影响，这　与现实印象也不相符，因为传统行业相比较于新兴行业，　由于所处的行业生命周期不同，赢利发展前景不同，一般　会有较低的发行价格，所以有关这一问题还需要我们进一　步研究。　益率。假定投资者持有国债到期满，且国债利息的再投资　年利率等于国债的到期年收益率，则采用指数函数形式来　预测国债的到期年收益率。　ｂｔ　Ｙ　ａｅ　２．２　ＢＰ神经网络　ＢＰ神经网络采用Ｓｉｇｍｏｉｄ激活函数的三层前馈网　络结构，能够以任何精度模拟复杂的非线性系统。ＢＰ　神经网络具有自学习和自适应的能力，通过预先提供　的一批输人输出对应数据，就能够分析出两者之间的　潜在映射规律，而无须事前揭露这种映射关系的数学　方程。ＢＰ神经网络的拓扑结构包含输入层、隐含层、　输出层。　

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国债利率期限结构研究综述

作者：杨鹏

来源：《西部论丛》2019年第26期

摘 要：近年来，我国债券市场蓬勃发展，越来越多的投资者愿意将各种类型债券选作自己的投资标的。但要想在选择债券类型时得到一个理性地答案，就必须研究债券到期年限和其收益率之间的关系，这就使得对于利率期限结构的研究变得日益有价值。本文主要通过对国内外关于利率期限结构的理论进行梳理，大体按照时间顺序，回顾了相关研究的发展历程。通过对照与比较，试图为后续关于利率期限结构的研究提供一定的参考和下一步研究可能的选择方向。

关键词：债券;利率;期限结构

1.国外利率期限结构相关研究

利率期限结构主要说明的是，当一类债券风险性相同的时候，到期年限长短不同，收益比率就不同，此时，到期年限长短和收益比率之间的关系就被称为利率的期限结构。如果将横坐标设置为债券的到期年限，纵坐标设置为债券的收益比率，在这个象限内，将债券的“期限-收益率”关系描绘出来，会得到一条曲线，这条曲线就被称为利率期限结构曲线。

1.1静态估计理论

（1）样条函数法

这种方法的主要研究者是学者McCulloch（1971）。此方法首先将不同期限的债券按照到期时间长短的不同，划分成多个区间。为了求出每个区间上的贴现因子函数，采用不相同參数的二项式作假设，随后通过WLS法分别算出每个区间二项式的具体参数，这样就可以求得一个贴现因子函数，通过这个函数，做一定转换，就得到一条利率期限结构的光滑曲线。

（2）息票剥离法

息票剥离法最早的提出者是Fama和Bliss（1987），他们认为，要研究债券的利率期限结构，可以先将附息债券的本金支付和各期利息支付分别拆分开，每一笔现金流当作一个零息债券。之后，计算到期日最近的“零息债券”的收益比率，再采用插值法以及采用迭代法，计算出之后所有“零息债券”的收益比率，将所有求得的“零息债券”的收益率和其对应期限描点连线，即可得出利率期限结构的曲线。

含融教学岛研究　２０１０年第１期（总第１２９期）　

我国利率期限结构无套利均衡分析的实证研究　

袁靖，王忠辉　

（山东工商学院统计学院，山东烟台２６４００５）　

摘要：估计利率期限结构的方法主要有回归分析法和无套利分析法。利用我国上交所国债数据，选用参数模型比较　

分析ＣＳ（允许套利机会）和ＡＦＧ、ＡＦＳＶ模型（排除套利机会）的利率预测能力，结果发现：ＡＦＧ、ＡＦＳＶ模型对利率期限结　

构的三因子拟合效果优于ＣＳ模型，嵌入动态无套利分析的利率预测模型会产生整体更小的偏差。今后定价者在对利率　

期限结构进行分析时应考虑无套利限制条件。　

关键词：利率期限结构；无套利分析法；ＣＳ模型；ＡＦＧ模型；ＡＦＳＶ模型　

中图分类号：Ｆ８３０．９　文献标识码：Ａ　文章编号：１００６—３５４４（２０１０）０１—００４４—０３　

固定收益组合管理者、中央银行和市场参与者　

一直在寻找计量经济模型来更好地抓住利率变化的　

特点。利率的期限结构是对债权型金融产品（以下简　

称债券）的利率和它的期限之间关系的概括。利率是　

指到期收益率，而到期收益率是指投资者持有债券　

至到期日，如未发生拒付时所获得的平均收益。期限　

是指到期时的时长（如年数、月数）。由于利率会因期　

限的不同而不同，从而形成利率的期限结构。利率期　

限结构隐含着货币政策和市场风险因子的大量信　

息，关于它的模型可看作有用的决策工具。估计利率　

的期限结构的方法主要有回归分析法和无套利分析　

法。由于当且仅当利率的期限结构存在时，无卖空限　

制的无摩擦市场是无套利的，而且均衡定价是建立　

在无套利假设的基础之上的，所以近年来无套利分　

析方法大大促进了利率期限结构的研究。　

一、文献综述　

在国内，近年来有学者开始进行债券利率期限　

结构构造方法的实证研究。庄东辰（１９９６）和陈雯、陈　

浪南（２０００）分别采用单利、复利指数函数来简单拟　

合国债到期收益率；曹兴华（２００２）采用多项式样条　

函数拟合国债到期收益率；郑振龙、林海（２００３）采用