检索结果-内蒙古大学图书馆

统计与信息论坛 2015年第4期30卷 38-43页

作者：陈映洲张健上海财经大学经济学院上海200433 上海财经大学金融学院上海200433

国债利率期限结构的动态演化特征对利率市场化顺利推进和产品定价有积极意义。使用非平滑FamaBliss方法对交易所市场的国债交易数据进行处理,可以获取实证研究的初始数据,然后扩展静态NSS模型为动态svensson(LSCC)模型,该模型嵌套了动态... 详细信息

国债利率期限结构的动态演化特征对利率市场化顺利推进和产品定价有积极意义。使用非平滑FamaBliss方法对交易所市场的国债交易数据进行处理,可以获取实证研究的初始数据,然后扩展静态NSS模型为动态svensson(LSCC)模型,该模型嵌套了动态Nelson-Siegel(LSC)模型。在利用状态空间模型与Kalman滤波估计出参数后,比较LSCC模型与LSC模型对利率期限结构的拟合与预测能力。结果表明:动态svensson(LSCC)模型具有更加显著的拟合能力和预测能力,能够更好地反映国债利率期限结构的动态特征。

关键词：国债利率期限结构动态svensson模型 Nelson-Siegel模型

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基于深度学习的国债利率期限结构的预测与分析

引用

应用数学进展 2025年第2期14卷 448-462页

作者：宋辉鹏张金良河南科技大学数学与统计学院河南洛阳

利率期限结构及相关问题一直是金融学的研究热点。文章借助于动态svensson模型、深度学习,构建了国债利率期限结构的深度学习预测模型。选取2012年1月~2024年5月银行间零息国债收益率数据,对其进行了实证分析,并与DS模型、加入宏观经济... 详细信息

利率期限结构及相关问题一直是金融学的研究热点。文章借助于动态svensson模型、深度学习,构建了国债利率期限结构的深度学习预测模型。选取2012年1月~2024年5月银行间零息国债收益率数据,对其进行了实证分析,并与DS模型、加入宏观经济变量的DS模型、不加入宏观经济变量的深度学习模型的预测结果进行了对比,结果显示文章提出的深度学习预测模型效果显著提升,鲁棒性更好。The term structure of interest rates and related issues has always been a research hotspot in finance. With the help of the dynamic svensson model and deep learning, this paper constructs a deep learning prediction model for the term structure of treasury bond interest rates. This paper selects the yield data of inter-bank zero-interest treasury bond bonds from January 2012 to April 2024 to conduct an empirical analysis. The results show that compared with the prediction results of the DS model, the DS model with macroeconomic variables, and the deep learning model without macroeconomic variables, the deep learning prediction model proposed in this paper has significantly improved its effectiveness and has better robustness.

关键词：利率期限结构动态svensson模型深度学习鲁棒性

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国债利率期限结构的宏观经济效应分析

引用

统计学与应用 2025年第3期14卷 270-286页

作者：宋辉鹏张金良河南科技大学数学与统计学院河南洛阳

利率期限结构及相关问题一直是金融学的研究热点。本文基于动态svensson模型拟合四因子Lt、St、Ct1、Ct2,与筛选过的宏观经济变量进行小波相干性分析,得到国债利率期限结构对M2和MLAI有预测能力。根据中国经济周期波动的特点,对数据进... 详细信息

利率期限结构及相关问题一直是金融学的研究热点。本文基于动态svensson模型拟合四因子Lt、St、Ct1、Ct2,与筛选过的宏观经济变量进行小波相干性分析,得到国债利率期限结构对M2和MLAI有预测能力。根据中国经济周期波动的特点,对数据进行小波分解,将第5、6、7层分量作为短周期、中周期、长周期的波动分量,分析国债利率期限结构对M2、MLAI在短、中、长期的影响。The term structure of interest rates and related issues have been a hot research topic in finance. In this paper, based on the dynamic svensson model fitting the four factors Lt, St, Ct1, Ct2, and wavelet coherence analysis with screened macroeconomic variables, we get that the term structure of treasury bond interest rate has the ability to predict M2 and MLAI. According to the characteristics of China’s business cycle fluctuations, the data is decomposed by wavelet, and the 5th, 6th, and 7th components are taken as short cycle, medium cycle, and long cycle fluctuation components to analyze the impact of the term structure of treasury bond interest rates on M2 and MLAI in the short, medium, and long term.

关键词：利率期限结构动态svensson模型小波变换小波相干性小波分解

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