基于动态扩展Nelson-Siegel模型的国债利率期限结构研究实证分析

发布时间：2017-06-16 09:07

  本文关键词：基于动态扩展Nelson-Siegel模型的国债利率期限结构研究实证分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：利率期限结构是金融研究中最为重要的课题之一,并已成为金融领域风险管理、资产定价和货币政策制定的基准。随着我国利率市场化进程的深化和金融资本市场的急速发展,利率期限结构研究的重要性日益显著。研究分析我国国债利率期限结构的特点和发展趋势,并建立符合其发展趋势的利率期限结构,具有非常重大的理论意义和现实指导意义。现代利率期限结构研究主要包含静态、动态、混合以及宏观金融模型。由于模型参数较少,预测能力较强,且与宏观经济变量相关性较为紧密等优点,Diebold and Li于2006年在Nelson-Siegel模型基础上提出的动态Nelson-Siegel模型(DNS),目前已得到学术界的认可,并在实践中得到了广泛的应用。本文主要运用定量分析与实证研究相结合的研究方法对中国当前的国债利率期限结构进行了较为系统的研究。本文首先阐述国内外相关利率期限结构的相关理论,对基本模型和实现方法进行论述,着重分析动态扩展Nelson-Siegel模型(DGNS)和动态NS模型以及相应的状态空间方程和因子经济含义。在实证分析方面,本文通过对银行间市场国债利率数据的分析研究,实证拟合分析了包括具体形态、期限结构因子等利率期限结构的静态和动态特征。通过对DNS模型和DGNS模型的实证数据的比较分析,充分证明了两模型都有足够的解释能力来拟合及预测中国国债利率期限结构数据,也证明DGNS模型在短期和长期上拟合效果优于DNS模型,而在样本外预测短期内相对更准确。最后本文对获得的利率期限结构因子与宏观经济数据建立VECM模型进行宏观金融模型分析,深入分析了彼此的关联和影响,并获得了宏观经济变量与利率期限结构因子的协整关系,为学者进行后续宏观金融分析提供了参考。
【关键词】：利率期限结构 国债利率 动态Nelson-Siegel模型(DNS) 动态扩展Nelson-Siegel模型(DGNS) VECM
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F224;F832.5;F812.5
【目录】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-10
• 第一章 引言10-14
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 论文的研究框架11-12
• 1.3 可能的创新点和不足12-14
• 1.3.1 可能的创新点12
• 1.3.2 不足之处12-14
• 第二章 利率期限结构理论14-20
• 2.1 传统利率期限结构理论14-15
• 2.2 现代利率期限结构理论15-19
• 2.2.1 静态模型15-16
• 2.2.2 动态模型16-18
• 2.2.3 混合模型18
• 2.2.4 宏观金融模型18-19
• 2.3 本章小结19-20
• 第三章 基本模型与实现方法20-30
• 3.1 静态Nelson Siegel模型(NS模型)20-22
• 3.2 动态Nelson Siegel模型（DNS模型）22-23
• 3.3 动态扩展Nelson Siegel模型（DGNS模型）23
• 3.4 卡尔曼滤波原理简介23-26
• 3.5 模型所对应的状态空间表示26-29
• 3.5.1 DNS模型状态空间表示26-28
• 3.5.2 DGNS模型状态空间表示28-29
• 3.6 本章小节29-30
• 第四章 国债利率数据实证分析30-59
• 4.1 数据获取30-33
• 4.2 DNS模型估算33-47
• 4.2.1 静态拟合33
• 4.2.2 卡尔曼滤波初值设定33-35
• 4.2.3 参数估算结果35-36
• 4.2.4 样本内拟合36-38
• 4.2.5 样本外预测38-45
• 4.2.6 因子与样本数据关系45-47
• 4.3 DGNS模型估算47-58
• 4.3.1 静态拟合48
• 4.3.2 卡尔曼滤波初值设定48-49
• 4.3.3 参数估算结果49-50
• 4.3.4 样本内拟合50-52
• 4.3.5 样本外预测52-57
• 4.3.6 因子与样本数据关系57-58
• 4.4 本章小结58-59
• 第五章 利率期限结构与宏观经济相关性实证分析59-71
• 5.1 宏观经济变量的选择59-60
• 5.2 平稳性检验60-62
• 5.3 协整检验与VECM模型62-64
• 5.4 变量间格兰特因果检验64-66
• 5.5 脉冲响应分析66-70
• 5.6 本章小结70-71
• 第六章 结束语71-73
• 6.1 结论71-72
• 6.2 后续研究工作72-73
• 参考文献73-76
• 附录1 卡尔曼滤波方法寻找DGNS模型超参数函数76-79
• 附录2 非线性拟合DGNS函数79-81
• 附录3 卡尔曼滤波方法寻找DNS模型超参数函数81-83
• 附录4 非线性拟合DNS函数83-85
• 附录5 DGNS模型状态因子月度序列85-88
• 附录6 DNS模型状态因子月度序列88-91
• 致谢91-94
• 附件94

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本文编号：454962