中国银行间市场国债收益率曲线:基于静态插值模型的估计

发布时间：2024-05-30 20:02

　　本文依据多指数衰减插值模型(Multiple Exponential Decay Interpolation Model),对中国银行间市场国债收益率曲线进行拟合。同时将多指数衰减模型与McCulloch三次样条模型和Nelson-Siegel-Svensson模型进行比较。实证结果表明,多指数衰减模型能更好适应中国银行间市场国债收益率曲线的形态特点,拟合优度更高,且兼具模型简约、计算负荷量小等优点。通过对比样本期间拟合价格残差的月加权均方根误差(wRMSE),多指数衰减模型在收益率曲线拟合方面具有相对优势,兼顾有效性、最优性和简约性,同时最大程度克服了过度拟合。此外,多指数衰减模型能够适应波动性较大的极端市场价格数据,在识别债券价格异象方面有一定优势。

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【部分图文】：

图1DW检验结果,2015/07,MED

Durbin-Watson(以下简称DW)是检验拟合残差是否存在序列相关的候选方法之一。以拟合2015年7月银行间国债市场收益率曲线为例,图1展示了MED模型在不同k取值时拟合残差项的DW统计值及其95%置信区间(11)。如图所示,DW统计值大致随k增大而增大;95%置信区间给出....

图2BIC结果,2015/07,MED

对于模型整体拟合优度,我们可以运用各种信息准则挑选最优k值。以贝叶斯信息准则(BayesianInformationCriterion,简称BIC)为例,图2显示了2015年7月收益率曲线拟合中每个k≥2整数值对应的BIC值。其中,BIC值随k值先降低后上升,当k=4时模型拟....

图3拟合的收益率曲线,2015/07

按照第三部分第一节的方法,我们尝试用MED、SNC和NSS三种插值模型分别对每个月度的收益率曲线进行拟合。图3是基于2015年7月银行间国债数据进行拟合的收益率曲线。基于相同横截面样本,三种模型的拟合结果差异十分显著。首先,SNC模型拟合(图3-(b)所示)的远期利率曲线(虚线)....

图4拟合的即期收益率曲面,2009/01—2018/12

图4展示三种模型分别拟合样本期全部120个月的月度即期收益率曲线,从中我们可以看到近10年来中国无风险收益率曲线随时间变化的动态过程。图4-(a)为MED模型拟合的收益率曲线,该拟合成功地捕捉到样本期初的低利率环境以及2013和2017年两次“钱荒”事件导致的利率高企。具体而言,....

本文编号：3984735