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基于ARMA模型和VAR模型的中国债券市场信用价差预测比较研究

发布时间:2018-09-17 12:40
【摘要】:选取上海证券交易所企业债和国债月度数据,利用遗传算法对静态利率期限结构NSM参数模型进行求解,进而拟合较为精确的企业债和国债的利率期限结构,据此计算出企业债的信用价差。数据一部分作为样本内拟合区间,另外一部分作为样本外预测区间以检查模型的预测精度。通过建立自ARMA样本外预测模型和VAR样本外预测模型分别对我国债券市场信用价差进行预测,最后比较两种模型的预测精度。结果表明VAR模型对于信用价差短期预测较为准确,而ARMA模型对于较长期预测较为准确。
[Abstract]:Based on the monthly data of corporate bonds and treasury bonds of Shanghai Stock Exchange, the NSM parameter model of static interest rate term structure is solved by genetic algorithm, and then the more accurate term structure of enterprise bonds and treasury bonds is fitted. Based on this, the credit spread of corporate debt is calculated. One part of the data is used as the fitting interval within the sample and the other part is used as the prediction interval outside the sample to check the prediction accuracy of the model. The credit spread of China's bond market is forecasted by establishing the prediction models from ARMA and VAR respectively. Finally, the prediction accuracy of the two models is compared. The results show that VAR model is more accurate for short-term prediction of credit spread, while ARMA model is more accurate for longer term prediction.
【作者单位】: 北京化工大学经济管理学院;
【基金】:国家自然科学基金(71171012)
【分类号】:F224;F832.51

【参考文献】

相关期刊论文 前4条

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【共引文献】

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10 王p,

本文编号:2245957


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