国债利率期限结构的函数型主成分分析和预测

摘要

本文应用函数型主成分分析方法(FPCA)对中国国债利率期限结构进行建模分析和预测.选取2002至2016年国债到期收益率数据进行研究,结果发现前三个主成分函数可以解释收益率曲线99.62％的方差.进而构建函数型三因子模型,并通过预测函数型主成分得分对收益率曲线进行预测,使用均方根误差评价模型预测结果的优劣.结果表明,FPCA模型在收益率的样本外预测方面优于传统动态NS族模型(动态NS模型、动态BC模型和动态SV模型).