适应我国国债利率期限结构的预测方法探讨

摘要

在为债券及其他金融资产进行定价时,国债利率的期限结构是重要的参考因素,如何对其进行合理而尽量准确的预测,一直是学术研究和业务实践中的关注焦点.为了对比各种预测模型对该指标的刻画能力和预测准确程度,选取2016年1月4日至2019年12月31日的国债收益率每日收盘数据,对动态Svensson模型(简称"DS模型")和长短时记忆神经网络模型(LSTM模型)的预测结果进行比较分析发现:DS模型和LSTM模型在样本内都有着良好的拟合效果;LSTM模型的预测效果明显好于DS模型.因此,构建基于预期收益率曲线的国债投资组合主动管理策略,并通过仿真实验证实,该策略能够实现显著高于市场基准的投资收益.