基于动态SV模型预测国债利率期限结构

摘要

选取中国人民银行2011年1月至2018年3月共87个月的国债收益率数据,通过改变价格数据为收益率数据,将传统的Svensson模型求解转化为线性优化问题,对利率期限结构进行较精确拟合,实证结果表明,参数的估计值与理论值有高度相关性且更加稳健。之后基于SV模型中各参数的AR(1)模型和VAR(1)模型构建了动态SV模型,实现了预测步长为1个月、6个月和1年的样本外预测,预测结果表明,随着预测步长增大,动态SV模型的预测能力逐渐增强;当预测步长为1年时,SV-VAR(1)模型表现出较明显的优势,特别是对于长期利率的预测,预测误差的均值、方差以及均方根误差均小于其他模型。因此,动态SV模型更适合于步长较长时长期利率的预测,并且SV-VAR(1)模型的表现更好,这为国债利率期限预测提供了一种新方法。