Nelson-Siegel模型中的时变载荷因子及其对提高经济形势预测的重要作用

现有文献中Nelson-Siegel模型大多将载荷因子λ提前固定为常数或作为待估静态参数,较少考虑载荷因子λ的时变化。本文基于得分驱动时变参数建模方法,在状态空间模型框架内考虑时变载荷因子λ,构建GAS-λ-DNS模型,并提取相应时变载荷因子。结果显示,时变载荷因子λ_(t)呈现出极强的波动性,同时与经济周期密切相关;将时变载荷因子λ_(t)应用于预测工业产出增速,发现载荷因子相比于传统宏观预测因子具有额外增量信息,引入λ_(t)可以显著提高模型预测精度。本文结论对Nelson-Siegel利率期限结构建模和宏观经济预测因子选取具有参考价值。

中国利率期限结构与宏观经济运行的关系——基于动态Nelson-Siegel模型的研究

本文突破了传统上用几个关键期限利率的组合作为利率期限结构的代理变量,而是选用动态Nelson-Siegel模型估计出的潜在因子。且经验证明,本文选择的潜在因子较传统方法能更好地体现中国银行间国债市场的利率期限结构特征。同时,本文研究发现宏观经济在边际上影响着利率期限结构,其主要是实体经济(CPI和工业增加值)对斜率和曲度的影响,而对利率期限结构的平位移动没有明显影响。原因是中国存在着利率管制,而更为重要的是银行作为中国银行间国债市场的交易主体,其资金面较为宽松和稳定,有足够的资金用于国债交易。因此各期限国债利率无法对宏观经济变量作出及时响应。

中国银行间国债市场利率期限结构实证分析——基于Nelson-Siegel模型

利用粒子群算法,以2007年1月—2009年12月中国银行间国债市场的日交易数据模拟Nelson-Siegel模型,通过构建参数β1和β2的AR(2)模型对利率期限结构进行预测,样本内的预测结果比较理想,但样本外的预测绩效不佳。

基于Nelson-Siegel模型的利率期限结构研究

以上海证券交易所固定利率附息国债为研究对象,选取2006年7月～2011年6月每月最后一个交易日的数据,以观察利率期限结构的变化情况。研究得出,随着期限的增加,国债利率期限结构呈现上升趋势,这与流动性偏好理论相一致;不同期限的即期利率的相关性很强,基本表现为"同涨同跌"的特点。

利率期限结构的区制转移动态Nelson-Siegel模型

为了刻画宏观经济周期对国债收益率的影响，本文在动态Nelson-Siegel（NS）模型基础上引入经济扩张、经济收缩两个不同的宏观经济状态，构建马尔科夫区制转移动态利率期限结构模型（MS-DNS模型）。根据卡尔曼滤波的极大似然估计结果，本文对中国国债收益率的动态潜在因子进行估计，并对未来的国债收益率进行向前预测。实证结果发现：MS-DNS利率期限结构模型取得了较好的拟合效果，而预测效果整体上较DNS模型有所改进。此外，MS-DNS模型体现了利率期限结构的非线性特征，区制转移与经济周期之间存在紧密的联系，可较为准确地捕获经济周期的阶段性变化。同时，美国国债收益率的稳健性研究也验证了MS-DNS模型的广泛适用性。

Nelson-Siegel模型在国债收益率曲线构造中的应用

为了给中国当前的货币政策提供一个准确的依据,在用样条法拟合国债收益率曲线的基础上,用Nelson-Siegel模型拟合了国债收益率曲线,并对原始到期收益率出现的短期收益率高于长期收益率的反向形态以及国家宏观经济政策和微观市场环境的原因使长期收益率高于短期收益率的正向趋势进行了实证分析.通过对模型稳定性进行比较,得出Nelson-Siegel模型比较适用于构造我国国债收益率曲线.

基于Nelson-Siegel模型对中国国债市场流动性的分析——上海证券交易所固定收益平台推出的影响

具有相同信用等级和剩余期限的债券,在不同市场上的收益率差别可视为流动性溢价,它是给予投资者承担额外流动性风险的补偿。基于这个理论,本文认为交易所国债市场和银行间国债市场的收益曲线之差,可以表示两个市场的流动性差别。本文用Nelson-Siegel模型拟合上海交易所国债市场和银行间国债市场的收益曲线,从利差期限结构实证研究不同期限的国债在两个市场上的流动性差别。并且,本文实证研究固定收益平台上线,股市变动和货币政策调整对市场相对流动性的影响。最终得出结论,固定收益平台的上线可以解释交易所相对于银行间市场在短期和长期债券上流动性升高的现象,同时,紧缩的货币政策也对长期的利差产生影响。

基于Nelson-Siegel模型的我国利率期限结构的构建

利率问题一直都是经济金融研究中最基础、最核心的问题。利率可以反映出资金的供求状况,并受到物价水平、经济周期和预期等的影响。本文基于中国银行间债券市场的交易数据,利用基于贝叶斯推断的马尔科夫链蒙特卡罗模拟(MCMC)方法估计Hautsch&Ou(2008)提出的动态的Nelson-Siegel模型,以构建我国的利率期限结构模型。

基于动态Nelson-Siegel模型的国债收益率曲线预测

预测国债收益率曲线在宏观经济决策中具有非常重要的作用。文章在用动态Nelson-Siegel模型拟合中国债券收益率曲线的基础上,提出了预测收益率曲线的长期、中期、短期因子模型。研究发现,Nelson-Siegel模型拟合中国国债收益率曲线效果显著,长期收益率预测比短期收益率更加精确,线性AR(1)模型更加适合预测收益率曲线的短期和长期变化。

纳入宏观经济因子的利率期限结构预测模型构建——基于主协变量回归(PCovR)和动态Nelson-Siegel方法

本文基于我国国债收益率曲线所构建的包含宏观经济因子的期限结构模型,利用主协变量回归方法(PCovR),从宏观经济变量中提取出影响国债利率期限结构的主成分信息,再通过系数矩阵和脉冲响应对利率期限结构的宏观影响因素进行具体分析,并将包含宏观主成分的动态Nelson-Siegel模型用于样本外收益率的预测。研究结果表明,本模型对未来一期国债收益率的预测准确度在整体上优于不包含宏观经济因子以及采用传统主成分分析法提取宏观经济因子的模型:相较于不含宏观经济因子的模型,本模型对2个月—5年的中短期国债收益率的预测准确度提升最高;相较于传统主成分分析模型,本模型对中长期国债收益率的预测效果更好。本文进一步分析了不同类型宏观经济变量对不同期限国债收益率的影响,充分挖掘了国债收益率曲线所蕴含的宏观经济信息,为提取宏观经济因子提供了有效方法,为识别利率期限结构变化规律提供了科学依据,为货币政策制定和债券投资提供了决策参考。

基于Nelson-Siegel-Svensson模型银行间国债利率期限结构的实证研究

首先选取2014年1月至2016年12月三年间的中国银行间国债市场国债交易日数据为数据基础,得出Nelson-Siegel-Svensson(NSS)模型的待估参数。然后使用估计出的NSS模型对国内银行间国债市场的利率进行拟合,由此得出NSS模型拟合出不同期限的的收益率曲线。由拟合结果可以看出中国银行间利率期限结构和传统理论中的流动性偏好理论比较一致。最后,为了对不同期限的利率相关性进行分析,对拟合出的1、2、3、4、5、7、10年期的即期收益率进行了主成分分析,通过主成分分析发现不同期限的利率的相关系数并不等于1,这与单因子动态利率期限结构模型的假设并不一致。

中国国债利率期限结构与宏观经济相关性实证研究——基于动态Nelson Siegel模型

作为价格型货币政策的重要一环,国债收益率曲线与宏观经济状况的关联程度究竟有多高,其信息指示器功能是否能充分发挥,能否给货币政策制定提供有价值的参考依据是当前货币政策框架转型阶段下一个值得研究的问题。文章运用动态Nelson Siegel模型,在不改变该模型原有估计方法的前提下,通过提升宏观经济变量对利率期限结构的约束程度,将相关性更高的宏观经济指标引入模型,对我国利率期限结构与宏观经济的相关性进行量化研究,从而探求改进后的模型是否具有更强的估计能力和预期精度,为未来该领域研究的推进奠定实证基础。

时变参数N-S期限结构模型的主微分分析及其实证研究

本文首次将主微分分析这一新兴数据分析方法引入到利率期限结构模型中,在基于这一方法对时变参数Nelson-Siegel模型(N-S模型)背后机理进行分析的同时,将时变参数Nelson-Siegel模型推广到一个更广泛的分析框架下。然后,针对国内债券市场进行相应的实证研究,给出了模型的参数估计,并对其样本外预测结果进行分析。

股市周期转换与国债利率期限结构——基于MS-VAR的分析

本文以2003-2008期间的国债数据为样本,采用Nelson-Siegel模型对反映国债利率期限结构的三个模型参数:水平因子、斜率因子和曲率因子进行了估计。在此基础上,假设三个参数序列构成的时间序列向量的演变过程受某潜在变量的支配,且该潜在变量服从二区制马尔科夫链转换过程。本文构建了反映潜在变量影响利率期限结构变化的MS-VAR模型,并用此模型实证检验了该潜在变量转换对国债利率期限结构的影响。结果表明:该潜在变量是股市周期,我国股市周期的转换对国债利率期限结构的变化存在着显著的影响。

基于N-S模型的随机利率因素分析

在息票效应调整前提下,推导了N-S模型的参数估计方法,并对上交所国债市场数据进行拟合,得到N-S模型参数及利率期限结构曲线.在此基础上,应用主成分分析方法研究我国国债即期利率曲线变动的动态特征,发现水平、斜度和凸度是影响利率曲线变动的三个主要因素.

基于动态Nelson-Siegel模型对票据利率期限结构的分析

对于商业银行等在票据二级市场开展转贴现交易的金融机构来说,预测票据转贴现利率的期限结构非常重要。通过构建基于状态空间表达的动态Nelson-Siegel模型进行实证分析发现,该动态模型在预测票据市场国股银票转贴现利率的期限结构时效果较好,对于金融机构完善行内票据转贴现交易定价机制具有一定参考意义。

中美国债收益率溢出效应及其影响因素研究

中美国债收益率之间的溢出效应对于国际资本流动、货币政策有效性乃至金融市场稳定具有重要影响。本文采用动态Nelson-Siegel模型提取了中美两国国债收益率水平、斜率和曲率三个因子,反映利率期限结构曲线的不同特征。在此基础上,运用时变参数向量自回归关联(TVP-VAR connectedness)方法与TVP-VAR模型,分析中美国债收益率因子的溢出效应及其影响因素,发现中美国债收益率之间的溢出效应具有较强的时变性与非对称性,人民币汇率贬值与中国短期跨境资本流动增加可放大中美国债收益率的溢出效应,中国宏观经济景气程度与中美国债收益率净溢出水平反向变动。基于此,中国应继续健全和发展国债市场,完善国债交易品种与交易机制;继续深化汇率市场化改革,坚持金融市场双向开放,提高抵御短期资本流动风险的能力,保持货币政策的独立性,增强抵御国际债券市场联动冲击的能力。

双斜率因子动态Nelson-Siegel利率期限结构模型及其应用

利率期限结构是利率产品定价的基础和核心,对利率市场化具有重要意义。根据我国债券市场的特点,本文对动态Nelson-Siegel模型进行扩展,引入第二个斜率因子,构造双斜率因子动态利率期限结构模型,增强收益率曲线近端的静态拟合和动态预测能力。本文提出的模型嵌套了动态Nelson-Siegel模型,是对动态Nelson-Siegel模型的实质性推广,极大似然比检验证明了第二个斜率因子引入的必要性。本文以状态空间模型的卡尔曼滤波构造样本似然函数,采用双折线优化算法计算模型参数的极大似然估计。基于我国银行间市场债券交易收益率数据的实证分析表明,双斜率因子模型能够显著改善动态Nelson-Siegel模型对收益率曲线近端的拟合能力,同时对短期预测能力也有改善。此外,第二个斜率因子反映出宏观经济活动对利率期限结构的滞后影响,扩展后的模型能捕捉我国利率期限结构更多的动态变化特征,给相关主体提供更具价值的参考信息。

中国国债利率期限结构Nelson-Siegel族模型实证比较

在NS模型和SV模型基础上,概述利率期限结构Neson-Siegel族模型中的N SM模型、FF模型及SF模型,并给出基于遗传算法的求解过程,最后应用上海证券交易所的国债数据实证比较了此类参数模型的拟合水平与灵活性。结果表明FF模型与SF模型的拟合精度与灵活性均优于其他模型,能够很好地反映中国国债的利率期限结构。

基于Nelson-Siegel模型控制利率风险的资产负债组合优化模型

以资产组合月利息收入最大为目标函数,以Nelson-Siegel久期向量零缺口、满足法律法规及银行资产负债管理要求为约束条件,建立资产负债组合优化模型。本文的创新与特色一是基于Nelson-Siegel模型,将利率的变化分解为水平、斜率和曲率因子的变动,更准确地把握利率变化的结构特征,通过Nelson-Siegel久期向量零缺口,能免疫利率期限结构非平行移动产生的风险,比传统久期更具广泛性;二是通过实例对比分析,从资产分配分散化、月度收益和银行净值变化三个方面,证实Nelson-Siegel久期向量模型相比传统久期-凸度模型在商业银行资产负债管理上的优越性。