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基于DNS模型的我国公司债信用利差预测
被引量:
2
1
作者
周荣喜
熊亚辉
+1 位作者
李洋光
郑庆华
《北京化工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期78-84,共7页
利用2012~2017年我国国债、公司债、宏观经济及公司特征的月度数据,基于无风险收益率和公司债信用利差期限结构的动态Nelson-Siegel(DNS)模型,提取无风险收益率曲线和公司债信用利差曲线的水平因子、斜率和曲率,采取向量自回归模型和面...
利用2012~2017年我国国债、公司债、宏观经济及公司特征的月度数据,基于无风险收益率和公司债信用利差期限结构的动态Nelson-Siegel(DNS)模型,提取无风险收益率曲线和公司债信用利差曲线的水平因子、斜率和曲率,采取向量自回归模型和面板回归方法对我国公司债信用利差进行样本内和样本外预测。结果表明:我国公司债信用利差可以由无风险收益率期限结构及公司债信用利差期限结构中包含的信息进行预测;宏观经济变量和公司特征变量对我国公司债信用利差的预测贡献较小。
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关键词
信用利差
动态
nelson-siegel
(
dns
)模型
样本内预测
样本外预测
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职称材料
题名
基于DNS模型的我国公司债信用利差预测
被引量:
2
1
作者
周荣喜
熊亚辉
李洋光
郑庆华
机构
对外经济贸易大学金融学院
北京化工大学经济管理学院
出处
《北京化工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期78-84,共7页
基金
国家自然科学基金(71871062/71631005)
教育部人文社科研究规划基金(16YJA630078)
对外经济贸易大学研究生科研创新项目(201917)
文摘
利用2012~2017年我国国债、公司债、宏观经济及公司特征的月度数据,基于无风险收益率和公司债信用利差期限结构的动态Nelson-Siegel(DNS)模型,提取无风险收益率曲线和公司债信用利差曲线的水平因子、斜率和曲率,采取向量自回归模型和面板回归方法对我国公司债信用利差进行样本内和样本外预测。结果表明:我国公司债信用利差可以由无风险收益率期限结构及公司债信用利差期限结构中包含的信息进行预测;宏观经济变量和公司特征变量对我国公司债信用利差的预测贡献较小。
关键词
信用利差
动态
nelson-siegel
(
dns
)模型
样本内预测
样本外预测
Keywords
credit spreads
dynamic
nelson-siegel
(
dns
)
model
in sample forecasting
out of sample forecasting
分类号
F830 [经济管理—金融学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于DNS模型的我国公司债信用利差预测
周荣喜
熊亚辉
李洋光
郑庆华
《北京化工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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