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国债利率期限结构研究文献综述.pdf
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1、创新与发展82中国价格监管与反垄断2024 年第 4 期国债利率期限结构研究文献综述董巍菲摘要:本文从国债收益率曲线的特征、拟合与预测方法以及国债利率期限结构的影响因素三个方面,分析和梳理近年来我国关于国债利率期限结构的研究文献。总结现有研究结论之后,本文对未来关于我国国债利率期限结构的研究进行展望,认为可以从突破创新拟合与预测方法以及丰富流动性管理工具对我国国债利率期限结构的研究两方面入手来弥补现有研究的不足,以完善相关领域的研究。关键词:国债 利率期限结构 文献综述 未来展望一、引言国债利率期限结构,又称国债收益率曲线,描述了国债的到期收益率与国债到期期限之间的关系,其对于我国宏微观经济发
2、展均具有重要作用:宏观层面,国债利率期限结构能够连接货币市场与实体经济,执行宏观经济的指示器功能;微观层面,国债利率期限结构作为利率衍生品的定价基准,对于投资决策与风险管理均有助益。近年来,伴随着债券市场的快速发展以及利率市场化改革的深化,国债的发行规模进一步扩大,隐含在国债利率期限结构中的市场信息不断丰富。基于上述背景,本文选择近年来我国国债利率期限结构的相关文献进行梳理,主要围绕国债收益率曲线的特征、拟合与预测方法以及国债利率期限结构的影响因素这三方面来展开研究。二、国债利率期限结构的特征研究多位学者从不同视角对我国国债利率期限结构的特征展开分析。学者张奇松和王雪标(2017)1针对利率期
3、限模型中单纯遗传算法会使样本多样性丢失的问题,对单纯遗传算法进行优化,提出了一种具有成长机制的算法。根据优化之后的算法,绘制出我国国债利率期限结构的曲线图,曲线呈现出明显的“上扬”趋势,表明我国国债的收益率与其期限呈现出明显的正相关关系。郭俊芳等学者(2017)2运用未知间断点的结构突变方法对我国国债利率期限结构的突变及其动因展开实证研究,得出我国的国债利率期限结构在2005 年发生了显著的结构性变化的结论。在此基础上,还对我国国债利率期限结构间断前后的特征进行了深度的对比分析,认为在间断发生前,我国国债市场与预期假设的偏离较大;而间断发生之后,我国国债市场的利率与预期假设的偏离程度锐减,并得
4、出降低债券市场风险是维持我国国债利率期限结构稳定的关键这一结论。高路路和张小霞等学者(2019)3基于上海证券交易所的数据,对上述两篇文章的结论进行了融合与进一步深化。然后,采用三次多项式模型对所得国债收益率数据进行研究发现,上海证券交易所的国债收益率曲线呈现出上升的趋势。此外,还指出我国长期国债的即期利率水平相对较低,并认为这反映出我国国债市场存在一定的定价不合理现象,最终得出我国国债市场尚未完善的结论。三、国债利率期限结构的拟合与预测研究除了探求我国国债利率期限结构的特征之外,对于国债收益率曲线的拟合以及基于拟合出的曲线进行预测也是近年来国债利率期限结构的研究热点。巴曙松等学者(2017)
5、4认为Nelson-Siegel(NS)模型能够对国债利率期限结构的动态特征进行较好的拟合和预测,并在此基础上构建了动态 Nelson-Siegel 模型对我国国债的收益率曲线进行拟合。此外,巴曙松还通过构建 VEC 模型来探求国债利率曲线结构的斜率因子对通货膨胀水平的预测效果,并创新与发展83中国价格监管与反垄断2024 年第 4 期得出结论:国债收益率曲线的斜率因子与未来通货膨胀水平之间呈现出显著的负相关关系。李倩和廖宜静等学者(2019)5将研究视角聚焦于银行间国债的利率期限结构,分析了 Nelson-Siegel 模型的拓展形式 Nelson-Siegel-Svensso(NSS)模型
6、对于银行间国债收益率曲线的拟合效果。通过对拟合出的指标以及利率期限结构图进行综合分析之后,得出该模型能够较好地拟合出我国银行间国债的收益率曲线的结论,并且发现该模型对于短期国债利率水平的拟合效果更佳,并认为 NSS 模型具有一定的预测作用,能够用于对未来银行间的国债利率水平的预测之中。为了使我国国债的利率期限结构更为完善并且能够更好地对未来的国债利率水平进行预测,参考闫红蕾和张自力等学者(2018)6的研究,学者严淑芳(2020)7建立起拟合效果评价体系,对指数样条法、NS、NSS 这三种极具代表性的利率期限结构拟合方法进行分析和比较。研究结果表明,在中美贸易战的背景下,NSS 模型对于我国国
7、债的利率期限结构的拟合效果更佳,且 NSS 模型也能够较好地对未来国债利率进行预测,有助于推动我国各项经济政策的实施以及未来经济的发展。刘晓等学者(2017)8则认为神经网络方法能够克服指数样条模型、NS 族模型和双斜率因子动态模型等拟合模型存在的模式设定误差或错误问题,因此更适用于对国债利率期限结构进行预测。对比分析了常用的四类神经网络对我国国债利率期限结构的预测效果,进而得出广义回归神经网络法的预测效果相对较好、反向传播神经网络法的预测波动性相对较小的结论。为了探讨 NS 族模型与神经网络方法对我国国债利率期限结构的拟合与预测效果上的差异,薛庆等学者(2020)9分别选择动态 Svenss
8、on(DS)模型与长短时记忆神经网络(LSTM)模型作为两类模型的代表进行对比分析。结果显示,两种模型对于国债收益率曲线的拟合效果均良好;但在预测效果方面,LSTM 模型要优于 DS 模型,并据此指出LSTM 模型在国债的投资决策上更具指导价值。四、国债利率期限结构的影响因素研究(一)宏观经济与国债利率期限结构数位学者对宏观经济与国债利率期限结构之间的关系进行了研究。帅昭文等学者(2017)10从利率期限结构建模因子选择角度,探索宏观经济与中国国债收益率曲线之间的关系。从经济生产和价格变化两个层面选择宏观因子,并将选定的宏观因子加入拟合与预测模型之中。研究发现,在模型中加入宏观因子之后,无论是
9、隐因子模型抑或是无套利简约宏观金融模型,对我国国债收益率曲线的拟合程度均有所上升,这表明国债的收益率确实受到宏观经济层面的影响。李桂芝等学者(2022)11同样探讨了我国国债的利率期限结构与我国宏观经济之间的关联性。通过设置执行条件、增加衰减因子等方法对传统的卡尔曼滤波进行优化,提出一种自适应的卡尔曼滤波,并将改进后的滤波用于无套利动态 Nelson-Siegel 模型之中,对我国国债的利率期限结构进行拟合。结果发现,改进后的滤波能够提高模型的拟合程度,且对于长期国债的拟合效果更佳。(二)货币政策与国债利率期限结构除了探讨宏观经济与国债利率期限结构之间的关系以外,许多学者也尝试从不同角度分析货
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