反向有约束混频数据模型的市场化利率预测

摘要：

为准确预测市场化利率,在混频数据抽样(MIDAS)模型和反向无约束混频数据抽样(RU-MIDAS)模型的基础上,提出了反向有约束混频数据抽样模型(RR-MIDAS),使之能够适应各变量之间频率倍差较大时,低频变量对高频变量的分析与预测.选取SHIBOR作为市场化利率的代表,分析其影响因素并开展预测研究.实证结果表明:RR-MIDAS模型能够细致揭示各变量间的实时动态变化关系,表现出很好的拟合效果与预测能力;宏观经济变量和资本市场信息能够在1周甚至1天内对货币供求关系产生影响,进而迅速反映在SHIBOR走势变化上.此外,稳健性检验结果验证了RR-MIDAS模型的实用性以及实证结论的可靠性.

关键词：市场化利率、混频数据分析、MIDAS、RU-MIDAS、RR-MIDAS

所属期刊栏目：22

分类号：F832(金融、银行)

资助基金：全国统计科学研究重大资助项目;国家自然科学基金资助项目

在线出版日期：2020-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：55-71