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
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.3969/j.issn.2095-3291.2022.07.004

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

引用
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.

动态Nelson-Siegel模型、利率期限结构、主协变量回归、货币政策

F832(金融、银行)

2023-01-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共20页

55-74

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

金融监管研究

2095-3291

10-1047/F

2022,(7)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn