改革开放以来，中国债券市场发展强劲，国债收益率期限结构也日趋完善。与此同时，中国经济整体增长速度较快，但一些年份经济增速却显著下滑，近年来中国经济发展更是进入“新常态”。由于各期限国债收益率所呈现出的利率期限结构包含了重要的宏观、金融信息，所以在经济周期条件下，探讨宏观经济与利率期限结构的相互作用对货币政策制定及资产定价具有重要意义。
　　相较于均衡模型和无套利模型，Nelson-Siegel模型更加便于引入宏观经济指标，直接分析宏观经济与利率期限结构的相互作用。但值得关注的是，引入宏观指标时需要注意混频数据信息问题，忽略混频数据信息可能产生模型误设等相关问题。由此可见，如何在Nelson-Siegel模型框架下，尤其是面临混频数据信息时，探讨经济周期对利率期限结构的影响是一项富有挑战性的任务。
　　针对这一问题，本文基于Nelson-Siegel模型框架，合理引入宏观混频数据信息，提出一种区制转移形式的混频Nelson-Siegel期限结构模型，即MS-MF-NS模型。该模型相较于前述模型具有两大优势：第一，引入区制转移机制能够充分捕捉到期限结构的非线性变化，准确地探讨经济周期条件下，宏观指标与期限结构因子的相互作用。第二，利用混频数据能够尽可能反映更多的信息，从而在收益率拟合和预测方面更具有优势。
　　全文主要工作与结论如下：首先，鉴于模型参数规模较大，本文采用贝叶斯方法进行参数估计，并进行相关统计检验，检验结果表明中国经济可以显著地划分为两个区制，经济高涨和经济收缩；其次，基于中国国债收益率信息，对比同频、混频模型和非线性混频模型在收益率拟合方面的效果，发现非线性混频Nelson-Siegel模型在拟合效果方面表现良好，同时还可以精确地捕捉到期限结构因子变化趋势；再次，提取滤波概率和状态变量进行相关性分析，结果发现利率期限结构的非线性特征与经济周期、期限结构斜率因子密切相关；然后，对比分析区制转移混频Nelson-Siegel模型和混频Nelson-Siegel模型的脉冲响应结果，本文发现在考虑到区制变化后，斜率因子对经济周期和通货膨胀的作用增强，GDP对期限结构因子的作用在短期内更加显著；最后，对比混频非线性模型和线性模型在国债收益率和期限结构因子方差分解方面的差异，结果显示，在考虑经济周期因素后，宏观指标对国债收益率以及期限结构的贡献显著改善，尤其是GDP的贡献更加明显。
　　研究利率期限结构的非线性特征具有重要现实意义。一方面，对货币当局而言，考虑到经济的周期性变化可以使宏观基本面与收益率曲线的相互作用更加明显，进而为货币政策的适度微调提供重要参考；另一方面，对金融市场投资者而言，采用更加科学的混频数据建模方法，可以更加及时、准确地拟合预测国债收益率，从而提高收益率曲线定价及风险管理的时效性。