无风险利率是金融市场各类资产定价的关键变量,而国债收益率是这类基准无风险利率的代表。对我国国债利率进行合理有效地预测能够对固定收益投资、资产组合配置等起到良好的指导作用。目前,国内在利率期限结构及预测模型方面所做的工作与国外相比还有很大的差距:一方面是因为我国债券市场还不够成熟,利率水平受各种非市场化因素影响大;另一方面也与数据质量、研究工具的匮乏等有关。不过,随着利率市场化及债市的逐步开放,对利率曲线进行研究有越来越强的实际意义。本文的主要内容分为收益率曲线的因子分解、宏观金融模型、利率衍生品与收益率曲线的联系三部分。第一部分,本文通过两类不同的方式对利率期限结构进行因子分解:第一类采用主成分分析,分析表明三个独立因子可以代表曲线99%以上信息;第二类采用Nelson-Siegel参数模型,通过拟合的方式获得参数变量。这两类模型的因子不具有对应关系,但在国债利率预测的准确性上表现相似。宏观金融模型意在分析宏观金融指标与收益率曲线的联系,并将前瞻性指标纳入利率预测的模型框架。这些指标可分为实体经济、价格水平、货币政策、相关金融市场四大类,每一类有若干细分指标。通过各类细分指标与收益率曲线因子的格兰杰因果检验和联合Wald统计,确定了因子间联动关系,并最终将实体经济和价格水平的第一主成分纳入构成利率预测的宏观金融模型。利率衍生品使用了国债期货和利率互换的数据,意在比较利率衍生品上市以来是否对现货的价格发现起到作用。通过相关性分析和格兰杰因果检验,发现国债期货滞后于现货、利率互换与现货同步变动。本文在实证检验部分通过向量自回归(VAR)模型对上述模型进行了样本内拟合和样本外预测,并通过DM检验判断预测准确性差异是否显著。结果表明,简单的收益率因子模型在中短期预测准确性较高,而宏观金融模型在长期预测时准确性较高,利率衍生品数据无法提高利率预测准确性。