【摘 要】
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近10年来,随着我国经济飞速发展,国债的发行量及成交量呈现爆发式增长。由于国债利率期限结构是债券及其他金融资产定价的重要参考因素,因此,期限结构预测一直是理论界和实务界研究的热点问题。本文旨在对比不同的预测模型对我国国债利率期限结构的解释和预判效果,论文选取了2016年1月4日至2019年12月23日的每日国债收益率数据,分别使用动态Svensson模型（DS模型）进行拟合及预测、长短时记忆神经网
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近10年来,随着我国经济飞速发展,国债的发行量及成交量呈现爆发式增长。由于国债利率期限结构是债券及其他金融资产定价的重要参考因素,因此,期限结构预测一直是理论界和实务界研究的热点问题。本文旨在对比不同的预测模型对我国国债利率期限结构的解释和预判效果,论文选取了2016年1月4日至2019年12月23日的每日国债收益率数据,分别使用动态Svensson模型（DS模型）进行拟合及预测、长短时记忆神经网络进行模型训练及预测。在构建DS模型时,首先使用静态Svensson模型对2016年至2018年数据进行拟合,得到动态Svensson的状态因子向量时间序列,然后用Diebold&Li（2006）两步法预测利率期限结构,并向后迭代得到2019年的每日收益率曲线预测值。研究结果显示,DS模型样本内拟合效果良好,但样本外预测效果比长短时记忆神经网络模型差。根据预测结果,本文进一步提出运用预期收益率曲线策略主动管理国债投资组合的建议,并证实该策略能够实现显著高于市场基准的投资收益。
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