【摘 要】
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以多因素C IR为基础,运用卡尔曼滤波模拟和估计沪市国债利率的期限结构。卡尔曼滤波方法可有效处理不可观察的向量(状态向量),能综合多因素C IR模型的时间序列特性和横截面信
【机 构】
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华东理工大学商学院,中山大学经济研究所
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以多因素C IR为基础,运用卡尔曼滤波模拟和估计沪市国债利率的期限结构。卡尔曼滤波方法可有效处理不可观察的向量(状态向量),能综合多因素C IR模型的时间序列特性和横截面信息,可以充分利用可获得的期限结构的其他各种信息。采用的国债利率为用息票剥离方法得到的零息票利率,原始数据为1997年6月27日~2003年2月25日期间交易所的国债现货和国债回购的周交易价格数据,源自中国国债网。多因素模型能很好地刻画收益率曲线的动态变化,统计结果支持四因素C IR模型。实证发现,中国国债期限结构先升后降、而后再次升降,呈明显的驼峰状;长期利率与短期利率差距不大,收益率期限结构扭曲。这也表明合理的国债利率期限结构的确尚未形成。
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