本文主要研究的的内容是利率期限结构问题,在这个大的研究方向上,本文选择的是利率期限结构的预测。本文的目的在于采用Nelson-Siegel模型拟合中国固定收益市场的数据,获得Nelson-Siegel模型的中国特征,进而采用Nelson-Siegel模型进行预测,同时还讨论Nelson-Siegel模型的改进方法及其效果,在研究方法上采用的是实证分析的方法。Nelson and Siegel根据二阶微分方程求出实数非等根情况下的解,解出的式子代表瞬间远期利率,根据远期利率与即期利率之间的积分关系,可以获得即期利率的表达式。根据Nelson and Siegel的研究,对表达式进行简化,进而获得简约的即期利率表达式,这就是本文所采用的模型。在数据拟合过程中,为了提高拟合精度,本文采用了Kalman滤波构造参数拟合过程。研究成果主要是获得了2003年至2009年中国固定收益市场的Nelson-Siegel模型的参数特征,根据这个阶段的数据对Nelson-Siegel模型的预测能力进行了检验,同时对Nelson-Siegel扩展模型也进行了实证分析,并将扩展模型与原始模型进行了对比,归纳总结了模型的预测能力。在研究过程中采用了Kalman滤波改善参数估计的结果,提高了模型的估计精度,同时在改进过程中分析两种改进方法,在改进的过程中考虑到了宏观因素对于利率期限结构模型的影响,将其加入到模型的拟合过程中。然而任何一种改进方式都是需要付出代价,这种精度与所付出代价的取舍,取决于研究的内容和研究者所掌握的资源。