2007年，中国公司债开始发行，但直到2015年才进入稳步发展的阶段。与此同时，随着2014年首例债券违约事件的发生，在国家宏观去杠杆和金融严监管的经济政策环境下，公司债违约事件爆发式增长，尤其是2018年公司债违约问题变得非常突出，这一问题也日益受到关注。信用利差是度量信用风险的较好的方法，因此，本文基于NS族模型(NS和SV模型)对公司债信用利差的预测进行了研究，以实现对未来信用风险变化的把握。
　　本文以2012年1月至2018年12月的AAA、AA+和AA级的1、5和10年期公司债为研究对象，通过建立3个回归模型对信用利差进行了样本内外预测分析，创新性地运用了NS族模型来刻画模型中主要变量——信用利差和无风险利率期限结构，进而研究了信用利差期限结构、无风险利率期限结构和宏观经济变量对公司债信用利差的预测作用，同时，基于NS族模型对不同期限、不同信用评级公司债信用利差的样本内外预测效果进行了对比。通过实证共得到三方面的实证结论:
　　第一，信用利差期限结构对AAA级1、5和10年期以及AA+级1年期公司债信用利差的预测性较强，信用利差期限结构和无风险利率期限结构对AA+级5年期和10年期以及AA级1、5和10年期公司债信用利差的预测性较强:基于SV模型预测AAA级和AA+级1、5和10年期以及AA级10年期公司债信用利差的准确性高于基于NS模型，基于NS模型预测AA级1年期和5年期公司债信用利差的准确性高于基于SV模型。
　　第二，基于NS族模型预测中长期(5年期和10年期)公司债信用利差的误差会低于预测短期(1年期)公司债。
　　第三，不同信用评级公司债信用利差的预测效果受剩余到期期限的影响:1年期的AAA级公司债的预测误差低于AA+和AA级公司债;5年期的AA+级公司债的预测误差低于AAA和AA级公司债;10年期的AA级公司债的预测误差低于AAA和AA+级公司债。
　　本文的研究结论揭示了各模型对于不同期限、不同信用评级公司债信用利差的预测效果，这将为各经济主体提供预测未来信用利差的思路和方法，从而利于各经济主体做出合理的决策。