【摘 要】
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随着利率市场化改革的进行,中国国债利率期限结构与宏观经济变量的联系日益密切。为了研究中国国债利率的预测问题,本文引入了因子增广动态Nelson-Siegel模型（Factor-augmented dynamic Nelson-Siegel model,以下简称“FADNS”模型）。本文研究了FADNS模型的样本内拟合以及样本外预测能力,并与文献中其他模型进行了比较。在实证研究中,本文使用MAE和R
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随着利率市场化改革的进行,中国国债利率期限结构与宏观经济变量的联系日益密切。为了研究中国国债利率的预测问题,本文引入了因子增广动态Nelson-Siegel模型（Factor-augmented dynamic Nelson-Siegel model,以下简称“FADNS”模型）。本文研究了FADNS模型的样本内拟合以及样本外预测能力,并与文献中其他模型进行了比较。在实证研究中,本文使用MAE和RMSE两种指标度量每个模型的各自的拟合、预测误差,并使用MCS（Model confidence set）方法对所有模型的拟合、预测误差进行了统计检验。本文发现,在样本内拟合时,FADNS模型不具有比其他模型显著更好的拟合能力,但在样本外预测时,FADNS模型在中长期预测水平下具有比其他模型显著更优的预测表现。这种更好的样本外预测表现在以MAE和RMSE为度量标准时均成立。此外,本文还将国开债的利率期限结构作为研究对象;结果表明,在中长期预测水平下,FADNS模型同样具有比其他模型显著更优的预测表现。格兰杰因果检验、脉冲响应分析以及方差分解的结果表明,FADNS模型更好的预测能力主要来源于第一个主成分对水平因子、斜率因子以及曲率因子的中长期预测能力。
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