混合卡尔曼滤波在时变形状参数Nelson——Siegel模型中的应用

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利率期限结构(term structure)指的是在某一个时间点上不同期限的零息票债券的到期收益率与到期期限的关系及其变化规律。它在整个宏观经济体系中占有举足轻重的位置,是金融市场最重要、最具影响力的几个经济变量之一。利率期限结构作为固定收益证券和金融衍生品定价的基准,对企业的风险管理、资产定价、套利及投机等都具有指导作用。由于货币总量等因素难以准确计量,利率已经成为多个国家的主要货币政策调控手段。从某种意义上说利率期限结构是货币政策传导的桥梁。如何预测未来的利率期限结构,已经成为一个非常重要的问题。  本文首先介绍了利率期限结构相关的主要概念,包括零息票债券、到期收益率、即期利率、远期利率、到期收益率曲线等,为整篇文章的后续研究提供了所需的基础知识。接着,对到目前为止的利率期限结构模型研究的相关重要研究成果进行了一个回顾和梳理。本文首先介绍了传统的利率期限结构形成理论,分别是:预期理论、流动性偏好理论和市场分割理论,而后又阐述了现代利率期限结构理论的发展现状,介绍了主要的现代利率期限结构模型。在众多现代利率期限结构理论模型中,Nelson-Siegel模型因其形式简洁、经济意义明确、预测和拟合性较好而备受各国央行青睐。本文就着眼于讨论动态Nelson-Siegel模型的改进方法,并分析改进后的效果。在研究方法上,本文首先采用MCMC方法估计出模型的参数,以及每一时刻的隐含变量,从而对训练期内的利率期限结构进行拟合。再采用混合卡尔曼滤波分别对模型中的线性和非线性部分进行处理,预测出新的一期的零息债券的即期利率,也就是所说的利率期限结构。利用RMSE和构建投资组合并计算其累计收益率来比较改进出来的模型与其他几种模型的优劣,发现采用预测出的利率期限结构进行债券交易,可以获得较高的累计收益率。文章的最后总结了本文的主要内容和研究方法,并对后续研究方向提出了思考。
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