利率下降对我国国债收益率的影响

本文运用事件分析法,以2014年11月22日央行降息为契机分析货币政策工具中的利率的变动对国债收益率的影响,根据利率变动所引起的风险结构和期限结构,得出不同到期期限的国债具有不同的收益率,通常情况下是到期期限越长收益率越高,这是对风险的补偿,但是也会存在一些翻转的收益率曲线,即到期期限越长,收益率越低;到期期限越短,收益率越高。     

国债利率期限结构研究文献综述

本文从国债收益率曲线的特征、拟合与预测方法以及国债利率期限结构的影响因素三个方面,分析和梳理近年来我国关于国债利率期限结构的研究文献。总结现有研究结论之后,本文对未来关于我国国债利率期限结构的研究进行展望,认为可以从突破创新拟合与预测方法以及丰富流动性管理工具对我国国债利率期限结构的研究两方面入手来弥补现有研究的不足,以完善相关领域的研究。     

基于CIR模型的银行间国债市场利率期限结构解析

随着债券市场的不断发展和利率市场化改革,我国要形成具有代表性的市场基准利率是关键所在。而目前我国对这方面的研究比较欠缺,因此本文将利用国外成熟的动态利率期限结构模型(CIR模型)来研究我国银行间国债市场的利率期限结构。本文采用极大似然估计法,并通过Matlab优化工具箱以及合成数据模型,利用银行间国债市场数据对CIR模型进行了参数估计。在此基础上,通过Matlab程序拟合得出我国银行间国债市场的利率期限结构,最后将其应用到我国银行间固定利率国债定价上。     

国债供求因素对利率期限结构的影响——基于中国数据的研究

近年来,在欧美国家实施非常规货币政策与政府高赤字债务危机的双重背景下,国债供求因素对利率期限结构的影响问题引起理论界的广泛关注。本文利用中国银行间国债市场数据对含有国债供求因素的优先偏好利率期限结构模型进行实证检验,结果显示,我国国债利率期限结构对国债供给的变化并不敏感;而反映国债需求的变量不仅与各关键期限国债利率明显负相关,而且对利率期限结构的水平因子、斜率因子和曲度因子也有一定程度的负向影响。     

利率期限结构可以预测中国经济变化趋势吗?

利率期限结构包含很多宏观经济信息。本文通过分析发现,银行间市场不同长短期利差结构对宏观经济景气一致指数的预测能力不同。2年期国债利率与同业拆借1天的利差对一致指数解释力度较强,预测期为10个月。且一致指数与利差呈负相关关系,利差越大,未来10个月的一致指数越小。     

利率期限结构实证分析

本文首先介绍了利率期限结构的相关理论;再利用bloomberg.com上获得的六月四日美国国债数据计算出国债利率期限结构,并将该期限结构与国内的利率期限结构作对比。     

利率期限结构实证分析

本文首先介绍了利率期限结构的相关理论;再利用bloomberg.com上获得的六月四日美国国债数据计算出国债利率期限结构,并将该期限结构与国内的利率期限结构作对比。     

随机利率的三因子模型及其参数估计

本文在分析利率期限结构模型的基础上,将影响短期利率行为特征的均值回复、随机波动和跳跃因素同时考虑到利率期限结构模型的构建中,建立了三因子模型.并且对模型参敷进行了有效矩估计,比较几个同类模型,结果表明三因子模型对我国国债回购利率具有较好的拟合能力.     

利率期限结构:理论、模型和实证

本文简要阐述了利率期限结构理论,并分析比较了均衡模型与无套利机会模型、单因子模型和多因子模型的主要特征,最后,利用银行间国债市场1周、2周和4周国债回购利率进行回归得到三个瓦西塞克随机利率期限结构模型,指出了完善中国国债市场的思路。     

中国银行间国债市场利率期限结构实证分析——基于Nelson-Siegel模型

利用粒子群算法,以2007年1月—2009年12月中国银行间国债市场的日交易数据模拟Nelson-Siegel模型,通过构建参数β1和β2的AR(2)模型对利率期限结构进行预测,样本内的预测结果比较理想,但样本外的预测绩效不佳。     

基于单因子利率期限结构模型的中国银行间短期利率行为的实证研究

文章采用高斯估计方法,使用中国银行间债券市场国债短期利率数据,对单因子连续时间利率期限结构模型进行了参数估计,实证结果显示我国银行间国债市场的短期利率具有均值恢复特性。和其它模型相比,BS模型在数据拟合方面表现较好。     

短期固定利率债券值得关注

2002年2月25日是本次降息后的首个交易日.债券价格和收益率究竟如何变动,一时成为市场关注的焦点.一般而言,如果利率下调,则债券利率的期限结构曲线将出现整体向下的移动,但由于利率下调的结构性特点以及由此造成的市场对未来利率变动预期的微妙变化等方面原因,对于不同期限和不同定价方式的债券,其收益率下降的幅度和随后的变动方向也会出现一定的差别.     

中国银行间国债市场利率期限结构实证分析——基于Nelson Siegel模型

利用粒子群算法,以2007年1月—2009年12月中国银行间国债市场的日交易数据模拟Nelson Siegel模型,通过构建参数β1和β2的AR(2)模型对利率期限结构进行预测,样本内的预测结果比较理想,但样本外的预测绩效不佳。     

中美两国利率期限结构的主成分分析

选取2002年1月—2013年11月末中美两国零息国债日到期收益率数据,运用主成分分析法对决定中美两国利率期限曲线变动的因素进行分析。结果显示:水平因素、斜度因素和曲率因素决定了两国利率期限结构曲线的绝大部分变动,但两国在斜度因素对总方差变动的解释比率上存在较大差异。业界在应对持有金融头寸货币品种多样化的新挑战时,应注重这种差异。     

上交所利率期限结构的变动因素分析

本文通过时我周上交所国债市场利率期限结构变化的分析,得到了影响我国国债市场利率曲线变化的三个最主要的因子,即水平度、倾斜度和曲度,并讨论了几个因子变化的意义,给债券利率风险管理提供了重要的参考价值.     

中国利率期限结构实证研究——基于Nelsen-Siegel-Svensson扩展模型方法的研究

利率期限结构是资产定价、金融产品设计、风险管理及套期保值的基础。本文运用Nelsen-Siegel-Svensson扩展模型,以2016年1月27日上海证券交易所的国债收盘价数据为准,实现了实证分析,并取得了较好的预期效果:一是发现NSS模型能够兼顾国债市场短期、中期、长期利率的基本变化趋势;二是运用NSS模型拟合的利率期限结构对债券定价精确性高,可作为金融产品定价的基准工具。     

基于智能神经网络组合预测的国债利率期限结构建模与实证

作为整个经济活动的基准利率,国债的利率期限结构,全面而深刻地影响着市场上其他利率和资产价格的评估。在分析了传统的指数函数回归、BP神经网络单一预测方法的局限性后,本文建立了将不同单一模型的预测值进行集聚处理的神经网络组合预测模型,并对上海证券交易所20个不同待偿期限的国债品种进行预测和方差检验。实证结果表明,神经网络组合预测模型,能够充分吸收各单一预测模型的优点,扬长避短,削弱单一模型的不稳定性,增强预测的准确性、有效性。     

构建我国国债收益曲线的方法及实证分析

利率是金融活动的基础,直接反映资金的供求状况。利率曲线研究是金融领域五大研究之一。随着我国经济的不断发展,我国国债期限结构得到不断的完善和改进,这对研究构造国债利率期限提供了充实现实基础。目前,构建收益率曲线的方法比较丰富,三次样条函数能够较清晰简练地构造出利率的期限结构曲线,具有一定的学术研究价值。     

影响国债收益率曲线变动的短期市场利率的选择

本文通过对影响国债收益率曲线变动的因素的进行深入分析,创新的得出了影响国债收益曲线变动的主要因素是对国家政策的预期和市场资金量的变动,即能体现为对国家政策预期的短期市场利率。分析我国的利率市场现状,并对回购利率与中央银行票据的利率进行相关性分析,得出七天回购利率是最能体现预期的短期市场利率。     

关于我国利率市场化建设的探讨

利率市场化是指利率的决定权交给市场,由市场主体自主决定利率的过程。在利率市场化条件下,如果市场竞争充分,则任何单一的经济主体都不可能成为利率的单方面制定者,而只能是利率的接受者。其内容包括:1.金融交易主体享有利率决定权;2.利率的数量结构、期限结构及风险结构应当由市场自发地进行选择;3.同业拆借利率或长期国债利率将成为市场利率的