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。