本文依據(jù)多指數(shù)衰減插值模型(Multiple Exponential Decay Interpolation Model),對(duì)中國銀行間市場(chǎng)國債收益率曲線進(jìn)行擬合。同時(shí)將多指數(shù)衰減模型與McCulloch三次樣條模型和Nelson-Siegel-Svensson模型進(jìn)行比較。實(shí)證結(jié)果表明,多指數(shù)衰減模型能更好適應(yīng)中國銀行間市場(chǎng)國債收益率曲線的形態(tài)特點(diǎn),擬合優(yōu)度更高,且兼具模型簡(jiǎn)約、計(jì)算負(fù)荷量小等優(yōu)點(diǎn)。通過對(duì)比樣本期間擬合價(jià)格殘差的月加權(quán)均方根誤差(wRMSE),多指數(shù)衰減模型在收益率曲線擬合方面具有相對(duì)優(yōu)勢(shì),兼顧有效性、最優(yōu)性和簡(jiǎn)約性,同時(shí)最大程度克服了過度擬合。此外,多指數(shù)衰減模型能夠適應(yīng)波動(dòng)性較大的極端市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù),在識(shí)別債券價(jià)格異象方面有一定優(yōu)勢(shì)。

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【部分圖文】：

圖1DW檢驗(yàn)結(jié)果,2015/07,MED

Durbin-Watson(以下簡(jiǎn)稱DW)是檢驗(yàn)擬合殘差是否存在序列相關(guān)的候選方法之一。以擬合2015年7月銀行間國債市場(chǎng)收益率曲線為例,圖1展示了MED模型在不同k取值時(shí)擬合殘差項(xiàng)的DW統(tǒng)計(jì)值及其95%置信區(qū)間(11)。如圖所示,DW統(tǒng)計(jì)值大致隨k增大而增大;95%置信區(qū)間給出....

圖2BIC結(jié)果,2015/07,MED

對(duì)于模型整體擬合優(yōu)度,我們可以運(yùn)用各種信息準(zhǔn)則挑選最優(yōu)k值。以貝葉斯信息準(zhǔn)則(BayesianInformationCriterion,簡(jiǎn)稱BIC)為例,圖2顯示了2015年7月收益率曲線擬合中每個(gè)k≥2整數(shù)值對(duì)應(yīng)的BIC值。其中,BIC值隨k值先降低后上升,當(dāng)k=4時(shí)模型擬....

圖3擬合的收益率曲線,2015/07

按照第三部分第一節(jié)的方法,我們嘗試用MED、SNC和NSS三種插值模型分別對(duì)每個(gè)月度的收益率曲線進(jìn)行擬合。圖3是基于2015年7月銀行間國債數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合的收益率曲線�；谙嗤瑱M截面樣本,三種模型的擬合結(jié)果差異十分顯著。首先,SNC模型擬合(圖3-(b)所示)的遠(yuǎn)期利率曲線(虛線)....

圖4擬合的即期收益率曲面,2009/01—2018/12

圖4展示三種模型分別擬合樣本期全部120個(gè)月的月度即期收益率曲線,從中我們可以看到近10年來中國無風(fēng)險(xiǎn)收益率曲線隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)過程。圖4-(a)為MED模型擬合的收益率曲線,該擬合成功地捕捉到樣本期初的低利率環(huán)境以及2013和2017年兩次“錢荒”事件導(dǎo)致的利率高企。具體而言,....

本文編號(hào)：3984735