【摘要】：選取上海證券交易所企業(yè)債和國(guó)債月度數(shù)據(jù),利用遺傳算法對(duì)靜態(tài)利率期限結(jié)構(gòu)NSM參數(shù)模型進(jìn)行求解,進(jìn)而擬合較為精確的企業(yè)債和國(guó)債的利率期限結(jié)構(gòu),據(jù)此計(jì)算出企業(yè)債的信用價(jià)差。數(shù)據(jù)一部分作為樣本內(nèi)擬合區(qū)間,另外一部分作為樣本外預(yù)測(cè)區(qū)間以檢查模型的預(yù)測(cè)精度。通過建立自ARMA樣本外預(yù)測(cè)模型和VAR樣本外預(yù)測(cè)模型分別對(duì)我國(guó)債券市場(chǎng)信用價(jià)差進(jìn)行預(yù)測(cè),最后比較兩種模型的預(yù)測(cè)精度。結(jié)果表明VAR模型對(duì)于信用價(jià)差短期預(yù)測(cè)較為準(zhǔn)確,而ARMA模型對(duì)于較長(zhǎng)期預(yù)測(cè)較為準(zhǔn)確。
[Abstract]:Based on the monthly data of corporate bonds and treasury bonds of Shanghai Stock Exchange, the NSM parameter model of static interest rate term structure is solved by genetic algorithm, and then the more accurate term structure of enterprise bonds and treasury bonds is fitted. Based on this, the credit spread of corporate debt is calculated. One part of the data is used as the fitting interval within the sample and the other part is used as the prediction interval outside the sample to check the prediction accuracy of the model. The credit spread of China's bond market is forecasted by establishing the prediction models from ARMA and VAR respectively. Finally, the prediction accuracy of the two models is compared. The results show that VAR model is more accurate for short-term prediction of credit spread, while ARMA model is more accurate for longer term prediction.
【作者單位】： 北京化工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71171012)
【分類號(hào)】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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10 王p，

本文編號(hào)：2245957