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纳入宏观经济因子的利率期限结构预测模型构建——基于主协变量回归(PCovR)和动态Nelson-Siegel方法
文献摘要：
本文基于我国国债收益率曲线所构建的包含宏观经济因子的期限结构模型,利用主协变量回归方法(PCovR),从宏观经济变量中提取出影响国债利率期限结构的主成分信息,再通过系数矩阵和脉冲响应对利率期限结构的宏观影响因素进行具体分析,并将包含宏观主成分的动态Nelson-Siegel模型用于样本外收益率的预测.研究结果表明,本模型对未来一期国债收益率的预测准确度在整体上优于不包含宏观经济因子以及采用传统主成分分析法提取宏观经济因子的模型:相较于不含宏观经济因子的模型,本模型对2个月—5年的中短期国债收益率的预测准确度提升最高;相较于传统主成分分析模型,本模型对中长期国债收益率的预测效果更好.本文进一步分析了不同类型宏观经济变量对不同期限国债收益率的影响,充分挖掘了国债收益率曲线所蕴含的宏观经济信息,为提取宏观经济因子提供了有效方法,为识别利率期限结构变化规律提供了科学依据,为货币政策制定和债券投资提供了决策参考.
文献关键词：
动态Nelson-Siegel模型;利率期限结构;主协变量回归;货币政策
中图分类号：
作者姓名：
李依航;陈越
作者机构：
中国邮政储蓄银行管理信息部;中国进出口银行资金营运部
文献出处：
引用格式：
[1]李依航;陈越-.纳入宏观经济因子的利率期限结构预测模型构建——基于主协变量回归(PCovR)和动态Nelson-Siegel方法)[J].金融监管研究,2022(07):55-74
A类：
主协变量回归,PCovR
B类：
宏观经济,结构预测,预测模型构建,Nelson,Siegel,国债收益率曲线,期限结构模型,经济变量,国债利率期限结构,分信,系数矩阵,矩阵和,脉冲响应,宏观影响因素,预测准确度,中短期,短期国债,主成分分析模型,经济信息,货币政策,债券投资,决策参考
AB值：
0.18136
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