利率预测模型系列之一:简单的N~S模型运用

利率预测模型理论基础 Nelson-Siegel模型最早由Nelson和Siegel于1987年提出,这一模型适用于利率期限结构的分析,该模型中有四个具有经济学含义的参数,能较好地刻画利率曲线的不同情况及变动情况。 由于Nelson和Siegel于1987年提出的静态Nelson-Siegel模型并不具备预测功能,因此,Diebold和Li在2006年基于这一静态模型提出了新的动态估计方法,然后利用线性最小二乘回归得出Nelson-Siegel模型的另外三个参数。并且他们还把这三个参数诠释为服从AR(1)过程的时变参数,这就保证了该动态模型对收益率曲线具有预测性。

基于动态Nelson-Siegel模型利率预测的实证研究 本文选择2006年3月至2018年12月的国债利率数据作为样本拟合区间,2018年1月至2019年6月作为预测区间,采用滚动预测的方式对未来10年期国债收益率进行预测。举例来说,在2018年6月,本文利用2006年3月至2018年6月的数据来计算参数,并利用这一参数对2018年7月-12月的10年国债利率数据进行预测。

根据近1年的预测偏差来看,预测值普遍较实际值偏大一些,主要是过去一年债券市场处于牛市状态,国债利率在实际中下行的速度会更快一些。在1个月的时间窗口来看,预测值较实际值平均大14BP左右;3个月的时间窗口来看,预测值较实际值平均大21BP左右;6个月的时间窗口来看,预测值较实际值平均大27BP左右。

根据2018年12月底的利率数据来进行预测,未来1个月、3个月、6个月的年国债利率的预测值分别为3.25、3.31和3.46。