摘 要：在為債券及其他金融資產(chǎn)進行定價時，國債利率的期限結(jié)構(gòu)是重要的參考因素，如何對其進行合理而盡量準確的預(yù)測，一直是學(xué)術(shù)研究和業(yè)務(wù)實踐中的關(guān)注焦點。為了對比各種預(yù)測模型對該指標的刻畫能力和預(yù)測準確程度，選取2016年1月4日至2019年12月31日的國債收益率每日收盤數(shù)據(jù)，對動態(tài)Svensson模型(簡稱“DS模型”)和長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(LSTM模型)的預(yù)測結(jié)果進行比較分析發(fā)現(xiàn)：DS模型和LSTM模型在樣本內(nèi)都有著良好的擬合效果;LSTM模型的預(yù)測效果明顯好于DS模型。因此，構(gòu)建基于預(yù)期收益率曲線的國債投資組合主動管理策略，并通過仿真實驗證實，該策略能夠?qū)崿F(xiàn)顯著高于市場基準的投資收益。

　　關(guān) 鍵 詞：國債;利率期限結(jié)構(gòu);收益率曲線;DS模型;LSTM模型;預(yù)期收益率曲線策略

　　一、引言

　　近年來，我國債券市場發(fā)展迅速，據(jù)WIND數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，截至2019年，我國國債發(fā)行規(guī)模高達41 641億元，是2009年發(fā)行規(guī)模的2.57倍，國債在我國的金融市場已處于舉足輕重的位置。在給定時間節(jié)點的情況下，對于流動性、稅收及風險等方面性質(zhì)相同但期限不同的資金，利率期限結(jié)構(gòu)能夠反映其收益率與剩余期限之間的關(guān)系，被國際投資者和學(xué)術(shù)界視為反映金融景氣程度的“晴雨表”，并對金融產(chǎn)品及其衍生品的定價起到舉足輕重的作用。在國債市場，利率期限結(jié)構(gòu)在一定程度上體現(xiàn)了國民經(jīng)濟的繁榮程度和發(fā)展前景，經(jīng)常會成為政府把握宏觀形勢、 調(diào)整政策取向的核心參考因素，也是固定收益證券、 利率衍生產(chǎn)品的價格形成基準。從微觀視角來看，利率期限結(jié)構(gòu)對于金融市場上的其他金融資產(chǎn)具有基礎(chǔ)性意義，更是各類市場主體投資交易、風險防控的判斷依據(jù)。隨著利率市場化改革的不斷推進，利率期限結(jié)構(gòu)的波動頻率和幅度不斷加大，使決策的難度與日俱增。有鑒于此，在國家金融體制改革的攻堅階段，探尋符合中國國債利率期限結(jié)構(gòu)特點的預(yù)測方法，不僅具有突出的理論價值，而且兼具重要的實踐意義。

　　二、文獻回顧

　　利率期限結(jié)構(gòu)被廣泛用于宏觀經(jīng)濟形勢的分析和研判， 其政策價值也不斷被學(xué)術(shù)界驗證和肯定。通過引入Nelson-Siegel宏觀金融模型(簡稱“NS模型”)，吳吉林等(2010)發(fā)現(xiàn)特定時間段內(nèi)的預(yù)期通貨膨脹可以由模型的水平因子所體現(xiàn)，而貨幣政策的調(diào)整則可以通過模型的斜率因子所反映，季紹波等(2010)也進一步驗證了這一觀點[1-2]。以2002—2009年的數(shù)據(jù)為樣本，鐘正生(2010)通過實證檢驗，發(fā)現(xiàn)我國的利率期限結(jié)構(gòu)對貨幣政策的調(diào)整具有較高的敏感度，并且在預(yù)測未來6個月內(nèi)GDP的變化方面，擁有不俗的表現(xiàn)[3]。張燃等(2011)借助仿射模型和三因子模型進行檢驗，發(fā)現(xiàn)利率期限結(jié)構(gòu)對消費、投資等均具有較強的解釋力[4]。賀暢達(2012)利用AFDNS模型預(yù)測實際GDP(產(chǎn)出)的變化，得出模型三因子對其確有預(yù)測能力的結(jié)論，尤其對其增長率的預(yù)測效果顯著[5]。與此同時，學(xué)者們也展開了關(guān)于利率期限結(jié)構(gòu)對于微觀投資意義的研究。余文龍等(2010)引入DNS模型，對利率期限結(jié)構(gòu)進行了預(yù)測，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建DNS向量久期，進行資產(chǎn)負債免疫，得到了更好的套期保值效果[6]。此外，NS模型也被許多學(xué)者用于利率期限結(jié)構(gòu)的預(yù)測。例如，楊寶臣等(2012)將NS模型的輸出結(jié)果引入風險管理模型，使得利率風險的對沖效果大幅改善[7]。為了提高投資策略的靈活性和預(yù)期回報，徐小余(2017)將利率期限結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)果用于構(gòu)建蝶式債券組合，使得該組合的獲利盈利能力大幅增強[8]。

　　為了適應(yīng)不同的應(yīng)用場景，眾多學(xué)者根據(jù)具體的需要， 對現(xiàn)有的預(yù)測模型進行調(diào)整。Diebold等(2006)將收益率曲線的三個主要參數(shù)視作隨時間變化的因子，從而實現(xiàn)了NS模型的改進，并構(gòu)建和估計了這些參數(shù)的自回歸模型[9]。根據(jù)其研究結(jié)論， 三個隨時間變化的核心參數(shù)可以解釋為與水平、斜率和曲率相對應(yīng)的因子，并且可以得到較好的估計結(jié)果。該模型被用于預(yù)測短期和長期的期限結(jié)構(gòu)，其預(yù)測能力也經(jīng)受住了現(xiàn)實數(shù)據(jù)的檢驗。

　　在國內(nèi)，現(xiàn)代利率期限結(jié)構(gòu)模型也被廣泛應(yīng)用于國債利率期限結(jié)構(gòu)的分析和預(yù)測。為了預(yù)測中國的國債利率期限結(jié)構(gòu)，Luo等(2012)分別使用NS模型及其擴展模型進行估計，通過對比各種模型的運行結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，模型的形式越靈活，樣本內(nèi)擬合效果越好[10]。由于模型的參數(shù)是隨時間變化的，作者還提出了另一種研究思路，即使用多個不同的動態(tài)過程對時變因素進行處理，然后分別預(yù)測短期和長期期限結(jié)構(gòu)。鞠鳳(2014)在綜合比對NS模型和其他三類模型估計結(jié)果的基礎(chǔ)上，使用一階自回歸過程對各參數(shù)進行比較分析， 進一步印證了NS模型相對于其他模型的優(yōu)勢[11]。趙晶等(2015)對中、美兩國次貸危機期間和危機后5年的月度數(shù)據(jù)分別進行了擬合與預(yù)測， 通過比較其預(yù)測誤差，發(fā)現(xiàn)Diebold & Li模型[9](簡稱“DL模型”)對兩國市場數(shù)據(jù)的預(yù)測效果最好，而其他模型由于對樣本數(shù)據(jù)的選取具有過高的敏感度，因此適用性大打折扣[12]。同樣是使用NS模型，郭濟敏等(2016)進一步探討了各參數(shù)的經(jīng)濟意義，在此基礎(chǔ)上對我國的國債收益率曲線進行了擬合， 通過對比擬合結(jié)果，深入分析了模型的有效性，并再次證實了NS模型在預(yù)測方面的優(yōu)良性能[13]。此外，林瑞偉(2016)還通過實證研究發(fā)現(xiàn)，NSS擴展模型在用于擬合我國的國債利率期限結(jié)構(gòu)時，也有著良好的表現(xiàn)，并且對于其他各類金融產(chǎn)品的定價也有一定的應(yīng)用價值[14]。為了分析國債收益率過往表現(xiàn)對政府和投資者后續(xù)行為的影響，黃弘智(2018)將NS模型和自回歸模型相結(jié)合，對月度收益率曲線變化進行了預(yù)測，以此刻畫了市場對未來經(jīng)濟走勢的預(yù)期，用于研究各類市場主體的行為及其動機[15]。

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