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基于贝叶斯向量自回归的中国国债收益率预测

Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2015-08-15

Journal: 统计研究

Included Journals: CSSCI、ISTIC、PKU

Volume: 32

Issue: 8

Page Number: 69-76

ISSN: 1002-4565

Key Words: 贝叶斯向量自回归;经济准则;预测;收益率曲线

Abstract: 本文运用基于独立Minnesota-Wishart共轭先验分布的贝叶斯向量自回归模型(BVAR),并通过Gibbs抽样的马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法预测中国银行间国债的收益率.此外,按照固定窗口的滚动预测规则,采用统计性损失函数和经济准则(夏普比率和资产组合效用损失)共同作为评判标准,比较BVAR模型与其他8个常见模型在直接和递归方式上的预测效果.结果表明BVAR模型的短期预测效果不稳定,但中长期直接预测效果显著好于递归预测及其他模型,并且预测步长及收益率的期限越长,预测精度越高,反映了BVAR模型预测中长期国债收益率的优越性.

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