【摘要】为了对中国债券市场动态利率期限结构进行深入的研究,本文基于状态空间模型和卡尔曼滤波技术构建了中国债券市场动态利率模型。本文模型根据数据的可观测结构进行建模,通过迭代计算寻找不可观测状态变量的最优估计值和隐含参数,很好地解决了传统计量方法中因为变量不可观测而无法获得真实数据所带来的研究困难。同时通过模型有效性的模拟实验和中国债券市场同业拆借利率的实证研究,证明了模型对利率期限结构在一段时间内的动态变化估计结果准确,在建模样本期内利率的动态变化能够得到有效的分析和预测。本文的研究为中国债券市场动态利率管理和定价问题提供了新的思路和可能的解决渠道。