【摘要】针对单个静态利率期限结构模型在拟合收益率曲线时的不足,本文引入组合预测的方法,在绝对误差和与方差和最小准则下,分别建立了静态利率期限结构组合优化模型,并给出了模型的遗传算法求解过程。然后将上海证券交易所2004~2009年的国债每日交易数据分为样本内数据和样本外数据,对多项式样条、指数样条、NS、SV和组合优化模型进行实证比较。结果表明:无论是对于样本内数据的拟合,还是对于样本外数据的预测,组合优化模型的统计特征指标几乎都要优于其他单一模型,并且具有良好的适应性和稳健性,适用于拟合我国国债利率期限结构。