【摘要】本文在分析中国市场国债收益率的统计特征,并采用Vasicek模型对其进行动态检验的基础上,将状态变量的变动过程分别设定为AR(1)、AR(2)、ARMA(1,1)以及随机游走四种方式,比较上述四种变动方式的拟合效果与Vasicek模型的拟合效果。实证结果表明,将消费者信心指数变化率、M2增长率的自然对数、生产者价格指数变化率(PPI)以及城镇居民失业率等4个状态变量的变动方式设定为AR(1)过程的修正Vasicek模型,无论是对国债收益率数据的拟合还是预测效果都显著优于Vasicek模型,说明基于AR(1)过程的修正Vasicek模型能够更加准确地刻画中国市场国债利率期限结构的动态特征。