基于贝叶斯向量自回归的中国国债收益率预测
2015-08-15分类号:F224;F812.5
【部门】大连理工大学管理与经济学部 大连理工大学
【摘要】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。
【关键词】贝叶斯向量自回归 经济准则 预测 收益率曲线
【基金】国家自然科学基金项目“R&D资金配置主体技术选择协同与配置效率提升机制研究:产品空间理论视角”(71473025)资助
【所属期刊栏目】统计研究
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