国债收益率是金融市场运行的基准利率,国债收益率曲线也是债券定价的基本工具。对利率期限结构进行深入研究,寻找并建立稳定的数学模型,估计其参数并评价其绩效对于债券定价具有重要意义。随着利率市场化进程的不断推进,国债收益率对于债券定价的意义变得更加显著。通过随机过程来刻画短期市场利率能对债券定价发挥重要作用,同时这对债券市场的发展也是非常重要的。本文基于动态NS模型和Vasicek模型利用我国银行间市场国债交易数据进行实证分析并研究这两个模型的优点与不足之处。其次,本文在动态NS模型的状态空间形式中将状态转移矩阵分为四种不同的形式,构造出四个不同的动态NS模型并用它们进行实证研究并对拟合的结果进行对比分析以此来讨论对转移矩阵的一部分元素施加零约束的必要性,本文又以全元素阵动态NS模型为例讨论了宏观经济指标与模型之间的联系。接着,本文根据前部分实证结果选用对角阵动态NS模型估计出国债的日收益率数据并使用卡尔曼滤波由对角阵动态NS模型估计出的国债日收益率数据估计出Vasicek模型的17个参数从而使用Vasicek模型对2020年12月31日的国债进行定价并对模型进行了误差修正。最后,本文综合分析各部分的实证结果得出结论和政策建议。本文的结论如下:四个动态NS模型均能够良好地拟合和构建银行间国债利率期限结构曲线,拟合效果相差很小;全元素动态NS模型比起另外三个模型有着更好的拟合能力,上三角阵动态NS模型拟合结果优于对角阵动态NS模型和下三角阵动态NS模型但是差异不是很大,在实际应用过程中,如果从简化运算的角度出发我们可以选用对角阵动态NS模型,如果追求拟合结果的精确度我们可以选用全元素矩阵动态NS模型,若想二者兼顾则可以选用上三角阵动态NS模型;我们通过分析7种期限的银行间质押式国债回购利率数据得出Vasicek模型参数的初始值,接着使用对角阵动态NS模型估计出国债在样本期间的日收益率数据并通过卡尔曼滤波得出Vasicek模型的参数估值从而可以对银行间市场国债进行定价;Vasicek模型定价的理论价格与实际市场价格之间的误差有随剩余期限增加而逐渐增大的趋势;在对模型进行修正后,模型的定价误差大幅下降,模型对国债价格的模拟效果更为理想。