债券市场作为我国资本市场的重要组成部分,对促进实体经济的发展发挥了重要作用。自2002年银行间债券市场建立以来,我国债券市场得以迅速发展。根据中央结算公司2014年债券市场统计报告,截至2014年12月末,我国债券市场的债券总托管量达到35.64万亿元人民币,所托管的债券总只数达11075只。在2014年当年即完成债券发行11.87万亿元人民币,发行债券只数高达6773只,创下历年来债券发行的新高。考虑到债券的未来现金流相对稳定,因此通过理论模型估计债券的价格具有一定的可行性。本文采用Nettekoven(2005)的方法,以银行间国债市场和交易所公司债市场作为研究对象,重点研究了不同定价模型对银行间国债和交易所公司债的定价能力,并选取最适合我国债券市场的定价模型作为理论定价模型,并在此基础上构建基于定价误差均值回归原理的交易策略。最后根据本文的结论针对目前我国债券市场存在的问题提出了政策建议。基于以上研究思路,本文共分为六章：第1章,绪论。本章主要介绍了本文的研究背景和研究意义,回顾了本文的主要研究对象的研究现状和文献综述,最后总结了本文的创新点和不足之处。第2章,基于利率期限结构模型的我国银行间国债定价研究。本章共分为5节：第1节,简要回顾了我国国债市场的发展历程,并对其发展现状进行分析。考虑到目前我国国债市场分割的现状,且银行间国债市场的交易量占整个国债市场交易量的97%以上,因此本文主要以我国银行间国债作为研究对象；第2节和第3节,主要介绍了静态利率期限结构模型和动态期限结构模型,并分析了各个模型的优缺点；第4节,选用McCulloch三次样条模型、Svensson模型、Vasicek模型和Cox-Ingersoll-Ross模型分别估计银行间国债的理论价格。通过比较四个模型的定价能力,发现从拟合优度分布的角度上看,Vasicek模型的拟合优度明显大于其他三个模型,由于Vasicek模型对我国银行间国债的定价能力在四个模型中最强,因此本文以该模型作为理论定价模型的基准模型。为了验证国债定价误差的有效性以及模型的选择对国债定价误差的影响,本文采用Bliss (1997)的方法,以McCulloch三次样条模型视为基准模型,通过将定价误差分为三个区间来计算两个模型估计的国债定价误差落入同一区间的概率,最终发现Svensson模型、Vasicek模型和CIR模型与McCulloch三次样条模型估计的国债定价误差同时落入同一区间的概率分别为64%、49%和57%。尽管这一结果表明模型选择确实会影响国债的定价,但同样也反映出我国银行间国债的定价误差中含有市场有效的信息,根据这些信息构建基于定价误差均值回归原理的交易策略会获得一定的超额回报；第5节,对本章内容进行总结。第3章,基于结构模型的我国交易所公司债定价研究。本章共分为4节：第1节,简要介绍了我国可违约债券市场上主要的债券品种,考虑到交易所公司债的市场化程度较强,交易相对频繁,因此本文主要以交易所公司债作为主要研究对象；第2节,主要介绍了结构模型和简约模型,分析了各个模型的区别和优缺点；第3节,本文选用结构模型估计交易所公司债的理论价格,主要包括Merton模型、Longstaff-Schwartz模型和Leland-Toft模型估计交易所公司债理论价格。实证结果表明随着随机利率和违约边界的引入,结构模型对我国公司债的定价能力有所增强,其中Leland-Toft模型对我国公司债的定价能力在三个模型中最强,因此本文选取该模型作为理论定价的基准模型。总体而言结构模型对高等级债券的定价能力较强,而对低等级债券的定价能力较弱。这一结果的原因可能是由于我国交易所公司债券市场相比国外发达国家债券市场,流动性不足所导致。为了验证公司债定价误差的有效性以及模型的选择对公司债定价误差的影响,与国债类似,本文采用Bliss(1997)的方法,以Merton模型视为基准模型,通过将定价误差分为三个区间计算两个模型估计的公司债定价误差落入同一区间的概率,最终发现Longstaff-Schwartz模型和Leland-Toft模型与Merton模型估计的公司债定价误差同时落入同一区间的概率分别为49%和38%。尽管这一结果表明模型选择确实会影响债券定价,但同样也反映出我国公司债的定价误差中含有市场有效的信息,根据这些信息构建基于定价误差均值回归原理的交易策略会获得一定的超额回报；第4节,对本章内容进行总结。第4章,流动性效应对债券定价影响的研究。本章共分为5节：第1节,介绍了流动性的定义和特征,尽管目前并不存在理论上正确的流动性度量方法,但总体而言流动性包含四个基本特征,即市场宽度、市场深度、及时性和弹性；第2节,主要介绍了几种流动性的度量方法,并对这些方法的优缺点加以总结；第3节,采用Elton与Green(1998)的研究方法研究了流动性效应对银行间国债定价的影响,将2008年10月1日至2014年10月1日分为三个观测期间：子样本一的观测期间为2008年10月1日至2010年10月1日,子样本二的观测期间为2011年1月1日至2013年1月1日,子样本三的观测期间为2013年3月1日至2014年10月1日。实证研究表明在三个子样本期间中流动性对银行间国债定价的影响程度分别为40bp、73bp和60bp。在除去国债基本价值以外能够影响国债定价的所有其他因素中,流动性效应对国债定价的贡献度在三个子样本期间分别为91.91%,95.19%和97.08%。这表明目前在我国债券市场中,影响国债定价的所有因素中,流动性效应是最重要甚至是唯一的定价决定因素,并且从样本一占比91.91%到样本三占比达97.08%之高,也体现出随着我国债券市场的发展,流动性效应对国债定价的影响越来越大；第4节,从Amihud非流动性度量法、买卖价差和换手率三个角度研究了流动性效应对交易所公司债定价的影响,实证研究结果表明流动性效应对公司债定价的贡献度在39bp到64bp。其中Amihud非流动性度量法对公司债风险溢价的解释力和显著性在三种流动性度量方法中最强,因此目前Amihud非流动性度量法更适用于度量我国交易所公司债的流动性效应。进一步本文对比了公司债的流动性变量、特征变量、市场变量、信用风险对公司债风险溢价的影响程度,通过分析四类变量对公司债风险溢价影响,发现流动性变量对公司债风险溢价解释力最强,也最显著；第5节,对本章内容进行总结。第5章,基于定价误差均值回归原理的债券组合交易策略研究。本章共分为4节：第1节,简要的介绍了量化交易的定义和目前我国量化交易的发展现状：第2节,根据第二章对银行间国债定价的实证研究,基于定价误差均值回归原理构建交易策略,采用Nettekoven (2005)的方法,对银行间国债的定价误差分别根据移动平均模型和时间序列模型构建交易信号。通过分析2010年1月1日到2014年12月31日的周国债交易信息,最终获得了在此期间内119只交易相对频繁的银行间国债。以这119只国债作为样本构建交易策略,基于移动平均模型构建交易信号,在乘子m分别为0.5、1.0、1.5、2.0和2.5,且投资每一只国债的资金比例限定为2%、3%和4%以及滞后期k为10周、20周、30周和40周的情况下,获得的收益超过买入持有至到期国债组合约6-8bp,超过中债银行间国债指数约7-9bp。其中当滞后期为40周时,所获得的超额收益几乎为0,主要是由于滞后期过长,使得交易信号对价格的变动不敏感：基于时间序列模型构建交易信号,在乘子m分别为0.5、1.0、1.5、2.0和2.5,且投资每一只国债的资金比例限定为2%、3%和4%的情况下,所获得的收益超过买入持有至到期国债组合约3-5bp,超过中债银行间国债指数约3-4bp。其中当乘子m达到2.5时,两种交易策略所获得的超额收益几乎为0,这可能是由于国债价格的波动性较小,乘子m设定的过大,使得交易信号难以发出；第3节,根据第三章对交易所公司债定价的实证研究,基于定价误差均值回归原理构建交易策略,采用Nettekoven (2005)的方法,对交易所公司债的定价误差分别根据移动平均模型和时间序列模型构建交易信号。通过分析2007年12月31日到2014年12月31日的周公司债交易信息,最终获得了83家在A股上市的上市公司所发行的115只公司债。以此115只公司债样本构建交易策略,基于移动平均模型构建交易信号,当乘子m分别为1、2、2.5和3,且投资每一只公司债的资金比例限定为2%、3%和4%以及滞后期为20周、30周、40周和50周的情况下所获得的收益超过买入持有至到期公司债组合约40-50bp,超过中证公司债指数约30-40bp；基于时间序列模型构建交易信号,当乘子m分别为1、2、2.5和3,且投资每一只公司债的资金比例限定为2%、3%和4%,所获得的收益超过买入持有至到期公司债组合约35-46bp,超过中证公司债指数约30-45bp。通过比较两种交易策略获得的超额收益发现二者相差不大,且当乘子m为2和2.5时,基于此两种交易策略所获得的超额收益高达40-50bp,而当乘子m为3时,两种交易策略所获得的超额收益都较少,这主要是由于乘子m设定的过大,使得交易信号难以发出。根据最新债项信用等级将115只公司债分为三组计算在这两种交易策略下获得的超额收益,AAA级公司债组合超过买入持有至到期公司债组合约20-38bp,超过中证公司债指数约18-28bp；AA+级公司债组合超过买入持有至到期公司债组合约38-52bp,超过中证公司债指数约35-50bp;AA、AA-、A级公司债组合超过买入持有至到期公司债组合约50-80bp,超过中证公司债指数50-72bp。所获得的超额收益随着信用等级的下降而显著增加,表明信用风险溢价对交易策略的影响较为显著。总体而言,由于公司债的定价误差波动较大,基于定价误差均值回归原理的交易策略更容易得到超额收益,相比银行间国债市场,这种交易策略更适用于我国交易所公司债市场：第4节,对本章内容进行总结。第6章,结论与政策建议。木章对本文的结论加以综述,并根据本文的结论对我国银行间债券市场和交易所公司债券市场未来的发展给出了相应的政策建议。本文的创新点主要体现在以下三个方面：(1)研究对象的创新,目前国内对量化交易策略的研究主要集中在股票市场和期货市场,对债券市场的交易策略研究较少,而本文主要针对于我国债券市场的的交易策略进行研究；(2)研究方法的创新,本文在国内首次将基于定价误差均值回归原理的交易策略应用于我国债券市场,并在前人的基础上选取了刻画能力较强的模型对银行间国债和交易所公司债进行定价,最终选取最适合我国债券市场的定价模型作为理论定价基础构建交易策略；(3)研究角度的创新,木文采用多个模型对债券的理论价格进行估计,改变了以往仅从单个模型进行分析,使得本文的研究结果更具有说服力。本文的不足之处主要包括以下三个方面：(1)在进行交易策略研究时并没有考虑到债券的交易成木,若考虑到交易成本,交易策略的有效性将会降低；(2)由于我国银行间国债市场的流动性不足,交易次数过少导致在没有实际交易时仅能将中债估值数据作为实际交易数据,在样本期间内估值数据过于平滑,定价误差较小,这也是导致交易策略在银行间国债市场效果不好的主要原因之一：(3)本文在讨论定价误差产生的原因将分析重点放在流动性因素上,并没有对其他可能造成定价误差的因素进行进一步的分析。