随着现代金融市场的发展,利率市场化进程的推进,以及国家宏观调控力度的加强,国债收益率曲线研究受到越来越多地重视。利用模型对国债收益率曲线的准确估计具有重要的意义：一方面可以对金融产品进行准确定价,确保金融市场运行的稳定有序；另一方面也可以帮助国家准确地把握宏观经济运行情况,实施有效的宏观经济调控。然而由于我国国债市场较西方发达国家发展较晚,发展不够完善,表现出附息国债占比较大,样本数据异常点较多等各种实际情况,导致国外先进的收益率曲线估计模型在我国的应用效果并不十分理想。目前,国内对收益率曲线的估计研究大多集中对国外模型的缝补和实证检验,从未根据我国市场特征提出合适的估计模型。于是何种收益率曲线模型更适合我国国债市场特征?能否根据我国国债市场特征提出合适的收益率曲线估计模型?这都是我国国债收益率曲线理论研究和实际应用中迫切需要解决的问题。有鉴于此,本文围绕以上问题展开,立足于我国国债市场的现实特点,在统计学中新近发展的局部多项式估计模型的基础上,通过理论研究和实证分析,提出了适合我国市场特征的迭代局部多项式国债收益率曲线静态估计模型、动态估计模型和宏观金融模型。其中,迭代局部多项式静态估计模型提高了对交易日当天收益率曲线的静态估计,而且具有良好的统计性质；迭代局部多项式动态估计模型不仅能够很好地刻画样本内收益率曲线的动态变化趋势,更重要的是还具有较强的样本外预测能力；迭代局部多项式宏观金融模型,将宏观经济变量和收益率曲线相结合,研究宏观经济对收益率水平的影响,对我国金融市场的稳定和发展,以及宏观调控的有效实施具有重要的现实意义。本文对国债收益率曲线模型的研究沿着“静态估计模型→动态估计模型→宏观金融模型”的研究思路,依次逐步展开,层层递进：首先,对我国国债市场的现状和现有静态模型进行分析和研究,并据此提出适合我国市场特征的迭代局部多项式静态估计模型；其次,在动态NS模型的理论框架下,将静态模型推广到动态。通过扩展,不仅增加模型对样本期内收益率曲线变动趋势的刻画效果,更重要的是提高了模型的预测能力；最后,将动态模型和宏观金融变量相结合,提出迭代局部多项式宏观金融模型。充分利用宏观经济变量和收益率曲线蕴含的信息,进一步提升模型的预测能力。具体内容如下：在静态估计模型方面,本文对目前我国国债市场的现状和现有静态估计模型进行了细致的梳理和分析,归纳出了我国债券市场的特点和现有静态估计模型运用时所存在的问题。在此基础上,通过对现有统计学中新近发展的局部多项式估计方法进行改进,提出了适合我国市场特征的迭代局部多项式静态估计模型。并通过蒙特卡洛模拟、实证分析等方法对新模型的拟合效果、统计性质进行了研究和比较。在动态估计模型方面,本文对现有动态估计模型,特别是近期提出的动态NS模型进行了分析和研究,发现传统动态估计方法虽然能够对收益率曲线动态变化规律进行较为准确地刻画,但是对未来收益率水平的预测能力表现很差。而新近提出的动态NS模型,通过两步估计方法,建立了收益率曲线模型和三个动态因子的——对应关系,从而有效地改善了动态模型的预测能力。但是在两步估计中第一步采用的是剥离息票静态估计方法,该方法在我国债券市场上的应用情况并不理想。因此本文基于迭代局部多项式静态估计模型,借助动态NS模型的框架提出迭代局部多项式动态NS模型。并利用上海证券交易所国债交易数据实证比较了迭代局部多项式动态NS模型对样本期内收益率曲线的拟合效果和对样本期外收益率水平的预测能力。同时,本文还对动态NS模型中三个关键动态因子的含义进行了探索和研究,通过理论分析认为三个动态因子既可以表示收益率曲线的期限特征(短期、中期和长期)也可以表示收益率曲线的形状特征(水平、斜率和曲线)。利用实证分析认为三个动态因子与期限特征相关性较弱,而与形状特征有较强的相关关系,表明三个动态因子分别通过刻画收益率曲线的水平、斜率和曲线特征来拟合收益率曲线。在宏观金融模型方面,本文首先对宏观经济运行情况进行分析,提炼出实体经济变量、货币经济变量、物价水平变量和利率市场变量。用脉冲响应函数研究宏观经济变量冲击对动态因子的影响。然后将宏观经济变量与动态因子相结合,提出估计收益率曲线的宏观金融模型。试图能够充分利用收益率曲线自身和宏观经济运行的相关信息有效地预测未来收益率水平。本文通过将理论剖析与实证检验相结合,取得以下主要实证结果：一是,在静态模型的研究中,分别从对特殊形状收益率曲线的拟合效果比较、蒙特卡洛模拟和实证研究三个方面比较迭代局部多项式模型和现有静态估计模型的拟合效果。结果表明迭代局部多项式模型拟合的收益率曲线对国债定价与实际交易价格之间的绝对误差和均方根误差最小,拟合效果最佳。另外,通过数理统计理论证明和蒙特卡洛模拟表明迭代局部多项式模型估计具有渐近正态分布的优良统计性质。从而为该模型的广泛应用打下坚实的基础。二是,在动态模型的研究中,通过选取上海交易所附息债券交易数据实证分析和比较模型的样本内拟合效果和样本外预测能力。结果表明迭代局部多项式动态NS模型不仅比其他动态模型具有更好的样本期内拟合效果,更重要的是具有更强的样本期外预测能力。另外,通过对迭代局部多项式动态NS模型中动态因子的现实含义研究表明,三个动态因子分别通过刻画收益率曲线的水平、斜率和曲率特征,来描述收益率曲线的动态变化过程。三是,在宏观金融模型的研究中,通过脉冲响应函数研究宏观经济冲击对三个动态因子的影响,结果表明宏观经济冲击对动态因子具有显著而持续的影响,特别是货币市场的冲击影响最为明显。另外,选取上海证券交易所附息国债交易数据实证检验了宏观金融模型的预测能力,结果表明加入宏观经济变量之后,宏观金融模型能够有效地利用宏观经济和收益率曲线自身的信息,提高模型的预测能力。论文通过理论考察和实证研究,在以下方面取得了部分创新成果：一是,提出迭代局部多项式静态估计模型,并对模型的统计性质进行探究。在梳理和分析我国债券市场的现实特征和现有收益率曲线静态估计方法的基础上,提出了适合我国市场特征的迭代局部多项式静态估计模型,通过蒙特卡洛模拟和实证分析证实了新模型具有更好的估计效果。并对模型的统计性质进行研究,表明模型具有渐近正态分布的统计性质。二是,提出迭代局部多项式动态NS模型,并对模型中三个动态因子的现实含义进行探究。在动态NS模型和两步估计的理论框架下,将迭代局部多项式静态估计推广到动态。该模型不仅具有较好的样本内拟合效果,更重要的是具有较强的样本外预测能力。同时还对模型中三个动态因子的现实含义进行研究。结果表明三个动态因子分别表示收益率曲线的水平、斜率和曲率特征。三是,提出迭代局部多项式宏观金融模型。在分析宏观经济变量冲击对动态因子的影响基础上,利用向量自回归模型将迭代局部多项式动态NS模型和宏观经济变量相结合提出宏观金融模型。研究表明加入宏观因子后的宏观金融模型能够更加充分地利用宏观经济和收益率曲线自身的信息,具有更强的预测能力。本研究虽然取得了一些有用成果,但由于理论和实际经济数据方面的限制,论文在对模型的使用的普遍性和深度研究上还存在不足,期望随着理论的发展和经济数据资料的丰富,在后续研究中不断改进和完善。