金融市场波动性的根源有很多解释,占据主导因素的供需关系,市场间的联动效应,国家政局稳定性,国际间贸易或外交上的角力。在中国众多的金融市场中,以利率为标的的金融市场规模最大,对国民经济的影响范畴最为广泛,并且它的波动性将会直接反映至股票市场、房地产市场、外汇市场。作为国家与社会经济发展的重器,短期利率的动态行为值得深思与探讨。本文从一个崭新的视角出发,认为金融市场的波动蕴含潜在的宏观层面的长期趋势,受到经济宏观水平的影响,在本文中确切地说,这一金融市场指的是以短期利率为标的的市场。传统的宏观-利率实证研究受到数据频率不一致的困扰,只能以加总插值的方法统一数据的时间频率标识,但旧方法不可避免的舍弃了众多较高频率数据蕴含的信息,本文巧妙地使用了混频MIDAS方法有效规避了这一问题,通过权重滞后多项式同时直接引入不同频率数据。在短期利率波动的设定环节构建了新模型,混频宏观因子-利率波动模型,新模型认为短期利率波动包含长短期成分,短期成分与滞后的利率波动及不可测信息相关,长期成分可由经济宏观变量加权描述。为了证实新模型刻画短期利率动态行为的良好表现,本文首先在新模型中引入单个宏观经济变量并与基准模型进行比较权衡,之后将其扩展为涉及多个宏观因子的场景,最后探索了使用各个混频模型能否比基准模型更精确地预测利率波动的情况。结果发现混频模型的建立可以更好地对短期利率动态进行拟合,样本内预测十分理想,在样本外预测上混频模型也具有一定良好的表现。