在利率市场化的大环境下,金融机构对于利率风险的控制和对资产配置的需求使得关于利率期限结构的研究变得越来越有意义。利率期限结构不仅能为投资者提供组合管理的建议,还能为监管机构提供宏观调控的思路。在实际应用中,对于利率期限结构的拟合效果和预测能力的研究更是利率类模型的核心。现代利率期限结构研究主要包含静态模型、无套利模型、均衡模型、宏观金融模型、混合模型。静态模型对某个时点上的利率期限结构进行估计,主要的相关研究包括McCulloch (1971)、Vasicek等(1982)的样条法和Fama等(1987)的息票剥离法；无套利模型和均衡模型从利率的随机过程出发,主要的模型包括Vasicek模型,CIR模型和HJM模型；宏观金融模型将宏观变量与利率期限结构相结合,主要的研究包括Wu(2003)实证了宏观经济冲击收益率曲线的影响、Ang等(2003)将宏观经济变量引入均衡模型；混合模型对以上模型取长补短,主要的研究包括Diebold等(2002)(2006)建立的动态Nelson-Siegel模型。国内对于利率期限结构主要研究包括朱世武等(2003)和余文龙等(2010)通过Nelson-Siegel模型对交易所利率期限结构的研究。静态模型和动态模型的存在的共同问题是,尽管对利率期限结构拟合效果较好,但相对于宏观金融模型和混合模型,其预测能力较差；国内学者尝试采用宏观金融模型结合国内经济变量对利率期限结构进行解释和预测,但这些研究主要采用交易所或银行间债券收盘价格拟合利率期限结构,没有针对银行间报价的研究。本文主要采用银行间双边报价数据,基于动态Nelson-Siegel模型,计算出对利率期限结构具有代表作用的三个因子,并通过误差修正模型(VECM)与宏观经济变量相结合,构建出适合我国利率期限的混合模型。在对模型各变量提出有意义的经济解释的同时,发现其样本外预测能力高于普通动态Nelson-Siegel模型。全文共6个部分,各部分内容安排如下。第一部分是引言,介绍论文研究的背景和意义、研究方法和研究工具、实证主要内容及详细步骤,最后指明了文章的创新之处。第二部分是对国内外利率期限结构研究进行文献综述。从传统的利率期限结构理论出发,到现代利率期限结构模型包括期限结构静态估计方法、动态模型、混合模型和宏观金融模型等。对国内利率期限结构也从静态模型,动态模型,Nelson-Siegel模型、银行间利率期限结构等不同角度进行了综述。第三部分是介绍模型与检验的原理和实现方法。首先介绍了Nelson-Siegel模型的模型设定以及水平因子,斜率因子,曲率因子的数学含义。然后给出了状态空间模型的概念以及卡尔曼滤波器的概念、滤波的过程以及如何对模型中的参数进行估计。再介绍了本文所采用的的数值计算方法。最后介绍了文中使用的一系列时间序列模型,包括向量自回归模型,向量误差修正模型,Johansen协整检验的基本思想。第四部分是数据来源及处理。首先对选择银行间债券市场双边报价数据作为本文研究的对象的原因进行说明。然后对该数据进行预处理,并且通过Fama-Bliss方法将银行间国债双边价格数据转化为零息票债券收益率日数据。第五部分是实证研究,主要工作包括对模型参数的估计以及预测能力的研究。第一步是在前序工作的基础上对NS模型三因子以及规模参数λ进行估计。第二步对三因子是建立向量自回归模型并检验预测能力。第四步将三因子与宏观经济变量结合起来建立误差修正模型考察因子与宏观经济数据的关系并改进了模型的预测能力。最后,对研究得到的结论进行总结,给出建议,提出不足之处并对进一步研究的方向进行展望。本文通过研究发现,第一,水平、斜率、曲率三因子与居民消费价格指数(CPI)和工业增加值(IP)存在一个长期稳定的协整关系。第二,发现加入宏观变量后的误差修正模型(VECM)在短、中期限的预测能力得到了明显改善,强于无约束的向量自回归模型(UVAR)模型。本文的创新之处在于以下三个方面。首先,本文利用Nelson-Siegel系列模型估计出来的三个因子与宏观经济变量通过误差修正模型建立起稳定的模型并提高了普通向量自回归模型的预测能力。其次,本文不同于一般的文章选择交易所债券数据对利率期限结构进行研究,转而选择了银行间市场双边报价数据进行研究。最后,文章采用数值方法结合最小二乘法估计的三因子的平均值作为卡尔曼滤波器三因子的初值,提高了估计的准确性。本文未来发展方向有以下两个方面。第一,从本文中构建的模型出发,沿着文中的建模思路继续寻找合适的宏观经济因子提高模型的预测能力。第二,参照Koopman(2010)中的方法,首先将规模参数λ考虑为第四个可变因子进入到状态空间模型之中,通过扩展的卡尔曼滤波(Extended Kalman)对模型参数进行估计,然后采用本文中的方法,将规模参数也引入整体模型设计之中,提高模型的拟合效果和预测能力。