近年来经济全球化进程受阻,世界经济呈现颓势加上中美贸易摩擦压力增大,我国经济发展的外部环境可以说并不理想,但我国经济依然保持着良性增长,随着我国经济结构的不断调整,经济发展也由高速增长逐渐转变为高质量增长。我国经济改革的其中一个重要手段即是利率市场化改革,发展至今日虽然制度上的发展已经较为完善,但是仍有尚未建立基准利率、多领域改革不协调等问题。从金融市场来看,债券市场的规模越发庞大,已然是支撑我国经济健康发展的重要基石。其中国债作为国家信用背书是金融资产最为有效的避险渠道,其利率变动一直也是债券市场的重要风向标,饱受多方资金关注。国债利率在市场化利率改革进程中的基准作用和市场导向作用日益凸显,不管是帮助投资者进行风险的研判还是国家政府对于宏观经济形势的判断都有着至关重要的帮助作用,也是我国未来明晰市场环境动向、把控宏观经济市场、明确经济发展方向、调整经济改革布局的重要指导。利率期限结构相关的研究发展到如今主要分为两个方面,一是继续针对拟合模型的拓展,如尚玉皇等（2015）将贝叶斯方法估计加入到NS模型中提出混频NS模型,以更好地对NS参数的经济意义进行刻画描述。但随着拟合模型不断完善,继续研究拟合模型的更新的边际效应逐步降低。二是针对利率期限结构的预测和应用,如Feng等（2018）则提出了一种新的两步法来预测收益率曲线,并构建新的投资策略;而Fabozzi等（2015）构建债券投资组合方式主要是通过观察收益率曲线的变动形式从而制定相应策略来获取超额收益。但是现有的针对利率期限结构的预测应用的模型主要是基于一些传统时间序列预测模型,较少地结合前沿预测算法。在机器学习方法的研究中,如Gu等（2018）就已经证明了机器学习方法在收益可预测性和风险溢价度量领域有极大的发挥空间;如Heaton等（2017）和Feng等（2018）就提出了依托于深层神经网络框架的投资策略建立和发展投资组合,并证明了策略的有效性。但是这样的非线性模型尤其是更深入的机器学习模型（如深度学习）的研究尚未结合我国特有市场环境,虽然国内也有如姚洪刚等（2020）在传统LSTM模型的基础上进行补充,并直接用于上证综指的预测研究,但是在更为细分领域即国债利率期限结构研究领域这一具体金融场景下的应用,仍是未被开发的“蓝海”。要完成国债利率期限结构的预测和应用必须经过拟合模型选择、拟合模型可预测性分析、预测模型选择、预测模型性能提升等几个步骤,既要能够通过定性和定量的方式完成合理的模型选择工作,也要考虑到预测结果落地到金融场景的实际意义。因此本文在实证研究中,我们选用了2011年1月至2020年12月银行间市场国债数据的月度数据作为研究核心,参考中债公布的在样本期间内的关键期限利率数据和中债银行间国债指数交易数据。基于讨论分析结果选用Nelson-Siegel模型作为国债利率期限结构的拟合基础,并基于L-BFGS方法完成国债利率期限结构的构建,后引入多种预测方法并最终选择应用LSTM模型进行预测和参数优化工作,接着我们根据预测结果构建理论上和实际市场上的交易策略。本文研究的主要结论有:（1）结合L-BFGS方法和NS模型拟合出的利率曲线平滑且连续,各参数表现上β0序列一阶差分平稳,β1、β2和λ序列平稳,能够较好的反映我国国债利率期限结构的理论形状。（2）NS模型中的三个参数的变动趋势与我们构建的传统变量趋势几乎一致,β0、β1、β2与我们构建的水平值、斜率值、曲率值的相关性分别达到了0.96、0.92和0.81,即NS模型的参数能够直接反映我国利率期限结构的曲线形状变动且具备一定的实际经济意义。（3）LSTM方法对国债利率期限结构的预测比其他预测模型更为准确的。在未调参时,ARIMA模型对β0、β1的预测效果最好,LSTM模型对β2的预测效果最好,λ的预测效果上LSTM模型和ARIMA模型效果相当,但LSTM模型的整体参数误差最小,预测性能是最优的。（4）通过对LSTM模型进行参数优化,可以提升模型的预测性能,而以12个月的时间步长预测下一个月的方法是最为有效的。调参后LSTM模型对β0、β1、β2、λ的预测偏差均减小,整体预测误差（MSE）从1.1674降低到1.1049。（5）市场投资者可以利用预测国债利率期限结构,构建恰当的投资组合策略的形式来获得超额收益。基于对国债利率期限结构的预测结果在理论市场构建的投资策略表明,预测结果是有效的并且策略构建也是有效的,阶梯式策略、哑铃式策略、中长期策略和短期策略均有超过基准收益的表现。基于根据实际市场情况及债权理论价格设定的投资策略表明,银行间国债交易实际市场和理论成熟市场仍有差距,而在2020年采用短期策略购买债券能获得最大收益。本文研究的主要创新点主要体现在以下几个方面:（1）在理论层面的研究设计上,我们对NS模型的参数估计方法予以拓展,在非线性优化问题上即开始与机器学习方法对接,舍弃固定参数的做法和网格搜索法优化参数,用L-BFGS方法直接对NS模型的四个参数同步优化,得到最终的拟合结果。（2）本文将最新的预测算法LSTM方法引入到对国债利率期限结构的应用中,改进了传统以ARIMA+NS为基础的利率期限结构预测,通过对NS模型参数的预测再对未来国债利率期限结构予以拟合的方式完成预测,并从时间步长、学习速率、每次训练长度三个维度对LSTM模型进行优化提升性能。我们在当前经济大环境和国债利率期限结构应用场景下横向评估了不同机器学习模型包括PLS、PLR、SVM和随机森林的预测性能,填补了机器学习在金融领域的应用空白。（3）我们在应用策略的构建上也没有局限于单一的时效策略或套利策略,而是将两者有机地结合在一起,并考虑到NS模型拟合利率期限结构的核心思想,即以市场流通债券理论价格和实际价格的差值最小为优化目标的拟合,讨论了未来理论市场和当前实际市场的模型预测结果和策略应用效果,为广大债券市场参与者提供重要的投资决策参考。受限于研究水平等因素,本文尚有部分不足和可以进一步探讨之处:（1）在模型的选取和优化上,本文仅从理论上选择了NS模型,并只对NS模型一种拟合方法展开探讨,存在一定的主观性。并且LSTM模型本身还存在优化空间,包括网络层数的叠加、神经元的处理等等。（2）策略的构建方面,我们虽然就理论市场和实际市场展开了分开讨论,但我们也仅是基于银行间国债市场的数据进行研究,其他市场是否也能应用我们的预测结果尚未可知。同时策略构建本身还具有更多的操作可能性,例如延长债券持有期、不在固定时间节点执行卖出操作等。