【摘 要】
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本文选择2015年10月至2016年1月交易所国债的日度交易数据,基于三次样条函数法进行利率期限结构拟合,得到五个参数的时间序列。对参数的时间序列建立AR(2)、ARMA(1,1)模型,并
【机 构】
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安徽财经大学 金融学院,安徽 蚌埠,233030
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本文选择2015年10月至2016年1月交易所国债的日度交易数据,基于三次样条函数法进行利率期限结构拟合,得到五个参数的时间序列。对参数的时间序列建立AR(2)、ARMA(1,1)模型,并对模型做出检验。根据建立的模型,对未来交易日的相应参数作出向前三步预测,得到2016年2月1日到2月3日国债的利率期限结构,据此对相应的债券进行定价,并将其与实际债券价格对比。结果表明,模型对未来债券价格的预测效果良好,误差随着到期期限的增加和预测步长的增加而增大。
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