基于ARMA 模型和VAR 模型的中国债券市场信用价差预测比较研究 (2014年)

选取上海证券交易所企业债和国债月度数据，利用遗传算法对静态利率期限结构NSM 参数模型进行求解，进而拟合较为精确的企业债和国债的利率期限结构，据此计算出企业债的信用价差。数据一部分作为样本内拟合区间，另外一部分作为样本外预测区间以检查模型的预测精度。通过建立自ARMA 样本外预测模型和VAR样本外预测模型分别对我国债券市场信用价差进行预测，最后比较两种模型的预测精度。结果表明VAR 模型对于信用价差短期预测较为准确，而ARMA 模型对于较长期预测较为准确。