基于贝叶斯向量自回归的中国国债收益率预测.pdf

本文运用基于独立 Minnesota-Wishart 共轭先验分布的贝叶斯向量自回归模型( BVAＲ) ，并通过 Gibbs 抽样的马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法预测中国银行间国债的收益率。此外，按照固定窗口的滚动预测规则， 采用统计性损失函数和经济准则( 夏普比率和资产组合效用损失) 共同作为评判标准，比较 BVAＲ 模型与其他 8 个 常见模型在直接和递归方式上的预测效果。结果表明 BVAＲ 模型的短期预测效果不稳定，但中长期直接预测效果 显著好于递归预测及其他模型，并且预测步长及收益率的期限越长，预测精度越高，反映了 BVAＲ 模型预测中长期 国债收益率的优越性。