• 利率曲线预测框架 [page::0][page::1][page::5][page::6][page::12][page::13]

- 利率曲线的主要动因由NS模型的水平、斜率和曲率三个因子解释，其中水平因子贡献超过90%，最具预测价值。
- 采用NS模型对即期利率曲线进行拟合，将高维预测问题降维为三个因子变化值预测，降低复杂度。
- 预测水平因子时引入CP因子，该因子由远期利率线性组合构建，具备宏观经济解释力，并能提升水平因子变动方向的预测准确率。

• CP因子构建及经济含义 [page::9][page::10][page::11][page::12]

- 基于2-10年远期利率对债券超额收益(BRP)平均回归，构造国内市场CP因子。
- CP因子与国内宏观因子（增长、通胀、信用、货币）走势显著相关，且其平方项含有更多宏观信息。

• 利率因子预测模型 [page::12][page::13]

- 斜率与曲率因子符合平稳且用AR(1)模型预测效果好，水平因子需辅助CP因子和其平方项的多元回归模型提升预测准确率。
- 预测三个月后NS模型三因子变化，再还原即期利率曲线，实现未来利率走势预测。

• 利率债久期轮动策略构建 [page::14][page::15][page::16][page::17]

- 通过匹配国债财富指数的久期和凸度，用零息债组合复制指数构建投资标的，覆盖不同期限。
- 依照预测即期利率曲线计算指数未来收益率，采用月度轮动选取预期收益最高指数实施配置，并对长端指数设置止损。
- 回测显示久期轮动策略较等权基准年化收益率提升0.7%-2.75%，最大回撤降低，夏普比率与Calmar比率均有提升。

• 国开债轮动策略应用 [page::18][page::19]

- 虽然NS模型对国开债利率曲线拟合局部倒挂较难，但直接采用国债利率预测结果构建国开债财富指数轮动策略取得较好收益。
- 回测验证国开债轮动配置相较等权基准也显著提升收益并有效控制回撤。

• 久期轮动策略在资产配置组合中的增强作用 [page::20][page::21][page::22][page::23]

- 在股债风险平价、趋势配置及宏观因子资产配置三大策略框架中，债券部分引入国债财富指数久期轮动策略，均显著提升组合年化收益率约2.9%，减小最大回撤，夏普比率和Calmar比率均有稳定改善。

1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《利率曲线预测与利率债久期轮动策略》

- 作者：林晓明、陈烨等

• 发布机构：华泰证券金融工程团队

- 发布日期：2024年8月10日

• 研究主题：基于即期利率曲线的预测，利用Nelson-Siegel(NS)模型提炼关键因子，构建利率债久期轮动策略及其资产配置应用，旨在提升国债投资回报

核心观点总结：

报告围绕即期利率曲线变动的预测和应用展开，采用NS模型刻画利率曲线的水平、斜率、曲率三因子降维，结合CP因子挖掘宏观经济信息，针对三个因子分别建模预测，最终用于构建国债财富指数久期轮动策略。回测区间2009年底至2024年中表明，久期轮动策略能获得比等权基准显著更高年化收益（最高提升2.75%），且结合资产配置时能全面提升组合收益、回撤和风险调整收益指标，彰显策略的实用价值和优化意义[page::0,1]。

---

2. 逐节详尽解读

2.1 引言与研究背景

债券为经典资产配置策略核心组成，风险平价、CPPI等多种模型均强调债券作用。以沪深300与中债-国债总财富指数为例，股权平均占比仅8.52%，债券高达91.48%，债券的表现直接影响整体投资绩效。短债和长债在波动性、回撤及回报率方面差异显著，短债波动小产生的回报较低，长债虽风险高但收益率更优。故针对债券侧的久期择时有助于提升资产配置组合表现[page::1,2]。

2.2 国债市场基本面概览

国债、地方政府债和金融债合计超过债券市场存量的60%以上，2024年7月底国债存量31.8万亿，占19.2%；地方债、金融债分别占25.8%、23.4%，近年来尤其是地方债规模明显上升，说明市场结构正发生演进。国债存量各剩余期限分布均衡，其中1-3年、1年内和10年以上占比较大，投资者可根据期限多样化进行操作[page::2,3]。

2.3 固收量化研究历史与理论基础

报告回顾固收量化研究六大方向，包括利率期限结构模型（NS模型、HJM模型等）、随机利率模型、衍生品定价、组合优化、量化交易及信用风险建模领域，旨在为本研究奠定理论和方法基础。其中，NS模型作为拟合收益率曲线的重要工具，与PCA结果高度对应，具备参数经济和信息丰富的优点[page::4,5]。

2.4 利率曲线核心特征分析：PCA与NS模型

2.4.1 主成分分析（PCA）结果

• PCA前三主成分贡献率达99.4%：其中第一主成分解释90.5%方差，代表利率曲线的水平因子（整个曲线平移）；第二主成分8.2%，代表斜率因子（长短端利差变化）；第三主成分0.6%，为曲率因子（曲线上凸或凹形状变化）[page::6]。

- 时间序列上，水平因子表现长期震荡向下，斜率因子和曲率因子波动相对平稳。三个因子含义与NS模型β参数一一对应，即β0:水平，β1:斜率，β2:曲率。

2.4.2 Nelson-Siegel（NS）模型拟合

NS模型通过三个参数+一个衰减系数λ拟合利率曲线，灵活覆盖全局倒挂、中期倒挂、平坦及正常向上等多种市场形态。采用固定λ=0.0598（使曲率因子峰值稳定在30个月）优化参数估计稳定性，模型在最近18年对即期利率曲线拟合精准，拟合水平、斜率和曲率因子的时间序列用于后续预测建模[page::6,7,8]。

报告指出为兼顾短端和长端利率的拟合效果，设计了两套期限组合NS模型（覆盖到10年和30年），并根据一定权重合成最终预测利率曲线，解决了单一模型对长端利率拟合不足的问题[page::8]。

2.5 CP因子提取及其宏观经济含义

基于Cochrane-Piazzesi (2005)方法，通过远期利率对2-10年债券超额收益（BRP）线性回归，提取反映市场预期与周期季节效应的CP因子。报告采用定制化调整：

• 回归因变量调整为2-10年零息债三个月持有期超额收益均值

- 回归变量包含1-10年远期利率

• 滚动回归窗口为42个月

结果显示CP因子对不同期限债券的超额收益均有显著预测能力，统计显著并且时间序列稳定[page::9,10]。

将CP因子与四个宏观因子（增长、通胀、信用、货币）对应比较，发现CP因子与增长（滞后2个月，相关系数0.45）、通胀（滞后3个月，0.34）、信用（滞后6个月，0.24）和货币（滞后2个月，-0.46）指标存在明显相关性，说明CP因子蕴藏重要宏观经济信息[page::11,12]。

报告进一步发现CP因子平方项残差同样与宏观因子相关，体现出CP因子非线性或增量宏观信息，后续用于水平因子的回归预测模型[page::12]。

2.6 水平、斜率及曲率因子预测模型

采用以下方法预测NS模型三因子：

• 斜率因子与曲率因子时间序列平稳，应用AR(1)模型进行3个月变动值预测，方向正确率分别达68.6%、70.3%；

- 水平因子存在趋势，AR(1)预测准确率不高，但其3个月变动值平稳，可以进行建模

• 水平因子预测引入CP因子及其平方项，以及斜率、曲率因子，通过多元线性回归提高预测准确率[page::12,13]

实证显示，引入CP因子与平方项能明显改善水平因子的预测拟合效果，预测水平因子未来三个月变动方向的正确率达67%，高于仅用AR(1)模型的准确率[page::13]。

整体预测框架为：

• 利用历史窗口数据回归水平因子变动与CP因子、其平方项和斜率/曲率因子关系，获得未来3个月水平因子变动预测；

- 应用AR(1)方法对斜率和曲率因子进行预测；

• 根据预测的三因子利用NS模型还原不同期限利率曲线预测值。

---

3. 图表深度解读

图表2（收益风险特征）：显示1-3年、7-10年及10年以上国债指数收益增长显著差异。长债收益增长更快但波动也较大，验证短长债收益风险差异有助久期轮动策略构建[page::2]。

图表4（债券存量规模）：近十年地方政府债发行剧增，债券总量结构调整明显，国债占比相对稳定。此趋势体现债市的多样化和深化，为债券策略提供多样标的[page::3]。

图表9、10（PCA主成分与系数）：前三主成分时间变化平稳，水平因子贡献率最大，系数结构合理，呈平滑与波动趋势，与NS模型参数可比性强[page::6]。

图表11-14（NS模型在多形态利率曲线拟合效果）：NS模型对不同形态的利率曲线（倒挂、平坦、正斜率）均拟合良好，验证模型的灵活性与普适性[page::7]。

图表15（NS模型三因子拟合时间序列）：展现β0水平因走势震荡且略呈下降趋势，β1斜率因子及β2曲率因子变化幅度相对较小，反映出利率趋势和形态变化[page::8]。

图表16：用NS模型拟合即期利率曲线实现降维，预测复杂度大幅降低，利率曲线的多维预测简化成三个因子预测，提升模型实际可用性[page::8]。

图表17、18：展示CP因子对不同期限BRP的显著回归系数及其滚动时间序列稳定性，表明CP因子是稳定的有效变量，用于预测债券超额收益[page::10]。

图表19-22：CP因子与宏观因子（增长、通胀、信用、货币）时间序列表明其周期相关性及经济含义，进一步验证其经济预测价值[page::11]。

图表23-26：CP因子平方项残差与宏观因子趋势近似，显示CP因子含有非线性或增量宏观信号，为后续建模提供支持[page::11,12]。

图表27：ADF检验结果确认斜率与曲率因子序列平稳，适合采用AR(1)模型预测，而水平因子本身非平稳需加入CP因子及其平方项等辅助变量[page::12]。

图表28：CP因子包含其平方项与斜率、曲率因子的多元回归模型能有效提升水平因子预测的解释力度与方向正确率[page::13]。

图表29、30：对10年期国债利率实验还原及预测过程示意，清晰说明三因子预测结合NS模型反推出具体期限利率预测的步骤[page::13]。

图表31-33：国债财富指数复制方案，利用三种零息债匹配指数久期与凸度，零息债比例随期限段变化动态调整，保证指数表现复刻精确和全覆盖[page::14]。

图表34-39：不同期限组合久期轮动策略净值曲线及绩效统计，均较等权基准获得明显收益提升（年化收益提升0.7%至2.75%），且最大回撤有所下降[page::15-17]。

图表40-42：国开债轮动策略基于国债曲线预测结果，显示策略依然有效，收益与回撤优势明显，凸显模型的跨债种适用性[page::18-19]。

图表43-44：股债风险平价策略融合久期轮动后，净值曲线显著超越基础策略，年化收益提升2.97%，最大回撤下降1%，风控指标全面改进[page::20]。

图表45-47：境内趋势配置策略及增强后的表现，久期轮动融入后年化收益提高2.9%，夏普比率提升0.29，验证久期策略增强收益弹性的有效性[page::21-22]。

图表48-50：宏观因子资产配置策略融合久期轮动增强后，整体业绩优于基础策略，年化收益率提升2.94%，最大回撤和夏普等显著优化[page::22-23]。

---

4. 估值分析

本报告核心不直接涉及企业估值，主要关注宏观利率曲线预测和固定收益资产配置，因此估值部分对应模型为：

• 利率曲线部分采用NS模型参数化拟合及预测

- 预测期权与债券超额收益相关的CP因子，通过线性回归建立因果关系

• 价格预测依赖即期利率曲线预测，还原零息债价格变化，配合久期、凸度复制指数价格

- 久期轮动策略通过月度调整资产久期，选择预期收益最高的期限国债财富指数进行配置

估值的核心就是利用NS模型准确刻画预期利率水平及形态，再配合预测得到的利率曲线价格变动实现收益优化[page::5,6,14]。

---

5. 风险因素评估

报告明确提示风险点：

• 利率曲线拟合误差风险：NS模型虽灵活但与真实市场利率曲线存在差异，局部倒挂或异态拟合可能受限；

- 模型过拟合风险：参数估计依赖历史数据，未来市场结构变化可能降低预测准确性；

• 历史有效性不代表未来：构建的策略和回测基于历史分布，未来市场条件变异可能导致策略失效；

报告未对风险缓释策略做深入细节说明，但结构化风险提示体现了审慎态度[page::25]。

---

6. 批判性视角与细微差别

• CP因子与宏观因子相关性存在滞后，可能导致预测模型无法对宏观经济突变及时响应，未来研究可尝试引入实时宏观变量或高频数据加强预测响应速度。

- 久期轮动策略回测表现较好，但夏普比率提升有限，表明策略更多贡献来自收益增长，波动性控制方面提升有限。

• 国开债曲线局部倒挂严重影响拟合效果，体现NS模型在局部形态刻画不足，未来模型改进空间或采用更复杂的利率期限结构模型。

- 回测窗口覆盖了利率环境多变时期，真实环境的多重外生冲击对模型鲁棒性考验较大，但报告未详细讨论模型在极端市场状态下的表现。

整体来看，报告方法论严密，实证充分，模型选择合理，结论具备实际指导意义，同时明确指出模型局限与风险，保持了科学的严谨性与客观性。

---

7. 结论性综合

本报告系统地研究了中国境内国债即期利率曲线的预测和基于此构建的利率债久期轮动策略。采用Nelson-Siegel模型将复杂的即期利率曲线降维为水平、斜率、曲率三因子，使用主成分分析验证其解释力达到99.4%。进一步引入基于远期利率与债券超额收益关系提取的CP因子，挖掘了利率曲线中蕴含的宏观经济信息，显著提升水平因子的预测准确率。

通过组合不同期限零息债的久期与凸度复制国债财富指数，实现对各种期限债券指数价格变动预测与久期轮动资产配置。回测数据显示，从短至长债的国债财富指数久期轮动策略，年化收益率相比等权配置最高提升2.75%，同时最大回撤和夏普等指标均有优化。

更重要的是，将久期轮动策略融入典型资产配置方案（股债风险平价、趋势配置、宏观因子资产配置）后，资产组合表现全面提升，年化收益率普遍提升约2.9个百分点，且多项风险调整指标优于基础策略，体现了利率债久期轮动策略对资产配置的实际增益。

图表数据充分支持上述结论，展示了模型拟合、因子解读、预测效果及策略回测的完整闭环。报告同时指出NS模型拟合的局限、模型过拟合风险及历史表现不代表未来的固有风险，展现分析的审慎性。

综上，本报告不仅为利率曲线预测提供了清晰、科学的建模框架，也为利率债投资和资产配置提出了有效的久期择时策略，为境内固收投资者提供了宝贵的量化工具和实证依据[page::0-26]。

---

重要图片示例

图表9：利率曲线前三个主成分随时间变动



图表31：各期限国债财富指数零息债复制方案

（因图片数量较多，本文仅展示代表性图片，如需完整列表请参考全文）

---

总结

本份华泰证券金融工程团队研究报告基于扎实的计量金融、宏观经济分析与固收投资实务，开发了结合经济信息的利率曲线多因子预测框架，成功用于国债久期轮动资产配置，突破传统久期静态持有束缚，实现了实质收益和风险指标的双向优化。报告整体结构严谨、逻辑清晰、数据详实，具有很强的参考价值和应用推广前景。

报告