跨品种利率曲线构建必要性与方法 [page::3][page::4][page::5][page::6]

• 单一利率品种利率曲线短端数据噪声大，短期预测效果差，影响利率走势判断。

- 选取国债、国开债及银行间质押回购三品种，剔除成交量低和异常数据，融合税率及流动性溢价因素，构建跨品种利率曲线。

• 利率曲线参数拟合采用对参数敏感度较低的Neilson-Siegel模型，绑定λ参数确保稳定性。

跨品种与单品种利率曲线对比分析 [page::7][page::8][page::9]

• 跨品种曲线短端和中端利率波动高于国债曲线，2013年钱荒期间表现更敏感，能更真实反映市场实际。

- 国开债流动性溢价平均约为-80bp，反映税率设置及流动性差异对利率水平的影响。

利率曲线VAR模型及样本外预测结果 [page::9][page::10]

| 评估指标 | 跨品种 NS参数预测 | 跨品种 关键期限利率预测 (7年,10年) |
|----------|-----------------|------------------------------|
| OOS R² | 最高0.888 (c参数) | 最高0.175 (10年利率) |
| 方向命中率 | 57%-75% | 约67%-69% |

• VAR模型对跨品种曲线参数及7、10年期限利率未来3个月变动有统计显著预测能力，方向命中率接近七成。

- 单品种国债利率曲线短期预测表现较差。

关键期限零息债风险溢价(BRP)预测及国债指数预测 [page::11][page::12]

| 利率曲线 | 乘数BRP预测OOS R²（5，7，10年） | Hit Ratio |
|----------|---------------------------|-----------|
| 跨品种 | 0.139 - 0.192 | 约70%-73% |
| 国债 | 负值及较低 | 约51%-59% |

• 基于Cochrane方法提取BRP，跨品种曲线关键期限BRP未来三个月预测显著，方向准确率约七成。

- 跨品种曲线预测的中债国债总财富指数涨跌幅，方向准确率最高达88%，证明模型实用性。

国债久期轮动策略与国开债应用 [page::13][page::14]

• 利用模型预测5-7年和1-3年国债指数未来收益差，每季度进行久期轮动，收益年化提升近1个百分点。

- 图示策略回测显示收益显著增强，信息比处于2.6以上，最大回撤维持正面水平。

• 跨品种利率曲线同样应用于国开债，通过定价估算国开债利率曲线及BRP，国开债久期轮动策略表现优异，年化收益达5.42%。

结论与风险提示 [page::15]

• 跨品种无风险利率曲线更准确反映市场真实波动，且利率曲线关键期限点及风险溢价具显著预测能力，能辅助利率债短线交易及久期策略制定。

- 量化模型存在失效风险，尤其在极端市场环境下，需持续跟踪调整模型。

跨品种无风险利率曲线构建与应用——详尽分析报告解构

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：跨品种无风险利率曲线构建与应用 — 宏观固收量化系列研究之（二）

- 作者：证券分析师 朱剑涛

• 发布机构：东方证券研究所

- 发布日期：2020年2月27日

• 主要研究对象：利率曲线的构建方法及其在利率市场短期走势分析和债券投资的应用

- 核心论点与结论：
- 单品种利率曲线的短端数据波动大且受估值噪音影响，难以短期预测利率走势。
- 通过跨品种整合国债、国开债及银行间质押回购数据，剔除异常及低成交数据，构造更为可靠的无风险利率曲线。
- 跨品种曲线能够显著提升短期（季度级）利率走势及风险溢价（BRP）的预测能力。
- 基于预测结果，可设计有效的债券久期轮动策略，带来超过100bps的年化收益提升。
- 该跨品种利率曲线构建方法及模型也适用于国开债投资分析。

• 风险提示：量化模型基于历史数据，有失效风险；极端市场环境可能导致模型效果大幅波动。[page::0,1,15]

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二、逐章节深度解读

1. 跨品种构建利率曲线的必要性

• 利率曲线包含市场对未来宏观经济、通胀等预期信息，因而理论上可用于预测市场走势。

- 前期研究显示，国债和国开债单品种利率曲线只能对较长期（1年后）关键期限利率变动进行较好预测，短期预测效果差，主要因短端数据质量受限。

• 国债即期利率曲线主要依赖银行间和柜台市场的价格数据，其中大量价格来源为市场估值及报价，噪音较高，影响短端利率可靠性。

- 因此需要综合多个信用资质相近的债券品种数据，形成覆盖期限更多、价格来源更丰富的跨品种无风险利率曲线，以提高短期利率预测能力。[page::3]

2. 跨品种无风险利率曲线构建方法

2.1 单品种利率曲线分析

• 以中债国债为例，2010年至2019年成分券数量稳定超过200只，且期限分布较均匀，特别是1-5年区间最密集。

- 价格数据主要来源于：
- 银行间市场成交价（约20%），
- 估值数据和报价（约80%），存有较大噪声。

• 估值噪音主要由买卖价差、估值方法不统一及人员变动带来，尤其影响短端利率的准确性。

- 图1展示不同剩余期限区间债券数量维持较高水平；图2反映价格数据主要依赖不完全市场成交价，而大量估值数据潜藏较大噪声。[page::4]

2.2 跨品种利率曲线构建方法细节

• 利用国债、国开债及银行间不同期限质押回购利率整合数据：

- 剔除成交额低于100万元，及收益率异常的记录。
- 对短剩余期限国债（少于3个月）排除处理，由更活跃的回购利率代替短端数据。

• 国开债虽与国债信用相近，但存在税收和流动性差异，主要反映在票息所得税和买卖价差营业税的不同税率。表1列出了不同机构税率对比。

- 税率选用25%作为所得税假设，结合固定流动性溢价𝛿纳入国开债定价中。国开债价格公式考虑票息、税率及流动性溢价，简化假设不同期限流动性溢价相同。

• 银行间质押回购利率涵盖7天、1个月、3个月及6个月四个期限，数据从2014年后转向存款类机构加权，信用等级更高但历史数据较短。

- 图3显示回购成交额随着时间显著增长，图4显示7天回购占比最大，说明短期流动性活跃。

• 利率模型采用Neilson-Siegel（NS）模型，因其参数敏感性低，适合描述利率曲线整体趋势。参数λ固定为0.59776以减少波动，拟合参数为$\{at, bt, ct\}$，同时拟合国开债流动性溢价𝛿。

- 模型拟合使用到期收益率加权，权重基于成交额分档，避免长短期债券权重不合理，拟合日期要求成分券超过40只。[page::5,6,7]

2.3 利率曲线对比分析

• 利用2007-2019年平均利率曲线对比（图7）：

- 跨品种曲线短端及中端利率普遍高于单一国债利率，因回购利率较高，长端利率接近一致。
- 近年来随着回购权重降低，跨品种短端利率甚至低于国债利率。

• 各期限趋势图（图8-11）显示跨品种曲线短中端利率波动显著更大，尤其2013年6月钱荒事件，跨品种曲线敏感反应市场风险，优于单品种曲线。

- 流动性溢价参数𝛿（图12）长期为负值，平均约-80bps，反映国开债相对国债的流动性折价，但估计偏高，暗示税率假设可能有调整空间。[page::7,8,9]

3. 利率曲线的相关预测

3.1 曲线整体预测

• NS模型三参数$\{at,bt,ct\}$采用VAR模型预测未来走势。

- 预测评估以随机游走模型为基准，计算样本外R²及Diebold-Mariano显著性检验，方向准确率约七成为较好表现标准。

• 三个月预测（表2）显示：

- 跨品种曲线整体不可预测，但局部如Δa和7、10年关键期限利率有显著预测能力。
- 单品种国债曲线短期预测效果差且不显著。

• 预测效果图（图13）显示跨品种曲线对部分年份利率趋势把握准确，尤其2014、15及2017年表现较好。[page::9,10]

3.2 关键期限风险溢价（BRP）预测

• 利用Cochrane(2005)方法从即期及远期利率回归预测关键期限零息债券BRP。

- 使用IVX回归克服数据持续性和重叠样本偏差。

• 结果（表3）显示跨品种曲线5、7、10年期限BRP预测显著，方向准确率约70%以上，且预测性能明显优于单品种曲线。

- 图14展示10年期BRP预测值与实际值的较好吻合，验证预测方法的有效性。[page::11]

3.3 国债指数的预测

• 即期利率曲线仅为隐含概念，不直接观测，故进一步验证其在实际债券市场的应用。

- 利用跨品种曲线预测不同久期中债国债总财富指数未来3个月涨跌幅。

• 选择三个月、7年和10年零息债券复制债券指数，使久期与凸性匹配。

- 表4和图15表明，预测结果显著且方向准确率高达77%-87%。

• 该环节证明利率曲线预测模型在实际投资管理中具备操作价值。[page::12]

3.4 国债久期轮动策略

• 设计基于Δ(5-7年与1-3年国债指数未来收益差)的轮动策略：

- 差值>10bps买入5-7年，差值<-10bps买入1-3年，间隔调整持仓。
- 持仓变动频率低，易于执行。

• 策略绩效（图16，17）显示：

- 年化收益率提升约100bps至4.61%。
- 信息比和最大回撤稍有变化，但整体风险可控。

• 验证了基于跨品种利率曲线及预测的实用投资策略有效性。[page::13]

3.5 国开债应用

• 国开债定价复杂，因国开债利率间无一一对应，采用跨品种曲线估值国开债，反推国开债即期利率曲线。

- 结果显示跨品种曲线在国开债长端利率及BRP预测中表现优于单品种曲线。

• 设计类似国开债指数久期轮动策略（图18，19）：

- 年化收益率提升约1.13个百分点，信息比略降低，最大回撤轻微加大。

• 说明跨品种曲线及预测模型适用于更宽泛的固定收益投资领域。[page::14]

4. 总结与风险提示

• 利率曲线反映市场预期，基于单品种数据构建的曲线短端受限噪声，难以短期精确预测。

- 跨品种整合丰富数据能更好揭示短期利率和风险溢价的变化趋势，提升预测能力和投资策略表现。

• 模型基于历史数据，存在失效风险；极端市场环境可能造成预测准确性大幅下降或策略亏损，投资需谨慎并持续观察模型表现。[page::15]

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三、图表深度解读

图1 - 中债国债利率曲线成分券剩余期限数量

• 显示2010至2019年不同期限区间债券数量，1-5年期限数量占优，均匀分布。

- 2013-14年成分券数量短暂下降，随后回升稳定维持高水平。

• 反映国债市场期限覆盖相对完备，有利于拟合利率曲线但短端仍数据噪音大。[page::4]

图2 - 成分券价格数据来源比例

• 80%来源于银行间报价及市场估值（“其他”），成交价占比不高。

- 报价与估值存在较大噪声影响短端利率拟合稳定性。

• 显示传统单品种利率曲线估计存在固有数据质量及噪声问题。[page::4]

图3、图4 - 银行间质押回购成交额与期限结构

• 图3成交额自2006至2019年持续增长，体现回购市场规模扩大且流动性提升。

- 图4显示7天回购占比最大且稳定，1个月及以上占比低但有波动，体现短期限价格数据更活跃，可信度更高。

• 支持跨品种构建中短端回购利率数据的选择合理性。[page::5]

图5、图6 - 跨品种构建成分券数量及久期分布

• 图5显示2006-2019年国债及国开债数量逐年增加，尤其2014后显著增长，回购券数量相对稳定。

- 图6短中期债券（1-5年）占比最高达46%，长期债券较少，结构有助于准确估计中短端利率变化。

• 期限分布显示长期利率数据可靠性相对较低，模型适度关注。[page::6]

图7 - 平均即期利率曲线对比

• 显示跨品种利率曲线短中端利率高于单品种国债，长端利率变量不大。

- 反映回购利率抬升短端利率估算，跨品种曲线较能反映更宽市场交易数据。

• 表明跨品种曲线可能更适合短线利率趋势预测。[page::7]

图8-图11 - 不同期限即期利率走势对比

• 短端中端（3个月、1年、5年）跨品种曲线波动明显大于国债曲线，10年期限差异变小。

- 钱荒（2013.06.20）期间跨品种短端利率敏感反映资金紧张风险，高度契合市场动态。

• 体现跨品种曲线在突发市场情绪波动时的有效性及优势。[page::8]

图12 - 国开债流动性溢价𝛿长期变动

• 𝛿参数持续为负，平均接近-80bps，反映国开债较国债流动性折价。

- 数值变化和税率设定关联，流动性溢价绝对值较大暗示税率设定存在调整空间。

• 为国开债定价提供可量化的流动性修正依据。[page::9]

图13 - 跨品种10年期利率季度变动预测对比

• 预测值与实际波动在多数时间段趋势接近，尤其2014、2015、2017年预测较好。

- 说明VAR建模与NS参数提取在中长期关键期限利率预测中的有效性。

• 具备较好捕捉市场方向变动的能力。[page::10]

图14 - 10年零息债BRP预测与实际对比

• 预测曲线与真实值走势拟合良好，波动点一致较多。

- 体现跨品种利率曲线对风险溢价中长期变化的预测精度。

• 验证利率曲线提取BRP为债券风险定价提供有效支撑。[page::11]

图15 - 中债国债指数（5-7年）未来三个月涨跌预测对比

• 预测值与实际涨跌幅趋势基本契合，异动明显时段配合较好。

- 说明通过零息债券复制及BRP预测，能有效预判债券指数短期走势。

• 为量化债券资产管理及策略构建提供数据支持。[page::12]

图16、17 - 国债指数久期轮动策略表现

• 图16显示5-7年与1-3年指数涨跌幅差额及预测较好匹配。

- 图17展示轮动策略累计净值增长超过基准，年化收益提升超过100bps。

• 策略调仓频率低，风险控制适度，表现出策略可操作和收益优化能力。[page::13]

图18、19 - 国开债指数久期轮动策略表现

• 图18预测与实际涨跌差额匹配较好，图19轮动策略净值曲线明显优于基准。

- 年化收益提升超过1%，信息比略有下降，最大回撤轻微放大。

• 说明跨品种模型及利率曲线估值方法适用于政策性金融债市场。[page::14]

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四、估值分析

• 利率曲线采用 Neilson-Siegel参数化模型拟合，选用固定λ以稳定拟合，减少参数波动对估值影响。

- 利率曲线参数$\{at, bt, c_t\}$代表长期水平、坡度和曲率，全面描绘期限结构。

• 国开债定价公式结合税率25%及流动性溢价𝛿，反映政策性债券特点差异化定价。

- 通过VAR模型预测利率曲线参数变化，实现整条利率期限结构短期预测。

• 结合零息债券风险溢价（BRP）预测，通过复制组合实现债券指数涨跌幅预测及久期轮动策略设计。

- 模型重视成交额权重，避免长期债券权重过大，提高估值稳定性和预测实效。[page::5,6,9,10,12,13]

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五、风险因素评估

• 量化模型失效风险：模型基于历史数据推导，未来市场环境变化可能导致失效，模型预测功能出现下降，影响投资决策。

- 极端市场环境冲击：金融危机、钱荒等突发事件可能剧烈扰动市场，模型或无法及时捕捉，导致风险敞口暴露及潜在资金损失。

• 数据噪声影响：较多估值及报价数据可能因方法差异及市场流动性不足导致价格扭曲，影响即期利率曲线准确度，特别是短端。

- 税率与流动性溢价估计误差：税率假设偏差与流动性溢价估计偏高，可能引入定价偏差进而影响债券投资分析准确性。

• 报告未给出具体风险缓解措施，投资者需持续监控模型表现及市场环境变化，灵活调整投资策略。[page::0,15]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告充分揭示了单品种利率曲线的局限性，但对跨品种曲线构建时的潜在内生数据相关性风险探讨较少，模型参数对价格噪声敏感程度虽然有所降低，但依然存在。

- 税率假设均一化为25%，虽然参考了不同机构税率差异，但未明确因应时间序列变化或政策微调，流动性溢价估值存在偏高风险，影响定价准确度。

• 短端债券市场活跃度和价格数据可靠性不强依然是结构性挑战，报告中跨品种成分券数量有限，尤其长期债券数据较少，可能影响长端利率的精确预测。

- 采用VAR及IVX统计方法虽然先进，但对模型稳定性和鲁棒性的敏感性测试呈现有限，未详尽披露参数选择及模型可能存在的过拟合风险。

• 报告中多处预测准确率接近七成，虽表现优于基准模型，但仍留有较大预测失误空间，需要投资者合理预估策略潜在风险和收益波动性。

- 总体看，报告对方法创新和实证结果持谨慎乐观态度，未过分夸大模型功效，保持科学严谨。[page::0,4,9,15]

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七、结论性综合

本报告系统呈现了基于跨品种整合的中债国债、国开债及银行间回购数据，构建无风险利率曲线的新方法。该方法有效地弥补了单品种利率曲线短端数据大噪声、低可靠性的问题，实现了利率期限结构更为精准的短期（季度级）预测。

核心贡献体现在：

• 利率曲线整体预测方面，跨品种曲线能统计显著预测部分NS模型参数及关键期限利率，方向正确率近七成，优于单品种国债曲线。

- 关键期限风险溢价（BRP）预测方面，跨品种曲线5、7、10年零息债的BRP预测均显著提升，投资者可以通过BRP分析判断债券风险补偿及行情走势。

• 利用关键期限零息债券复制债券指数，成功实现了对中债国债及国开债不同久期指数未来涨跌幅的短期预测，预测准确率高达77%-87%，实现从数据预测向投资指导的迈进。

- 基于预测结果设计的久期轮动策略显著提升债券组合年化收益率至少1个百分点左右，实现低频调仓且风险适度控制。

• 跨品种曲线对特别时期（如2013年钱荒）敏感度更高，有效反映市场流动性变化及信用环境波动，提升风险监控能力。

- 模型充分考虑了国开债税率与流动性溢价异质性，利率曲线估计更贴合政策性金融债市场，拓展了应用广度。

报告通过系统丰富的表格和图示，详实展示了模型构建步骤、参数拟合、预测效果和策略实证，体现了较高的科研严谨度和实践指导意义。

整体而言，跨品种无风险利率曲线构建与应用为宏观固定收益投资提供了强有力的量化工具，助力市场参与者实现更精准的利率风险管理和投资配置。尽管模型存在历史数据依赖和市场环境变异带来的挑战，报告已经充分披露风险因素，为投资者科学应用提供了合理参考。

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重要图表索引

• 图1-2：中债国债利率曲线成分券期限分布及价格来源分析[page::4]

- 图3-4：银行间质押回购成交额及期限结构[page::5]

• 图5-6：跨品种构建成分券数量及久期比例[page::6]

- 图7-11：跨品种与单品种利率曲线平均水平与走势对比[page::7,8]

• 图12：国开债流动性溢价长期参数变化[page::9]

- 图13：跨品种10年期即期利率季度变化预测与实际对比[page::10]

• 图14：跨品种10年期零息债BRP预测与实证[page::11]

- 图15：中债国债总财富指数涨跌预测及实测[page::12]

• 图16-17：国债指数久期轮动策略收益表现[page::13]

- 图18-19：国开债指数久期轮动策略表现[page::14]

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以上详尽分析力求覆盖报告方法论、数据来源、模型构建、预测结果、策略设计和风险提示所有核心内容，同时系统解读所有关键图表与表格，清晰呈现研究逻辑及实证成果，体现该报告对国内宏观固定收益市场量化分析的重要贡献。[page::全篇]

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