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利率预测模型20之中国:基于全球经济指标(太平

发布时间:2020-03-06 09:34 发布人:和记娱乐来源:h88平台官网

     

  本文在我们的利率预测模型1.0(利率预测模型:基于景气和经济指标—太平洋证券货币政策系列之五)基础上进行改进,为利率预测模型2.0版本。

  对利率走势的判断目前集中于经验判断,我们尝试做一个量化方法判断。从全球市场来看,债券相对权益市场更反应经济基本面,我们利率预测模型的基本思为运用全球经济指标对利率走势进行前瞻性预测。基本方法同前利率预测模型,主要采取Probit、主成分分析等方法。

  本文判断中国利率走势,之后系列将判断美国和欧元区利率走势。中国利率走指标选取中债总净价指数,计算全球经济指标每个指标在不同滞后期与中债总净价指数的拟合度,筛选出拟合程度较高的指标并给予不同权重。之后根据各指标走势判断未来1-2个季度利率走势。

  按照最初选取全球经济有效指标测算(也即利率预测模型1.0方法),2020年2月-5月,中国利率下降概率不大,下降概率分别为47.82%、46.17%、39.15%和26.81%。按照最终有效指标测算,2020年2月-5月,中国利率下降概率不大,下降概率分别为45.53%、44.64%、38.95%和25.44%。两者对比可见差异不大,最终有效指标选取时筛去共线性指标,因而预测准确性更高。

  运用利率预测模型做回测,结果显示该模型对中债总净价指数走势有着较好的预测能力,根据模型进行多空策略,策略净值大幅跑赢中债总净价指数。

  本文在我们的利率预测模型1.0(利率预测模型:基于景气和经济指标—太平洋证券货币政策系列之五)基础上进行改进,为利率预测模型2.0版本。

  本文判断中国利率走势,之后系列将判断美国和欧元区利率走势。中国利率走指标选取中债总净价指数,计算全球经济指标每个指标在不同滞后期与中债总净价指数的拟合度,筛选出拟合程度较高的指标并给予不同权重。之后根据各指标走势判断未来1-2个季度利率走势。

  滞后期数2-5期数据有一定重复性,但不同滞后期不同因子影响程度不一,由于数据较多,在此省略。

  不同指标在不同滞后期限对利率走势影响程度不同,因此,对不同指标在不同滞后时期给予对利率的影响权重。如“OECD综合领先指标:中国”在滞后4期(也即4个月)对利率影响最大,因在滞后4期赋予其影响利率权重最大;但是“中国CPI同比”在滞后1期影响最大,滞后期数越多影响因子越小,因此赋予其影响利率的权重也相应减小。总体来看,数据结果符合我们的直观理解。

  滞后期数2-5期数据有一定重复性,但不同滞后期不同因子影响程度不一,由于数据较多,在此省略。

  不同指标在不同滞后期限对利率走势影响程度不同,因此,对不同指标在不同滞后时期给予对利率的影响权重。方法同上。

  运用利率预测模型做回测,策略净值大幅跑赢中债总净价指数。我们选择OECD综合领先指标等多项指标作为择时信号,当模型预判利率有上升趋势做平仓策略,反之做多。

  根据模型进行买入/卖出操作时不仅可获得显著超额收益率,其胜率等方面也有着不俗表现。因此,模型的应用效果较好。

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