ARIMA模型在债券收益率中的应用

通过对债券即期收益率的分析,可以更加精确地知道债券收益率的变化情况。本文采用统计学家Box和Jenlins提出的ARIMA模型对我国债券收益率数据进行分析,得出ARIMA模型不但适合非平稳的时间序列,而且适合分析债券收益率,表明ARMA(1,1,1)模型的效果是比较好的。债券的收益率与多种因素有关,并且各因素之间又存在相互制约的关系,通过检验知道该债券的收益率是非平稳的时间序列,不能用自回归移动平均ARMA模型进行分析,本文用ARIMA模型进行分析,数据来源于聚源数据库中的债券到2008年2月18日的即期收益率数值,采用的分析软件为Eviews6.0。1ARIMA模型的建模思路ARIMA模型是由统计学家Box和Jenlins提出的,又叫B-J模型,它可以用于分析非平稳时间序列。ARIMA(p,d,q)模型的建模步骤如下:首先,对原时间序列进行平稳性检验,若不是平稳的,可通过差分变换或者对数差分等把序列平稳化,这是对非平稳时间序列进行ARMA分析的前提。其次,通过计算自相关系数和偏自相关系数,以确认ARMA ...