【摘 要】
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国债收益率为金融市场基准利率,对其预测研判非常重要.文章基于深度学习中的长短记忆神经网络(LSTM)模型,结合向量自回归方法(VAR),创新地构建出VAR-LSTM框架,共同使用宏观经
【机 构】
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中央国债登记结算有限责任公司博士后科研工作站;中国人民银行金融研究所博士后科研流动站,北京100033;中央国债登记结算有限责任公司中债金融估值中心
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国债收益率为金融市场基准利率,对其预测研判非常重要.文章基于深度学习中的长短记忆神经网络(LSTM)模型,结合向量自回归方法(VAR),创新地构建出VAR-LSTM框架,共同使用宏观经济变量预测值和序列滞后项作为输入因子,解决了传统LSTM模型拟合结果“平行错位”的问题,显著提高了预测精度.结果 表明,对于国债收益率序列,ARIMA模型的预测精度高于一般的LSTM方法,而VAR-LSTM模型则优于ARIMA模型,其在训练集和测试集的预测误差分别降低了约55％和50％,变化方向预测准确度分别提高了约5％和8％,具有更高的应用价值.
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