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中国国债利率期限结构的模型选择——基于三种目标函数的比较研究
标题：中国国债利率期限结构的模型选择——基于三种目标函数的比较研究
摘要：
中国国债利率期限结构的模型选择是金融学领域中的重要问题，对于制定货币政策、资产定价和风险管理具有重要意义。本文以中国国债利率期限结构为研究对象，比较了三种不同的目标函数，即广义最小二乘法（GLS）、极大似然估计法（MLE）和局部最小二乘法（LLS），并选取合适的模型。
关键词：中国国债利率期限结构；模型选择；广义最小二乘法；极大似然估计法；局部最小二乘法
一、引言
中国国债市场是我国金融市场的重要组成部分，其利率期限结构对于经济运行和货币政策具有重要影响。而为了解中国国债利率期限结构的变动规律，选择适当的模型进行研究和预测是必不可少的。
二、中国国债利率期限结构的模型
针对中国国债利率期限结构模型选择的问题，本文选取了三种常用的目标函数进行比较研究。
1.广义最小二乘法（GLS）
广义最小二乘法是一种常用的参数估计方法，它通过对误差项的协方差矩阵进行估计，对参数进行估计。在中国国债利率期限结构的模型选择中，通过最小化残差的平方和，使用广义最小二乘法可以得到较为稳健的参数估计结果。
2.极大似然估计法（MLE）
极大似然估计法是一种常用的参数估计方法，它通过选择最大化观测样本对应的似然函数值的参数值，对模型进行估计。在中国国债利率期限结构的模型选择中，将观测值代入似然函数，并通过优化方法寻找最大化似然函数值的参数值，可以得到较为准确的参数估计结果。
3.局部最小二乘法（LLS）
局部最小二乘法是一种非参数估计方法，它通过选择与给定点最接近的样本点进行模型估计。在中国国债利率期限结构的模型选择中，局部最小二乘法可以通过寻找在指定区域内的连续子样本来估计模型。
三、数据来源和实证研究方法
本文选取了中国国债利率期限结构的历史数据作为实证研究的样本，采用三种目标函数进行模型选择，并通过参数估计和模型拟合度对比来选取合适的模型。
四、实证结果分析
通过对比三种不同目标函数的模型估计结果和模型拟合度，发现广义最小二乘法和极大似然估计法能够较好地解释中国国债利率期限结构的变动规律，并且具有较好的拟合效果。而局部最小二乘法在模型选择中的应用相对有限，可能需要进一步改进和研究。
五、结论
本文通过比较三种目标函数，基于广义最小二乘法和极大似然估计法，对中国国债利率期限结构进行建模和分析，得出了合适的模型选择方法。这对于了解中国国债利率期限结构的变动规律、制定货币政策和进行风险管理具有重要意义。
六、研究局限和展望
本文的研究还存在一些局限性，比如样本选择、模型设定等问题，需要进一步深入研究和讨论。未来的研究可以拓展中国国债利率期限结构的影响因素和机制，进一步改进和优化模型选择方法。
参考文献：
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