我国货币政策与利率期限结构

郭俊芳+王雪标+周生宝

内容提要：中长期利率信息对货币政策制定具有重要指导意义，关系到货币政策的实施效果。本文利用仿射无套利宏观金融模型构建包含收益率曲线完整信息的基准、后顾、前瞻、前瞻后顾混合型四种无套利泰勒规则，通过与传统泰勒规则单方程模型对比考察中长期利率信息是否显著影响利率规则对宏观经济的反应。实证发现无套利泰勒规则隐含的中长期利率对宏观经济的反应信息以及宏观变量内生波动性使利率对产出的反应减小，对通胀反应更加积极但仍然小于1；利率期限结构提供的宏观一致预期信息使无套利前瞻和混合型规则有效避免了单方程泰勒规则由于缺乏高质前瞻信息而对产出的过度刺激，同时也使通胀反应显著且顺周期；我国货币政策一定程度上存在以无套利混合型泰勒规则为特征的规律性。

关键词：货币政策；泰勒规则；利率期限结构；无套利；马尔科夫链蒙特卡洛估计

中图分类号：F820.2文献标识码：A文章编号：1001-148X（2017）11-0040-11

一、引言

泰勒规则是货币当局依据本国经济状况调控短期利率的一种政策规则，以期在利率传导机制作用下，间接调控中长期利率，从而影响投资、消费、产出和资产价格等。但马骏等（2016）研究得出，我国货币政策框架面临的体制性约束和周期性因素不同程度地弱化和扭曲了我国政策利率的传导。此外时变风险溢价的存在也使长短期利率关系更加复杂模糊①。而传统的泰勒规则只关注短期利率对经济变化的反应，忽略金融摩擦、制度约束、经济周期（如在经济下行时风险溢价可能会上升）等因素导致的利率传导阻滞和效率降低，忽视长期利率的变化会偏离預期，这将可能导致利率规则对产出和通胀变化反应不足或反应过度，影响货币政策的准确性和实施效果。因此，中长期利率信息在货币政策制定中具有重要的价值，缺乏中长期利率信息的泰勒规则能否准确有效地刻画短期利率对经济的反应特征，关系到货政策规则的准确性及实施效果。

国债收益率曲线包含了丰富的货币政策信息，其中短期利率受央行货币政策的直接影响，长期利率是经风险调整后的未来短期利率的条件期望，反映了投资者对货币政策和宏观经济的预期以及索求的持有期风险补偿（期限溢价）。近年来英格兰银行、美联储等众多央行已将利率期限结构作为制定货币政策的信息来源和评估货币政策效果的工具。我国债券市场经过改革与发展，利率期限结构对未来利率、通货膨胀等已具有一定的预测能力，能够为货币政策制定提供大量有用的信息（郭涛和宋德勇，2008）。袁靖和薛伟（2012）也认为我国利率期限结构有助于央行制定前瞻有效的货币政策。但如何利用利率期限结构信息完善我国货币政策框架是亟需解决的问题。

近20年我国主要实施数量型目标的货币政策规则，但也有“中性”和“泰勒规则”的影响，操作指标中的“两率”（ 同业拆借利率和银行超额准备金率）使我国货币操作含有部分规则操作（潘敏，2016）。因此，本文将依据中国现实和经验数据，通过国债利率期限结构的仿射无套利宏观金融模型，构建基准型、前瞻型、后顾型、前瞻后顾混合型四种无套利泰勒规则，提供把收益率曲线完整信息纳入货币政策框架的有效途径。通过与传统泰勒规则单方程模型对比，考察中长期利率信息是否显著影响利率规则对宏观经济的反应，通胀的反应是否会更积极、更富有弹性，产出的反应是否减少，是否可以得到显著、有效的参数，并检验无套利泰勒规则在我国货币政策操作中的适用性。无套利假设在金融投资市场中非常合理和必要，它能及时消除不同期限间或未来预期值的不一致性所带来的套利机会，而且在宏观模型中也是均衡的一个必要条件，所以我们在期限结构的横截面无套利假设下定价不同期限国债。本文研究是对传统泰勒规则的一种扩展，也为当前我国货币政策框架从数量型向价格型调控转型提供经验证据。

二、文献综述

早期文献基于单方程模型研究泰勒规则，随着结构性新凯恩斯宏观模型的盛行，泰勒规则被嵌入到供给需求一般均衡系统中。但新凯恩斯宏观模型比较简洁，获取的信息量有限，而货币政策规则的制定却需要充分的数据信息。所以如果没有期限结构信息，单纯的新凯恩斯宏观模型刻画政策规则具有局限性。

Ang和Piazzesi（2003）首次把泰勒规则引入仿射无套利期限结构模型中，其中潜在因子被解释为货币政策冲击。之后在结构式宏观金融文献中，泰勒规则通常被嵌入宏观结构中与期限结构参数一起估计或预先设置，如Hrdahl等（2006）和Bekaert等（2010）把短期利率设置为带有平滑机制的前瞻型泰勒规则，嵌入到带有新凯恩斯宏观结构的利率期限结构模型。Rudebusch 等（2008）把基准型泰勒规则嵌入到宏观金融模型中。Li等（2011）用带有区制转移的利率期限结构模型刻画无套利泰勒规则的非线性性，得出美联储在不同区制下对通胀和经济增长的偏好不同。近几年，学者们基于动态随机一般均衡（DSGE）模型导出期限结构，此类模型可以更深入地刻画宏观经济变量、货币政策与期限结构的相互作用机制。Fuerst（2015）、Abdymomunov和Kang（2015）在宏观金融的DSGE模型中分析了泰勒规则对利率期限结构的影响。

以上文献均只考察了单一形式的利率规则，没有研究如何使用无套利宏观金融模型来识别出不同形式的货币政策。此外在模型的计量估计中，这些文献通常对利率因子动态、风险溢价或观测误差等施加较强的识别限制，如假设宏观因子与潜因子相互独立，或者假设风险溢价为零，或者假设部分期限的收益率无观测误差等。

我国学者对泰勒规则及其扩展形式能否揭示我国名义利率对经济、金融变量的反应特征展开了丰富的实证研究。谢平和罗雄（2002）、陆军和钟丹（2003）、张屹山和张代强（2007）用单方程模型检验了基准和前瞻型泰勒规则在我国的适用性，得出泰勒规则可以作为我国决策依据，衡量货币政策松紧。卞志村等（2012）、王胜和邹恒甫（2006）、陈晓莉（2008）在泰勒规则中添加新的盯住目标，以检验资产价格、汇率、货币供应量等是否应纳入我国货币政策操作规则之内。郑挺国和刘金全（2010）、陈创练等（2016）研究了泰勒规则的非线性和时变特征。以上研究均基于单方程模型，只利用了有限的短期利率信息，所得结论难免有局限性。孙皓和石柱鲜（2011）、袁靖和薛伟（2012）在我国利率期限结构的宏观金融模型中嵌入了泰勒规则，但其出发点是研究货币政策和宏观经济对期限结构的影响，因而只设置单一形式的利率规则，没有分析期限结构对货币政策制定的作用。endprint

根据以上综述，本文尝试进行以下三方面拓展：第一，构建包含利率期限结构信息的货币政策框架，在利率期限结构的仿射宏观金融模型框架下同时估计出基准、后顾、前瞻和混合型四种无套利泰勒规则。第二，通过对比传统单方程泰勒规则模型，探索利率期限结构对政策规则的影响作用，分析无套利规则对通胀的反应是否更积极，对产出的反应是否减少，是否可以得到显著、有效的参数估计，检验无套利泰勒规则是否能刻画我国短期利率动态特征。第三，本文使用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法估计参数和抽取潜在的货币政策冲击，在利率期限结构横截面无套利假设下，无须再施加额外的缺乏经济含义的识别限制，模型具有的灵活性使得估计结果表现更好。

三、无套利泰勒规则的计量模型构建

（一）利率期限结构的仿射无套利宏观金融模型

根据资产定价第一基本定理，如果一个金融市场中存在风险中性测度，就不存在套利机会。本文参考Da和Singleton（2003）以及Ang和Piazzesi（2003）的研究，从风险中性定价出发，首先定义风险中性世界的状态因子随机扩散过程，根据伊藤引理得到债券价格的随机过程，借助特定的拉东-尼克迪姆导数过程，通过哥萨诺夫定理把风险中性世界里的布朗运动转换到真实世界，得到了真实测度下的状态因子、随机折现因子扩散过程及债券价格的偏微分方程，然后通过迭代求解得到了不同期限间无套利的收益率方程，最后对连续时间定价模型离散化就得到了由方程（1）-（5）構建的N期零息国债的连续复利名义收益率的仿射无套利离散时间模型。

短期利率即基准泰勒规则系数δ1均为正，表明通胀和产出缺口增大将导致短期利率升高，这与泰勒规则直觉一致；短期利率对产出缺口的反应大于对通胀水平的反应，产出缺口每增大1%，短期利率将提高17个基点以抑制经济过热；而当通胀率上升1%时，短期利率仅小幅提升1个基点。观测误差的标准误较大，1个季度（20个季度）为29个基点（8个基点）。

（二）潜因子动态

图1描绘了Gibbs抽样估计出的潜因子序列、单方程基准泰勒规则（7）式OLS估计残差（基准泰勒规则货币政策冲击）以及去均值化的短期利率三组时间序列值。图形显示出三者具有很强的相关性，进一步证实了潜因子与货币政策冲击的相关性。其中OLS残差的波动率每年平均为0.867%，大于潜因子的0.642%，而OLS残差自相关为0.642，小于潜因子的0.792，说明与单方程OLS估计相比，无套利基准泰勒规则货币政策冲击波动小、相关性强。潜因子序列和收益率的相关性从0.683（1个季度）到0.723（20个季度），即债券期限越长货币政策冲击对其影响越大。

（三）收益率和宏观变量的矩

为了检验模型对收益率和宏观数据的拟合情况，表3对比了拟合数据与观测数据的一阶、二阶无条件矩。结果显示宏观拟合变量的无条件矩与观测数据几乎精确匹配。收益率矩存在一些差异，但也在可接受范围之内。其中4、8个季度的拟合利率与观测值非常接近，1、20个季度匹配差异稍大。6种期限拟合值标准差均小于观测值，反映出拟合利率的波动小。拟合收益的自相关性从0.840（1个季度）到0.858（20个季度），小于观测数据范围（0.807-0.871）。因为模型只含有一个潜因子，且产出缺口的自相关性比收益率低，所以拟合利率的自相关性主要由fut和通胀率引起，因而表现出一个更小范围。

图2描绘出6组样本的名义收益率和拟合曲线图，左图期限为1、8、16个季度，右图为4、12、20个季度。拟合收益率的平均绝对误差小于0.05，均方误差小于0.01，其中4、8个季度的拟合误差最小。表3和图2都说明模型较好地刻画了我国宏观变量和国债利率期限结构运动态势。

（四）无套利泰勒规则与单方程泰勒规则的对比分析

为了分析利率期限结构的中长期利率信息是否显著影响我国政策规则对通胀和产出缺口的反应，我们分别估计出四种无套利规则，并且对传统的单方程基准、后顾、前瞻型泰勒规则进行回归，对比分析两种模型结果并检验无套利规则在我国货币政策操作中的适用性。

1.基准型泰勒规则

对（6）式进行单方程OLS回归以对比传统基准泰勒规则。为了避免回归变量不平稳和序列强自相关导致的变量间关系不稳定以及不满足回归条件中的样本随机性而导致的谬误回归，我们对1个季度利率、通胀率和产出缺口样本数据进行ADF检验，对不平稳变量差分为平稳的弱相关序列。在SIC准则下，3个变量均在不低于10%的置信水平下平稳。进一步做协整检验，回归残差没有单位根，说明短期利率与通胀率、产出缺口有稳定的均衡关系，（6）式不存在伪回归。

表4对比两种模型结果，无套利基准规则的产出缺口反应系数为0.168，小于单方程OLS估计值0.244。通胀反应系数0.01，且在10%的置信水平上显著，而OLS估计值略高但不显著。因此，单方程模型过高估计了央行对产出缺口的反应且对通胀反应不积极。两者差异反映出中长期利率信息的影响作用以及通胀、产出的内生波动在估计泰勒规则时的重要性。此外由条件协方差可知，宏观因子与OLS残差同期不相关，但LM 检验滞后长度设为2时F值等于18.182，p值为0.000，说明残差存在自相关，所以OLS估计虽然满足一致性但不满足有效性。而无套利估计从整条收益曲线抽取货币政策信息，后验标准误小于OLS标准误，因此估计结果更有效。

在遗漏变量的检验中，添加残差一阶滞后项修正模型后再进行OLS回归， LM检验的结果显示无序列相关，所以基准泰勒规则遗漏了重要变量，不适用于刻画我国货币政策规则。我国短期利率具有高自相关性（表3中1季度为0.807），而基准规则由于不包含利率滞后项，因此残差项继承了其水平动态特征，具有很强的自相关性。无套利规则中的潜因子也体现了这点，货币政策冲击（潜因子）的自相关性为0.792。endprint

2.后顾型泰勒规则

表4对比了后顾型泰勒规则的无套利和单方程模型。无套利的gt、πt反应系数（0.168、0.01）与基准型相等，均小于（8）式OLS估计值（0.178、0.037），因此传统单方程过度估计货币政策的反应。无套利模型利率滞后项显著且为正的0.907， 说明我国货币政策调整对往期值存在较强的依存性，显示了利率平滑特征。OLS估计利率滞后项为0.661，与基准模型残差自相关系数（0.642）非常接近。

3.前瞻型泰勒规则

表5報告无套利前瞻型泰勒规则的产出缺口预期反应系数为0.085，比基准和后顾型0.168小；通胀率预期为0.022，大于基准和后顾的0.010。根据（12）式计算的gt、πt的反应系数δ-1，g、δ-1，π分别为0.105、0.018，与δ1，g、δ1，π（0.168、0.010）相差不大。

表5显示前瞻型规则的无套利模型与单方程模型GMM估计差异非常明显，这表明利率期限结构信息对前瞻型泰勒规则有显著的作用。其中GMM估计的产出缺口预期反应系数为0.789，远大于无套利的0.085。通胀率预期反应系数为-0.233，与无套利模型中反应系数0.022符号相反，但显然负值不符合经济直觉和货币政策正常操作模式。两种模型之所以存在明显差异，主要因为无套利模型利用了中长期利率隐含的投资者对未来经济的一致预期信息和利率变化的长效影响，而单方程模型由于仅使用短期利率数据，缺乏高质有效的预期信息，因而估计结果偏差较大，严重过度估计了央行对产出预期的反应。

4.前瞻后顾混合型泰勒规则

无套利混合型泰勒规则的限制条件与前瞻型规则相同，所以表6中宏观变量预期的反应系数与表（5）相同。考虑到前瞻性成分的影响，滞后项的作用相比后顾型规则有些减小，产出缺口滞后项绝对值降低，通胀率滞后项不显著。利率滞后项为1.28，对短期利率预报具有重要显著的作用。

表5、表6的估计结果显示出我国货币当局对宏观预期值反应显著，计量检验表明我国利率有明显的平滑特性。因此，我国利率规则同时具有“前瞻”和“后顾”性。事实上，由于我国货币政策的利率、汇率、财富、信用等传导渠道均有不同程度的阻滞，导致货币政策作用后滞。如钱小安（2000）研究发现，中国消费物价对货币政策的反应存在6个季度的滞后。方先明和熊鹏（2005）得出我国GDP和贷款利率对货币供给冲击分别存在4个季度和3个季度的时滞。

图3显示了我国1个季度到期收益和无套利混合型泰勒规则拟合曲线。总体上看，两条曲线走势高度一致，拟合程度良好，反映了本文模型设置的合理性和参数估计的准确性。个别样本期内，拟合值先行于观测值（1个季度左右）。本文模型设置预测一期（1个季度），实际操作中可能更长一些，偏离之处恰恰反映出我国货币政策操作对经济形势发展的高度前瞻指引性。因此整体上看，无套利混合型泰勒规则能够为中国货币政策操作提供一个参照尺度。值得注意的是2008年到2009年之间，拟合值和观测值差距稍大（偏差仍小于0.75%）。拟合利率在这一年保持下降态势，而观测值在2008年前3季度呈上升趋势，从第三季度末到第四季度末呈断崖式下跌。

事实上从2008年第一季度开始，为了抑制物价过快上涨、冲销流动性，我国央行实施从紧的货币政策。经过先后多次提高法定存款准备金比率，到第三季度末，商业银行体系的超额准备金率已经捉襟见肘，流动性紧张。2007年夏季美国次贷危机引爆的全球金融危机对我国也造成负面影响。迫于内外形势压力，我国央行从2008年第四季度起实施宽松的货币政策，连续三次下调存贷款基准利率，两次下调存款准备金率，引导利率下行，保证流动性供应。图3显示出的2008年观测值和拟合值之间的缺口反映了在特殊紧急情况和经济萧条时期，我国政府更倾向于使用相机抉择的货币政策来应对冲击。

（五）货币政策冲击

表7报告了两种模型货币政策冲击的相关性：无套利基准和前瞻型货币政策冲击均是潜因子的倍数，差别只是前瞻型规则对短期利率方程施加了限制，所以εMP，Tt和εMP，Ft的相关性高达0.879；同样地，无套利后顾型和混合型货币政策冲击都是潜因子随机冲击项的倍数，因此εMP，Bt和εMP，FBt的相关性高达0.905；基准型和后顾型两个模型政策冲击相关性均达到了0.8左右；前瞻型规则由于两种模型估计结果差异很大，所以货币政策冲击相关性仅为0.42。因此传统单方程泰勒规则与从整条收益曲线抽取的无套利规则的货币政策冲击存在显著差异。

六、结论与启示

本文在仿射无套利宏观金融模型框架下构建基准、后顾、前瞻、前瞻后顾混合型四种无套利泰勒规则，并与传统单方程泰勒规则回归结果进行对比分析，以探索把利率期限结构信息纳入货币政策框架的有效途径，以及分析利率期限结构对政策规则的影响作用。

四种无套利泰勒规则显示，样本期内短期利率对产出缺口和通胀率的反应均是顺周期。我国央行货币政策偏好是提高产能，促进经济增长，对通胀率的反应虽然显著但反应系数小于1，使通货膨胀或通货紧缩的产生与演变存在自我实现机制。因此，实际操作中需要协调配合财政等其它政策措施调控宏观经济。此外残差自相关、遗漏变量检验表明我国利率存在显著的平滑性，基准和前瞻型规则遗漏了重要的滞后变量，因而其残差项（货币政策冲击项）继承了短期利率的强持续性。

我国利率期限结构隐含的中长期利率对宏观经济的反应信息，以及未来利率和宏观变量的一致预期信息，使得无套利泰勒规则与传统单方程泰勒规则存在明显差异。在无套利泰勒规则中，利率减小了对产出缺口的反应，对通胀的反应更积极。而传统单方程规则不同程度地过高估计了产出缺口系数，对通胀的反应并不显著。究其原因，我们认为在利率传导机制的作用下，央行对短期利率的调控使投资者对未来短期利率的预期发生变化，从而影响了中长期债券的市场定价，所以中长期利率对宏观经济的变动也有显著反应，拉低了短期利率对产出的反应，并且无套利模型中通胀和产出的内生波动性也有助于识别通胀反应系数。而传统泰勒规则只关注短期利率对宏观经济的反应且宏观变量外生给定，因此导致产出缺口反应高估和通胀反应不显著。这些“错觉”会导致实际操作时对经济刺激过度以及对通胀率控制不当，影响政策规则的准确性和实施效果。endprint

另外，在利率期限结构横截面方程无套利限制下，长期利率是经风险调整的未来短期利率的期望，因而可为未来短期利率和宏观变量提供一致预期。无套利前瞻型和混合型规则利用期限结构中丰富的宏观变量预期信息，极大地改进了模型估计准确性和有效性。而单方程前瞻规则由于缺乏可靠前瞻信息，对产出刺激“用力过猛”，且通胀反应逆周期，与经济直觉和实际货币政策操作相违背。因此，缺乏中长期利率隐含的有效预期信息必然会导致单方程前瞻和混合型泰勒规则存在严重偏误。此外无套利模型估计标准误小于单方程回归，也反映出无套利模型参数更加准确、有效。

虽然我国央行尚未公开承诺实施任何价格型规则，但实证拟合表明我国的货币政策操作在一定程度上存在以无套利混合型泰勒规则为特征的规律性，对经济形势发展具有高度前瞻引导性。因此无套利混合型泰勒规则可以作为判断我国货币政策规则松紧以及评价宏观经济调控效果的一个参照尺度。

注释：

① 国内外多数学者认为利率期限结构中的风险溢价存在且时变。Duffee（2002）、Dai和Singleton（2003）、Bansal等（2004）、Cochrane和Piazzesi（2005）研究认为利率预期假说偏离的原因是遗漏了重要不可观测变量-风险溢价。

② 谢赤等（2009）、李宏瑾（2012）、王晓芳和郑斌（2012）研究均得出我国利率期限结构存在时变期限溢价。郑振龙和吴颖玲（2012）研究发现CPI和GDP是影响我国债券风险溢价的两个主要因素。本文也设定期限结构存在时变风险溢价且受通胀率和产出影响。

参考文献：

[1] 卞志村，孙慧智，曹媛媛.金融形势指数与货币政策反应函数在中国的实证检验[J].金融研究，2012（8）.

[2] 陈创练，郑挺国，姚树洁.时变参数泰勒规则及央行货币政策取向研究[J].经济研究，2016（8）.

[3] 陈晓莉.汇率变动对货币政策操作变量的影响——理论分析及对中国的检验[J].经济科学，2008（5）.

[4] 方先明，熊鹏.我国利率政策调控的时滞效应研究——基于交叉数据的实证检验[J].财经研究，2005，31（8）.

[5] 郭涛，宋德勇.中国利率期限结构的货币政策含义[J].经济研究，2008（3）.

[6] 李宏瑾.利率期限结构的远期利率预测作用——经期限溢价修正的预期假说检验[J].金融研究，2012（8）.

[7] 陆军，钟丹.泰勒规则在中国的协整检验[J].经济研究，2003（8）.

[8] 马骏，施康，王红林和王立升.利率传导机制的动态研究[J].金融研究，2016（12）.

[9] 潘敏.經济发展新常态下完善我国货币政策体系面临的挑战[J].金融研究，2016（2）.

[10]钱小安.中国货币政策的形成与发展[M].上海人民出版社，2000.

[11]孙皓，石柱鲜.中国的货币政策与利率期限结构：基于宏观—金融模型的研究途径[J].经济科学，2011（1）.

[12]王胜，邹恒甫.开放经济中的泰勒规则——对中国货币政策的检验[J].统计研究，2006，23（3）.

[13]王晓芳，郑斌.期限溢价、超额收益与宏观风险不确定性——基于银行间国债市场的分析[J].南开经济研究，2015（3）.

[14]谢赤，陈晖，何源.基于理性期望的利率期限结构预期理论与期限溢酬[J].系统管理学报，2008，17（3）.

[15]谢平，罗雄.泰勒规则及其在中国货币政策中的检验[J].经济研究，2002（3）.

[16]袁靖，薛伟.中国利率期限结构与货币政策联合建模的实证研究[J].统计研究，2012，29（2）.

[17]张屹山，张代强.前瞻性货币政策反应函数在我国货币政策中的检验[J].经济研究，2007（3）.

[18]郑振龙，吴颖玲.中国利率风险溢酬：时变特征与影响因素[J].数理统计与管理，2012，31（3）.

[19]Abdymomunov A， Kang K H.TheEffects of Monetary Policy Regime Shifts on the Term Structure of Interest Rates[J].Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics， 2015，19（2）： 183-207.

[20]Ang A， Piazzesi M. ANo-arbitrage Vector Autoregression of Term Structure Dynamics with Mcroeconomic and Latent Variables[J].Journal of Monetary Economics， 2003，50（4）： 745-787.

[21]Bansal R， Tauchen G， Zhou H. RegimeShifts， Risk Premiums in the Term Structure and the Business Cycle[J].Journal of Business & Economic Statistics， 2004，22（4）：396-409.

[22]Bekaert G， Cho S， Moreno A. NewKeynesian Macroeconomics and the Term Structure. Journal of Money[J].Credit and Banking， 2010，42（1）：33-62.

[23]Carter C K， Kohn R. On GibbsSampling for State Space Models[J].Biometrika，1994，81 （3）：541-553.endprint

[24]Clarida R， Gali J， Gertler M. MonetaryPolicy Rules and Macroeconomic Stability： Evidence and Some Theory[J].Quarterly Journal of Economics， 2000，115（1）：147-180.

[25]Cochrane J H， Piazzesi M.BondRisk Premia[J].American Economic Review， 2005，95（1）： 138-160.

[26]Dai Q， Singleton J.TermStructure Dynamics in Theory and Reality[J].The Review of Financial Studies，2003，16（3）：631-678.

[27]Duffee G R. TermPremia and Interest Rate Forecasts in Affine Models[J].Journal of Finance， 2002，57：405-43.

[28]Fuerst T S.MonetaryPolicy and the Term Premium[J].Journal of Economic Dynamics & Control， 2015，52：A1-A10.

[29]Hrdahl P， Tristani O， Vestin D.AJoint Econometric Model of Macroeconomic and Term Structure Dynamics[J].Journal of Econometrics， 2006，131（1-2）：405-444.

[30]Johannes M S， Polson N.McmcMethods for Continuous-time Financial Econometrics[J].Electronic Journal， 2003，2（35）：1-72.

[31]Kim C J， Nelson C R.State-spaceModels with Regime Switching[M].Cambridge：MIT Press， 1999：1-500.

[32]Li H， Li T， Yu C. No-arbitrageTaylor Rules with Switching Regimes [J].Management Science， 2013，59（10）：2278-2294.

[33]Rudebusch G， Wu T. A Macro-finance Model of the Term Structure Monetary Policy and the Economy[J].The Economic Journal，2008，118（530）：906-926.

[34]Sanford A D，Martin G M. Simulation-basedBayesian Estimation of an Affine Term Structure Model [J].Computational Statistics & Data Analysis， 2005，49（2）：527-554.endprint