同时, 金融科技的运用和发展, 对金融机构传统经营模式形成冲击。

产业龙头企业依托自身对整个供应链的控制力，充分发挥对交易对手、合作伙伴、上下游客户信用情况了解的行业信息优势，通过搭建集采平台，依托供应链金融，通过自身资源直接为上下游企业提供金融支持。相关数据显示，2017年全国供应链金融市场规模约13万亿元，预计到2020年将达到15万亿元左右。

从全产业链视角看，产业终端市场孕育着庞大的中小微企业及个人客户资源。同时，对于货押模式的供应链融资业务，大数据的引入可以打造押品价格库，实现自动盯市和价格波动报警等功能。某银行创新E信通产品，利用互联网技术在银行业首个实现优质核心企业授信的可拆分流转。传统供应链金融的风险成因分析 自2012年以来，在经济下行、三期叠加的宏观背景下，国内中小企业资金链紧张甚至断裂，失信行为大幅上升，区域性风险显现，一些大型企业甚至上市公司都出现了违约情况。依托其平台物流、信息流和资金流的整合，逐步涉足供应链金融，形成电商+金融模式全覆盖。

面对复杂的外部经营环境，缺乏有效的风控手段导致业务高速发展中风险持续暴露，伪供应链频发，不良率较高，业务规模大幅下滑。供应链金融竞争格局多级化 供应链金融市场主体呈现多元化。（二）参数估计 图1  DNS动态因子载荷变化特征 采用Nelson-Siegel模型来实现曲线拟合最优并估计得到114个参数集的统计特征如下： 表1  利率期限结构曲线参数估计结果 图2  结构因子与其代理变量的比较 结构因子的时间序列与利率期限结构的代理变量的走势具有明显的一致性。

样本区间内水平因子与1年期定期存款利率的相关性为0.4136，中国长期施行的利率管制也会对水平因子产生一定影响。但是与西方发达国家相比，中国政府部门对此预测功能的分析和应用有待进一步开发，同时中国货币政策向债券收益率的传导效率较低，收益率曲线的有效性仍需提高。在中国债券市场逐步开放和货币政策调控逐步从数量型转向价格型的背景下，中国国债利率期限结构已经显示了对经济的预测功能，货币政策通过债券市场的传导的基本条件已具备。康书隆和王志强（2010）采用Diebold-Li方法估计中国国债的利率期限结构，对CPI和长期利率两个序列做时差相关分析，发现长期利率可以预测CPI的走势。

研究表明，通过动态Nelson-Siegel模型估计的水平因子、斜率因子和曲率因子体现出利率期限结构的特征，能够有效刻画对于宏观经济等变量变化的预期及其自身的内生周期性特征。目前Nelson-Siegel模型已被全世界大多数中央银行，如美国、英国、意大利、比利时等运用于对国债利率期限结构的估计（BIS，2005），同时在金融实践中也得到了广泛运用。

一些实证检验结果显示Nelson-Siegel模型同时适用于中国国债利率期限结构动态特征的拟合与预测（余文龙和王安兴，2010。第一类模型主要是从微观角度研究利率期限结构特征，忽略了宏观经济运行产生的影响，且在真实市场数据拟合和预测中效果欠佳，对样本数据的依赖性较强，因此这种方法存在争议（Duffee，2002）。另一类是基于数据的统计特征构建的统计参数模型（Nelson和Siegel，1987。因此，本文数据采用从2007年1月到2016年6月中债国债1个月、1年、2年、3年、5年、8年、10年、15年、20年共9种类型的月度即期收益率（由月末值衡量），数据来自于wind数据库。

数据结果进一步表明三个结构因子较好地解释了债券市场的长期、短期和中期效应。因为短期利率受央行基准利率调整和短期资金供求关系的影响较大，而通货膨胀率则是央行制定货币政策的重要参考指标。主要原因是中国债券发行期限结构、流动性、二级市场等尚不完善，各种因素从多种渠道弱化或扭曲了利率传导效率，也容易产生套利机会。六、结论 本文利用Nelson-Siegel模型拟合了中国利率期限结构曲线，并构建VEC模型等分析通货膨胀水平、股票市值与国债利率期限结构的关系和斜率因子对未来通货膨胀率的预测效果。

水平因子主要受其自身因素影响（何晓群和王彦飞，2014。在中国货币政策转型的背景下，分析宏观经济和金融市场对利率期限结构的影响效果，可以有的放矢地进行改革，提高货币政策传导的有效性。

根据预期假说理论，长期利率的变化是基于当前和未来短期利率共同作用。从Nelson-Siegel模型斜率因子走势分析，预计2016年下半年CPI通货膨胀同比将保持在1%—2.5%的区间内温和趋势运行，不存在明显的通胀或通缩压力。

在利率市场化经济中，货币当局基于其通货膨胀、产出水平等指标，调整利率水平，进而实现其经济目标。有关利率期限结构与通货膨胀率的相互关系研究主要集中在两方面：一方面是研究利率期限结构对通货膨胀的预测能力，另一方面是研究通货膨胀率对收益率曲线的影响效果。因此，斜率因子缩小会对经济活动下降有预测作用。陈浪南和郑衡亮，2015），同时曲率因子具有内生周期性（丁志国和徐德财等，2014），故本文将不对曲率因子进行分析。2013年上半年市场资金宽松，长期利率略有下行，短期利率平稳。通货膨胀率、股票市值与国债利率期限结构的水平、斜率因子之间存在长期的协整关系，但是通货膨胀率和股票市值均不能显著引起水平因子的变化，水平因子与存款利率相关性较高，反映出货币政策向债券市场传导的效率有待完善。

分别建立Lt、St、CPI和Lt、St、Stock的三变量的VAR模型，依据LR、FPE、AIC、SC、HQ准则，本文选择Lt、St、CPI的滞后期为2，可知协整方程的最优滞后阶数为1。张旭和文忠桥（2014）以Nelson-Siegel模型估计的国债市场利率期限结构因子序列为研究样本，发现实体经济和物价因素是造成利率期限结构的变化的主要原因。

在经济变量对利率期限的长期均衡影响中，将St(-1)的系数标准化为1，得出变量间的长期均衡关系为： （四）通货膨胀水平、股票市值对国债利率期限结构的影响 通货膨胀水平对债券市场斜率因子的影响效果显著，从侧面说明中国投资品种逐渐健全，当通货膨胀水平变化（或者实际利率变化）时，居民会调整投资组合。当通货膨胀水平处于较高水平时，市场解读为央行为抑制经济过热，会采取紧缩的货币政策，短期利率会随之提高，由于价格刚性的存在，长期利率上升幅度低于短期利率，利差收窄，斜率因子变小，通货膨胀对斜率因子的负向影响较为显著（金雯雯和陈亮等，2014。

在当前经济形势较复杂、货币政策转型、政策措施需协调配合的情况下，央行需要更多的前瞻性信息来优化货币政策的调控措施，我们希望通过对中国数据的实证研究回答通货膨胀水平、股票市值对中国国债利率期限结构的影响。Hicks，1953）、市场分割理论（Culbertson，1957）和流动性升水理论（Hicks，1946）等为代表的传统理论研究转向以对利率期限结构的数据拟合与预测的定量模型研究的现代利率期限结构理论上。

一、前言 2016年6月15日，中国人民银行官网发布了国债等债券收益率曲线，旨在提升国内外市场主体对国债收益率曲线的关注和认可，完善国债收益率曲线的基准性，推动人民币国际化进程。一方面表明中国金融市场发展逐渐成熟。由于与宏观经济变量的相关性较弱，经济意义不明显，且水平因子和斜率因子基本解释了期限结构的主要变动（Litterman和Scheinkman，1991。现代利率期限结构理论主要分为两类：一类是基于金融学的无套利和市场均衡构建的仿射模型（Hull和White，1990。

陈浪南和郑衡亮，2015）：一是因为中国长期对存款利率实行管制，国债利率与各期限存款利率高度相关，导致水平因子不能及时反映出宏观经济的变化。（二）Johansen协整检验 1.最优滞后阶数的选择。

Campbell等（2013）对美国名义债券收益率和股票收益关系研究时，发现在1960年到1965年期间，股票收益率和债券收益率正相关，在2000年到2009年，股票收益率和债券收益率负相关。Rudebusch和Wu（2008）认为水平因子反映了通货膨胀预期。

利率期限结构也称为收益率曲线，表示不存在违约风险时零息债券到期时间与到期收益率的关系。模型（3）中对斜率因子的调整的系数为-0.199。

下面对斜率因子和未来通货膨胀率进行回归分析，建立简单回归方程为： 利率期限结构的斜率因子在统计上对通货膨胀率具有显著地预测能力，可用于对通货膨胀水平未来变动方向的定性和定量分析。结构因子的波动幅度明显大于其代理变量。（一）单位根检验 通过Nelson-Siegel模型分解的水平因子（Lt）、斜率因子（St）有效地表示出长期因素和长短期利差因素。2.基于VEC模型的Granger因果关系检验。

当前经济下行压力依然较大，新常态的特征明显，受去产能、去泡沫和清理债务等因素影响，基础建设投资、民间投资等出现下滑。误差修正模型包含了通货膨胀率和股票市值对利率期限结构的短期动态影响和长期均衡影响。

Estella和Mishkin（1997）通过对欧美收益率曲线研究，发现收益率曲线对真实经济活动及通货膨胀率有显著地预测能力。曲率因子与其代理变量之间的走势相同，相关系数为0.956。

在2010年，为缓解金融危机对经济紧缩的影响，央行实行宽松的货币政策，投放大量的货币，导致通货膨胀压力增加，利差也迅速缩小。模型（4）中对斜率因子的调整的系数为-0.219。