绿色债券收益率预测与量化定价模型
📚 共计 30 章节
01
绿色债券市场概述
全球绿色债券发展历程、市场规模与主要发行主体
市场
规模
02
绿色债券定义与分类
绿色债券标准(GBP、CBI)、募集资金用途分类
标准
分类
03
绿色债券与传统债券的区别
绿色认证、信息披露、资金用途监管差异
认证
监管
04
绿色债券定价理论基础
ESG因子、绿色溢价(Greenium)概念与实证
ESG
Greenium
05
收益率曲线基础
即期利率、远期利率、到期收益率(YTM)计算
YTM
利率
06
利率期限结构模型
Nelson-Siegel模型、Svensson模型原理与拟合
Nelson-Siegel
Svensson
07
信用利差模型
Merton模型、结构化模型在绿色债券中的应用
Merton
信用利差
08
流动性风险度量
买卖价差、Amihud非流动性指标、换手率
流动性
Amihud
09
绿色溢价量化方法
匹配法(Matching)、回归法(Regression)、双重差分法(DID)
DID
匹配
10
多元线性回归模型
OLS假设、变量选择(期限、信用评级、流动性、绿色标签)
OLS
回归
11
时间序列分析基础
平稳性检验(ADF)、自相关函数(ACF)、偏自相关函数(PACF)
ADF
ACF/PACF
12
ARIMA模型
差分、阶数确定、模型诊断与预测
ARIMA
预测
13
GARCH模型
波动率聚集、条件异方差、GARCH(1,1)参数估计
GARCH
波动率
14
机器学习入门
监督学习与非监督学习、过拟合与正则化
ML
正则化
15
决策树与随机森林
特征重要性、集成学习在收益率预测中的应用
随机森林
集成
16
支持向量机(SVM)
核函数、软间隔分类、回归应用(SVR)
SVM
SVR
17
神经网络基础
感知机、激活函数(ReLU、Sigmoid)、反向传播
神经网络
激活函数
18
LSTM模型
循环神经网络(RNN)缺陷、门控机制、时间序列预测
LSTM
时间序列
19
XGBoost模型
梯度提升树、参数调优、特征工程
XGBoost
梯度提升
20
模型评估指标
MAE、RMSE、MAPE、R-squared、夏普比率
评估
夏普比率
21
交叉验证
K折交叉验证、时间序列滚动窗口验证
交叉验证
滚动窗口
22
特征工程
绿色债券特有特征(绿色认证等级、项目类别、第三方评估)
特征工程
绿色认证
23
数据获取与清洗
Wind、Bloomberg数据接口、缺失值处理、异常值检测
数据清洗
Wind
24
蒙特卡洛模拟
随机过程、路径模拟、VaR计算
蒙特卡洛
VaR
25
债券定价模型
现金流贴现法(DCF)、二叉树模型、Black-Derman-Toy模型
DCF
二叉树
26
绿色债券指数构建
市值加权、等权重、绿色因子加权
指数
加权
27
投资组合优化
马科维茨均值-方差模型、绿色约束下的有效前沿
马科维茨
有效前沿
28
压力测试与情景分析
利率冲击、信用事件、政策变化对绿色债券组合的影响
压力测试
情景分析
29
监管政策与市场趋势
中国绿色债券标准、欧盟绿色分类法、TCFD披露要求
监管
TCFD
30
综合案例实战
基于真实数据的绿色债券收益率预测与定价模型构建全流程
实战
全流程