瑞士 Confederation 收益率曲线

Switzerland 主权债券收益率曲线

Confederation bonds (CHF) — 完整期限结构、2s10s和3m10y利差、纽约联储衰退概率以及Nelson-Siegel-Svensson拟合。

数据截至 2026年8月19日
政策利率
0.25%
10年期收益率
0.92%
2s10s利差
+0.60pp
3m10y利差
+0.87pp
衰退概率(12个月)
13.30%
曲线形态: 正常 — 2s10s和3m10y均为正。

期限结构

期限3M6M1Y2Y3Y5Y7Y10Y20Y30Y
收益率(%)0.050.100.180.320.450.620.780.921.181.25
收益率以百分比表示。期限从3个月到30年。10年期是常用基准。

期限结构与NSS拟合

Switzerland sovereign yield curve with Nelson-Siegel-Svensson fit 观测收益率(标记)叠加Nelson-Siegel-Svensson平滑拟合(橙色)。 虚线 = 当前政策利率 (0.25%).

衰退概率:未来12个月

Estrella-Mishkin Probit(纽约联储):P(衰退) = Φ(-0.5333 - 0.6629 × Spread3m10y)。

13.3%
3m10y利差输入: +0.87pp
0%30% (警惕)50% (高)100%

Nelson-Siegel-Svensson参数

拟合残差RMSE: 0.014 pp. 参数形式请参阅NSS方法论页面

β₀β₁β₂β₃λ₁λ₂
1.529-1.500-0.869-0.8691.505.00
如何阅读这个国家的曲线

先看上方指标卡中的10年期收益率,这是该国长期借贷成本的基准。再把它与央行设定的政策利率比较。若10年期收益率明显高于政策利率,说明投资者预计利率仍会支撑增长;若低于政策利率,则市场正在提前定价降息。

接着查看2s10s和3m10y利差。绿色数字表示曲线正常向上倾斜,长期债券收益率更高。红色数字表示曲线倒挂,即长期债券收益率低于短期债券,历史上这通常领先经济下行。倒挂越深,警示信号越强,不过倒挂到衰退之间通常相隔12-24个月。

最后,上方的衰退概率把3m10y利差输入纽约联储统计模型。超过30%通常被视为需要警惕;超过50%在历史上意味着一年内衰退成为基准情景。对非美国国家而言,这是有用的相对比较信号,但绝对水平应谨慎解读。

解读该国NSS参数

四个估计β把曲线分解为相互正交的因素。β₀是长期水平,即期限趋近无穷时的渐近收益率,可理解为市场的终端名义锚。β₁是斜率因子;负β₁通常生成向上倾斜曲线,正β₁则压平或倒挂前端。β₂β₃控制两个曲率峰,分别由λ₁和λ₂决定。Diebold-Li(2006)表明,β₀+β₁收敛到瞬时短端利率,β₀收敛到永久债券收益率,因此提供了直接的因子模型直觉。

关于衰退概率:该值使用Estrella-Mishkin(1998)系数,并以美国战后NBER数据校准。对欧元区、英国、加拿大、澳大利亚和瑞士等发达市场邻近经济体,跨国映射大体可用,但绝对水平是指示性而非字面预测。它更适合作为九个国家之间的相对排序信号,而不是无条件概率。

最后一个注意点:利差输入同时包含预期政策成分和期限溢价成分。若ACM期限溢价因结构性久期需求、央行资产负债表残留或外汇储备再投资而被压低,倒挂曲线可能推高模型概率,但并不一定代表市场在定价激进宽松。将模型与调查型政策预期和本国远期OIS曲线交叉核对,可以约束这一信号。

Confederation 曲线正在释放什么信号

除日本外,瑞士是我们覆盖范围内收益率最低的曲线。在 Swiss National Bank 政策利率为 0.25%、总体通胀舒适地处于 SNB 0-2% 区间内的背景下,Confederation 收益率为:3个月期 0.05%,2年期 0.32%,10年期 0.92%,30年期 1.25%。曲线温和向上倾斜,2s10s 幅度不大但为正。

倒挂状态与期限利差

2s10s 和 3m10y 均为正,使 Estrella-Mishkin 衰退概率处于我们跨国分布的低端。瑞士曲线在本周期任何阶段都没有出现有意义的倒挂 — SNB 对2022年通胀冲击的审慎应对,使政策利率没有接近足以导致曲线倒挂的水平。

曲线如何反映 SNB 预期与市场定价

Confederation 曲线包含:

Nelson-Siegel-Svensson 拟合

瑞士曲线是我们覆盖范围内最干净的 NSS 拟合之一:水平因子接近 1.5%,斜率因子强烈为负(反映极低的前端),曲率温和。瑞士是 NSS 的有用测试案例,因为其低收益率和较小市场规模会使非参数方法不稳定 — 这正是带有强形状先验的参数模型能够创造价值的场景。参见 NSS 方法论页面

交叉参考

其他收益率曲线