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2025收益率试验报告
我们要感谢您参加此试验以及通过Mifield®测试平台完成的所有试验。我们为确定农场问题，测试解决方案和共享成果的集体努力是Mifield®的真正力量。我们希望您在这本2025年Mifield®应用研究书中找到信息有价值，并期待下个赛季的持续支持。自成立以来您是否参加过Mifield®，还是您第一次考虑这一点，我们敦促所有人明年完成审判，以继续解锁Mifield®的力量。
收益率曲线正在反转。我为什么要关心？
历史上，收益率曲线反映了市场对经济前景的看法，尤其是通胀以及央行可能采取何种政策（无论是增加或取消刺激措施，还是试图维持现状）。通常，通胀上升会导致曲线向上倾斜，因为物价上涨会促使投资者要求更高的长期回报，以抵消最终收到的支付中购买力的损失。但当投资者预期美联储加息抑制通胀的政策将导致经济衰退时，收益率曲线可能会反转。这种联系使收益率曲线反转成为即将出现经济衰退（就像2007年开始的那次衰退）的备受关注的指标。特别是，在过去七次美国经济衰退之前，三个月期国库券和十年期国库券之间的利差都出现反转。
BOXX 异常现象：ETF 税加剧收益率曲线倒挂
丹尼尔·赫默尔是纽约大学法学院的法学教授。他的研究范围广泛，涉及税收、知识产权、行政法和宪法以及非营利组织等主题。他在法律评论和经济学期刊上发表了 50 多篇学术文章和论文，他的学术著作被美国最高法院、多个联邦上诉法院和美国最高法院总统委员会引用。在加入纽约大学教职员工之前，他曾担任联合税收委员会的客座法律顾问、美国最高法院大法官埃琳娜·卡根的书记员，并曾担任芝加哥大学法学院的法学教授和罗纳德·科斯研究学者。他曾在哈佛大学、斯坦福大学和耶鲁大学法学院担任客座教授，并担任全国税务协会的董事会成员。
对农业收益率预测中使用的最先进的机器学习算法的评论
如今，整个社会都进入5G时代。5G技术支持许多应用程序方案，从移动Internet扩展到移动网络的事物扩展[1]。同时，政府将支持建立高速，移动和安全的下一代信息基础设施。5G时代的无人驾驶技术正在变得越来越先进，并且电动汽车广泛使用，这导致了必须处置市场中大量汽车（被废弃或以二手车出售）。因此，选择了该项目，使用机器学习的知识来预测二手车市场的交易价格，以更有效地掌握二手汽车市场状况。预测可以帮助有二手车的意志的人进行参考。选择机器学习模型的原因是很难进行预测，并且很难找到用于预测的变量与预测变量之间的关系[2，3]。但是，某些机器学习模型可以以非常简单的方式解决此问题[4]。本文使用三个预测模型，即XGBoost [5]，支持向量机（SVM）[6]和Neural Network [7]来估计二手车的交易价格，然后比较预测效应。
将经济指标和市场情绪效应纳入美国国库债券收益率预测
摘要：对美国国库债券产量的准确预测对于投资策略和经济决策至关重要。本文探讨了高级机器学习技术的应用，特别是经常性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）模型，在预测这些产量中。通过整合主要的经济指标和政策变化，我们的方法旨在提高收益预测的精度。我们的研究表明，LSTM模型比传统RNN的优越性在捕获财务数据中固有的时间依赖性和复杂性方面具有优越性。包含宏观经济和策略变量可显着提高模型的预测准确性。这项研究强调了传统银行业在金融市场预测中采用人工智能（AI）的开创性运动。除了考虑驱动债券市场波动的常规经济指标外，本文还优化了LSTM，以应对在市场情绪已经定价的加息期望时处理情况。
Sanlam Blue 生命阶段战略投资报告季度...
美国一季度通胀不及预期导致发达市场债券收益率上升，名义收益率和实际债券收益率均上升；因此，彭博资本全球综合债券指数以美元计价的收益率约为-2.1%，而以兰特计价的收益率则温和上涨1.4%。新兴市场债券表现优异，以美元计价的收益率为1.5%，以兰特计价的收益率明显高于后者，为5.1%，凸显出两种货币之间的显著表现差异；不过，名义收益率的涨幅快于实际收益率，美国五年期盈亏平衡通胀率从2.15%升至2.44%，十年期盈亏平衡通胀率从2.17%升至2.32%，凸显出名义收益率与通胀预期之间的差距正在扩大。
具有并行收入流的电池存储系统内部收益率估计：周期成本与多目标优化方法
摘要：本文通过关注内部收益率 (IRR) 作为盈利能力指标来评估电池存储系统 (BSS) 的盈利能力，该指标比其他常用指标（最显著的是净现值 (NPV)）更具优势。此外，本研究提出了一种多目标优化 (MOO) 方法来估计 IRR，而不是依赖简单的线性优化，并将结果与流行的线性优化与电池周期成本惩罚进行比较。分析是在完美的预见条件下进行的，考虑了多种收入来源：日前和日内市场的套利交易、调峰、参与一级储备市场以及光伏 (PV) 发电单元。收集了 2017 年和 2021 年德国电力市场的数据。结果表明，MOO 方法得出的 IRR 估计值与 2017 年的周期成本模型相似。然而，2021 年市场波动性加剧和电价上涨导致了明显差异。分析表明，如果这些条件与较低的电池容量价格相结合，MOO 方法的效果将显著优于循环成本模型。电池日历寿命和充电状态会降低盈利能力，这些影响也被考虑在内。尽管如此，2021 年的盈利能力相对于 2017 年的明显上升可以提供足够的补偿来解决相对较差的可行性记录问题。
利率预期对LDI策略的影响
未来几个月和几年，环境可能会有多种可能的情况，但为了从不对冲利率的决定中获益，收益率必须上升到比当前收益率曲线所暗示的还要高。换句话说，债券投资者整体（“市场”）预计收益率会上升，当前价格反映了这种观点。如果利率如预期上升，那么所有期限的债券回报率将相同。如果收益率上升，但低于预期，那么较长期债券的回报率将更高，对冲负债将更好。此外，收益率越低，对利率变化的敏感度就越高。例如，2000 年 12 月，彭博巴克莱长期信贷指数的收益率为 7.94%，敏感度（久期）为 9.3%。截至 2020 年 6 月底，同一指数的收益率为 3.16%，敏感度（久期）为 15.0%。因此，2020 年负债对收益率进一步下降的敏感度将提高 50% 以上。
投资新经济周期 - 2025 年展望
很快转向市场，意识到时间，固定收益我们是中性期限，但我们正在将收益率的近期走势视为一个机会。动量目前不允许我们购买太多期限，动量仍然为负，但我们认为收益率已经超调。非常有趣的是，收益率的表现与之前的宽松周期非常不同。在之前的加息周期中，上次美联储加息后，您可以在左侧看到美国 10 年期国债收益率的表现，也可以看到今天收益率的变化。因此，这是一种非常不同的表现。收益率趋于下降，过去曾下降过，最近则有所上升。