摘要
　　国债收益率是金融市场重要的基准利率之一，在货币政策传导、金融资产定价和债券组合管理中具有基础性作用。本文以2014年12月至2026年4月中国10年期国债收益率日度数据为对象，比较均值基准、AR(1)、线性回归、随机森林和XGBoost对日度变化的样本外预测表现。日度变化的样本外可预测性整体较弱：AR(1)与XGBoost相对均值基准模型的预测误差差异不显著，随机森林和线性回归的预测误差则显著高于均值基准模型。资金利率和期限利差在模型内部获得的相对信息贡献高于CPI、M2等低频宏观变量，但其样本外置换重要性接近于零，这类信息尚未转化为稳定、显著的样本外预测增益。上述结果界定了不同信息变量在短期利率变化中的作用：资金面指标更适合用于辅助判断市场环境与风险暴露，而不宜直接用作次日方向或点位信号。
　　关键词? 国债收益率? 样本外预测? 流动性信息