The Term Spread International Evidence of Non-Linear Adjustment
Notice bibliographique
Résumé
This study tests whether changes in the short-term interest rate can best be modelled in a nonlinear fashion. We argue that there are good theoretical and empirical reasons for adopting this strategy. Using monthly data from several industrialized countries, namely Canada, Germany, Sweden, Switzerland, UK, and US, we show that the short-term interest rate movements are better explained, usually via the exponential smooth transition autoregression (ESTR). Unlike the existing literature on non-linear estimation, we consider a number of candidates for the transition variable. These include: an error correction term, estimated from an underlying cointegrating relationship predicted by the expectations hypothesis, the US spread, the domestic spread, inflation and output growth forecasts, and deviations from an inflation target in the case of Canada, the UK and Sweden. The sample spans the period from 1960-1998. We cannot reject non-linearity in the behavior of interest rate changes most often when the (lagged) domestic spread serves as the transition variable. In the case of the inflation targeting countries in our sample, the most appropriate transition variable can be the deviation from the publicly announced inflation target. We supplement estimates with extensive diagnostic testing to ensure that we can reject the linear alternative with reasonable confidence. We believe that changes in central bank policies and in the reaction of market participants over time to such changes argue in favor of the non-linear estimation approach. We would also argue that any model of the term spread over a fairly long span of time necessitates resort to non-linear estimation methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».