A search-theoretic model of the term premium
Notice bibliographique
Résumé
A consistent empirical feature of bond yields is that term premia are, on average, positive. The majority of theoretical explanations for this observation have viewed the term premia through the lens of the consumption based capital asset pricing model. In contrast, we harken to an older empirical literature that attributes the term premium to the idea that short maturity bonds are inherently more liquid. The goal of this paper is to provide a theoretical justification of this concept. To that end, we employ a monetary-search model extended to include assets of different maturities. Short term assets mature in time to take advantage of random consumption opportunities. Long term assets cannot be used directly to purchase consumption, but agents may liquidate them in a secondary asset market characterized by search and bargaining frictions. Our model delivers three results that are consistent with empirical facts. First, long term assets have higher rates of return in steady state to compensate agents for their relative lack of liquidity. Second, since the difference in the yield of short and long term assets reflects asset market frictions, our model predicts a steeper yield curve for assets that trade in less liquid secondary markets. Third, our model predicts that freshly issued (“on-the-run”) assets will sell at higher prices than previously issued (“off-the-run”) assets that mature in nearby dates, because sellers of the latter have a more urgent need for liquidity.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».