Assessing the Impact of Demand Shocks on the US Term Premium
Notice bibliographique
Résumé
During and after the Great Recession of 2008–09, conventional monetary policy in the United States and many other advanced economies was constrained by the effective lower bound (ELB) on nominal interest rates. Several central banks implemented large-scale asset purchase (LSAP) programs, more commonly known as quantitative easing or QE, to provide additional monetary stimulus. Gauging the effectiveness of LSAPs is important, since the ELB may be a constraint on conventional monetary policy more frequently in the future than it was in the past. In this paper we analyze two distinct periods where we observe exogenous demand shocks for 10-year US Treasury bonds to assess their impact on the term premium. Our results show that official sector demand factors, measured by purchases of securities by the foreign official sector and the Federal Reserve’s asset purchase program, are important drivers explaining movements in the term premium. They suggest that asset purchases (QE) can help provide additional monetary stimulus even once the policy rate has reached its ELB. Robustness tests also suggest that the estimated impact of official sector demand factors is the most robust driver of the term premium across alternative specifications, while the estimates on risk factors appear more sensitive to the choice of term premium specification. Based on external projections and authors’ assumptions, our results suggest that the US term premium will rise gradually from an average of about -20 basis points in the fourth quarter of 2016 to around +10, 32 and 60 basis points by the end of 2017, 2018 and 2019, respectively, before stabilizing around 100 basis points in the medium term.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».