Exponentials, Polynomials, and Fourier Series: More Yield Curve Modelling at the Bank of Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper continues the work started by Bolder and Stréliski (1999) and considers two alternative classes of models for extracting zero-coupon and forward rates from a set of observed Government of Canada bond and treasury-bill prices. The first class of term-structure estimation methods follows from work by Fisher, Nychka, and Zervos (1994), Anderson and Sleath (2001), and Waggoner (1997). This approach employs a B-spline basis for the space of cubic splines to fit observed coupon-bond prices—as a consequence, we call these the spline-based models. This approach includes a penalty in the generalized least-squares objective function—following from Waggoner (1997)—that imposes the desired level of smoothness into the term structure of interest rates. The second class of methods is called function-based and includes variations on the work of Li et al. (2001), which uses linear combinations of basis functions, defined over the entire term-to-maturity spectrum, to fit the discount function. This class of function-based models includes the model proposed by Svensson (1994). In addition to a comprehensive discussion of these models, the authors perform an extensive comparison of these models' performance in the Canadian marketplace.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».