Yield Spreads on Government Benchmark Bonds: Cross Country Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Government Benchmark Bond?s yield differentials between countries may provide evidence movements in changes risk factors and its expectations. In most countries, the risk perception on long term bond?s interest rate has changed in decrease year by year. Comparing specification yield and cointegration of 10-year Government Benchmark Bond between countries makes it possible to understand whether there is any changes perception of risk. The perception of risk may appoint banking and corporate risk premiums in their bond market. Besides, an integrated government bond market has an importance for monetary mechanism to the country. And it is related to financial sector activity like hedging and pricing debt, and it is supports international factors affect spreads because they change the perceived default risk of government bonds in the countries. Because of cointegration between markets is highly important for changing effects of risk expectation which is relatively different from country to country. The aim of this paper is to learn 10-year Government Benchmark Bond?s Behavior and effecting to the other county?s benchmark bond. For this purpose, we examined Abnormal Return and Cumulative Abnormal Return of Australia, Canada, Euro Zone, UK, Japan and US?s 10-year Government Benchmark Bond monthly rate from January 2000 to April 2015 period. It is analyzed 184 nominal repurchase rates in monthly base for each countries benchmark bond as a time series. In calculating Abnormal Return, US?s Government Benchmark Bond?s Rate has determined as a comparison parameter to each countries series. According to cumulative abnormal returns, we have detected which country has dramatically dropped against US?s benchmark bond yield. After this evidence, we have taken into account any cointegrating relationship among the countries? benchmark bonds. We analyzed Johansen (1988) Cointegration Test to determine long term relationship between them. In addition to Johansen Cointegration test, we need to determine short term effect for each series. In this study, we tested Vector Error Correction Model (VECM) to calculate coefficient to hold balance between cointegration. We also tested Granger Causality (2004) to determine which benchmark bond has causality behavior to the other government benchmark bond.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».