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Enregistrement W4210260512 · doi:10.1287/mnsc.2021.4214

Tractable Term Structure Models

2022· article· en· W4210260512 sur OpenAlexaff
Bruno Feunou, Jean‐Sébastien Fontaine, Anh Le, Christian Lundblad

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconometricsComputer scienceVolatility (finance)Sharpe ratioAffine term structure modelStochastic volatilityInterest rateTerm (time)Bond valuationGaussianYield curveEconomicsFinancial economicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a new framework that facilitates term structure modeling with both positive interest rates and flexible time series dynamics but that is also tractable, meaning amenable to quick and robust estimation. Using both simulations and U.S. historical data, we compare our approach with benchmark Gaussian and stochastic volatility models as well as a shadow rate model that enforces positive interest rates. Our approach, which remains arbitrarily close to arbitrage free, offers a more accurate characterization of bond Sharpe ratios because of a better fit of the volatility dynamics and a more efficient estimation of the return dynamics. Further, the shadow rate and stochastic volatility models exhibit important restrictions that are largely absent in our approach. This paper was accepted by Agostino Capponi, finance. Supplemental Material: The data files and online appendix are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2021.4214 .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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