Notice bibliographique
Résumé
The term structure of interest rates shows the relationship between yields of zero-coupon bonds and their maturities. The empirical performance of the single-factor model of the affine term structure models, such as Vasicek (1977) and Cox, Ingersoll, and Ross (1985), has not been entirely satisfactory. The curve fitting methods, and particularly the spline method, used in practice to estimate the term structure are ad hoc and thus subject to arbitrage opportunities. Guo (1998) used the fundamental Partial Differential Equation (PDE) for bond pricing to derive a linear discount function, which is consistent with no-arbitrage. He showed that this is the unique linear solution to the PDE. This solution, the exponential-polynomial model or EP model for short, has n unobserved state factors that drive a stochastic discount process for pricing bonds so as to rule out arbitrage opportunities. In this thesis, we conduct an extensive cross-sectional analysis of the EP model on two different data sets: prices for daily Treasury bills, notes and bonds from the New York Federal Reserve Bank quotation sheets from July 1989 to October 1996, and daily Canadian bills, notes and bonds prices for the time period from June 1992 to May 1995. We estimate the model by applying a minimization criterion. The cross-sectional analysis shows that the EP model is able to describe adequately the term structure of interest rates. For the US data, we find that every term structure from the sampling period can be fully represented by either nine or ten state factors. Eigenvalue analysis indicates that the first three principal components are underlying the term structure movements. We conduct a time series analysis on the three principal components. They are found to be best described by ARMA/GARCH processes. We form two types of GARCH forecasts of the three principal components and test their out-of-sample performance. We conclude that the three principal components are predictable in a statis
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,014 |
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 ».