Modeling the Dynamics of Credit Spreads with Stochastic Volatility
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous modélisons l'écart de crédit sur obligations d'entreprise avec un modèle affin à deux facteurs. Le premier facteur s'interprète comme le niveau de l'écart et le deuxième comme sa volatilité. Le taux d'intérêt sans risque est modélisé selon un modèle affin à deux facteurs standard, ce qui conduit à un modèle à quatre facteurs pour les rendements d'obligations d'entreprise. Cette approche nous permet de modéliser la volatilité des écarts de crédit de manière stochastique et également de capter des moments des écarts de crédit d'ordres plus élevés. Nous utilisons une approche de filtre de Kalman étendu pour estimer notre modèle à partir des prix des obligations de 108 entreprises. Le modèle s'avère performant dans sa reproduction des écarts de crédit empiriques des obligations d'entreprise et mène à une racine des erreurs moyennes quadratiques significativement plus petite que celle d'un modèle alternatif standard, et ce aussi bien dans l'échantillon que lors d'analyses hors échantillon. De plus, le modèle capte également mieux certaines caractéristiques empiriques importantes des écarts de crédit sur obligations d'entreprise.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".