Baumbasierter Regimewechsel in Zinsstrukturmodellen

Zusammenfassung

Die Studie passt den dynamischen Nelson-Siegel-Ansatz, der Form und Bewegung von Zinskurven beschreibt, so an, dass sich sein Verhalten je nach makroökonomischen Bedingungen ändern kann. Ein Baumverfahren teilt Beobachtungen in Regime ein und bewertet dabei, wie gut mögliche makroökonomische Aufteilungen die marginale Likelihood des Modells erklären. So erhalten die Gruppen eine wirtschaftliche Interpretation, die an beobachtbare Bedingungen geknüpft ist; zudem wird das Verfahren als rechnerisch einfacher als herkömmliche Markov-Switching-Ansätze dargestellt.

Auf US-Staatsanleiherenditen angewandt, identifiziert die Analyse aussagekräftige Veränderungen der Zinskurvenregime. Außerdem zeigt sie, dass makroökonomische Variablen in einem Regime mit hohem Federal-Funds-Zinssatz zur Prognose der Kurve beitragen, während in den anderen Regimen kein vergleichbarer Prognosewert festgestellt wird. Das Ergebnis deutet darauf hin, dass der Zusammenhang zwischen makroökonomischen Informationen und Renditen vom jeweiligen Zinsumfeld abhängt. Die Evidenz bezieht sich auf die berichtete Anwendung auf US-Staatsanleihen; der Auszug enthält keine Angaben zu Stichprobe, Prognosekennzahlen oder umfassenderen Robustheitsprüfungen und belegt daher nicht, dass dieselbe Regimestruktur oder derselbe Prognosezusammenhang auch in anderen Märkten oder Zeiträumen gilt.

Kernaussagen

• Ein Baum unterteilt die makroökonomischen Bedingungen anhand der marginalen Likelihood eines dynamischen Nelson-Siegel-Zinskurvenmodells.
• Die resultierenden Regime verknüpfen Veränderungen im Verhalten der Zinskurve mit beobachtbaren Wirtschaftsvariablen.
• Das Verfahren wird als rechnerisch einfacher und wirtschaftlich leichter interpretierbar als Markov-Switching-Modelle beschrieben.
• In der Anwendung auf US-Staatsanleihen helfen makroökonomische Prognosevariablen, Renditen bei hohen Federal-Funds-Zinsen zu erklären.
• Der Prognosewert unterscheidet sich je nach Regime. Daher lässt sich nicht behaupten, dass makroökonomische Daten die Zinskurve durchgehend erklären.

Schlagwörter

# Machine Learning and the Yield Curve: Tree-Based Macroeconomic Regime Switching


# Machine Learning and the Yield Curve: Tree-Based Macroeconomic Regime Switching









We explore tree-based macroeconomic regime-switching in the context of the dynamic Nelson-Siegel (DNS) yield-curve model. In particular, we customize the tree-growing algorithm to partition macroeconomic variables based on the DNS model's marginal likelihood, thereby identifying regime-shifting patterns in the yield curve. Compared to traditional Markov-switching models, our model offers clear economic interpretation via macroeconomic linkages and ensures computational simplicity. In an empirical application to U.S. Treasury yields, we find (1) important yield-curve regime switching, and (2) evidence that macroeconomic variables have predictive power for the yield curve when the federal funds rate is high, but not in other regimes, thereby refining the notion of yield curve ''macro-spanning''.

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