Modèle autorégressif de mélanges gaussiens et de Student pour les taux d’intérêt

Résumé

L’article présente un modèle autorégressif de mélanges dont les composantes utilisent à la fois des distributions gaussiennes et des distributions de Student. Cette combinaison vise à représenter des séries temporelles passant d’un régime à l’autre avec des comportements de variance différents : certains régimes sont conditionnellement homoscédastiques et gaussiens, tandis que d’autres sont conditionnellement hétéroscédastiques et suivent une loi de Student. Le modèle permet ainsi de représenter une plus grande diversité de régimes qu’en s’appuyant sur un seul type de composante.

Les auteurs illustrent le modèle par une application empirique à l’écart mensuel entre le taux des bons du Trésor américain à trois mois et le taux effectif des fonds fédéraux. La description indique que l’utilité du modèle est démontrée, mais ne fournit aucune comparaison chiffrée, évaluation des prévisions ou précision sur les régimes ajustés. Les éléments présentés se limitent donc à l’application mentionnée, et le résumé ne permet pas d’établir les performances du modèle sur d’autres séries financières ou par rapport à d’autres spécifications.

Idées clés

• Le modèle autorégressif proposé combine des composantes de mélange gaussiennes et de Student.
• Les composantes gaussiennes représentent des régimes conditionnellement homoscédastiques, tandis que celles de Student permettent une hétéroscédasticité conditionnelle.
• Le modèle est appliqué à l’écart mensuel entre deux taux d’intérêt à court terme américains.
• La description disponible ne fournit ni statistiques comparatives de performance ni éléments au-delà de cette application.

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# A mixture autoregressive model based on Gaussian and Student's $t$-distributions


# A mixture autoregressive model based on Gaussian and Student's $t$-distributions









We introduce a new mixture autoregressive model which combines Gaussian and Student's $t$ mixture components. The model has very attractive properties analogous to the Gaussian and Student's $t$ mixture autoregressive models, but it is more flexible as it enables to model series which consist of both conditionally homoscedastic Gaussian regimes and conditionally heteroscedastic Student's $t$ regimes. The usefulness of our model is demonstrated in an empirical application to the monthly U.S. interest rate spread between the 3-month Treasury bill rate and the effective federal funds rate.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.