Régression fonctionnelle retardée des rendements obligataires et des données macroéconomiques

Résumé

Cette étude modélise la courbe des taux des bons du Trésor US comme une fonction continue latente observée uniquement à un nombre limité d’échéances. En traitant les courbes successives comme une série temporelle fonctionnelle observée de manière clairsemée, les auteurs examinent les liens entre les variables macroéconomiques antérieures et les rendements sur l’ensemble de la courbe. Ils utilisent l’inférence statistique non paramétrique pour les séries temporelles fonctionnelles et la régression retardée, sans imposer de forme paramétrique particulière à la courbe des taux.

L’analyse rapporte une forte association entre le taux des fonds fédéraux et la partie courte de la courbe du Trésor, tandis que l’inflation annuelle a un effet modéré sur les échéances plus longues. Ces résultats concordent avec ceux obtenus antérieurement sous des hypothèses paramétriques. La description ne précise ni les dates de l’échantillon, ni les estimations d’incertitude, ni les détails d’identification causale ; les relations rapportées doivent donc être interprétées comme des dépendances statistiques, et non comme la preuve d’effets causaux ou comme un signal de trading autonome.

Idées clés

• La courbe des taux est modélisée comme une fonction continue latente mesurée de façon clairsemée selon les échéances.
• L’analyse utilise des méthodes non paramétriques pour des séries temporelles fonctionnelles observées de manière clairsemée.
• La régression retardée révèle un lien marqué entre le taux des fonds fédéraux et la partie courte de la courbe.
• L’inflation annuelle présente, selon l’étude, un lien modéré avec les rendements du Trésor à long terme.

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# Yield curve and macroeconomy interaction: evidence from the non-parametric functional lagged regression approach


# Yield curve and macroeconomy interaction: evidence from the non-parametric functional lagged regression approach









Viewing a yield curve as a sparse collection of measurements on a latent continuous random function allows us to model it statistically as a sparsely observed functional time series. Doing so, we use the state-of-the-art methods in non-parametric statistical inference for sparsely observed functional time series to analyse the lagged regression dependence of the US Treasury yield curve on US macroeconomic variables. Our non-parametric analysis confirms previous findings established under parametric assumptions, namely a strong impact of the federal funds rate on the short end of the yield curve and a moderate effect of the annual inflation on the longer end of the yield curve.

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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.