यील्ड कर्व मॉडल में वृक्ष-आधारित व्यवस्था परिवर्तन

सारांश

यह अध्ययन डायनेमिक नेल्सन–सीगल ढाँचे को अनुकूलित करता है, जो ब्याज दर वक्रों के आकार और गति को दर्शाता है, ताकि व्यापक आर्थिक परिस्थितियों के अनुसार इसका व्यवहार बदल सके। वृक्ष-विकास प्रक्रिया यह परखकर प्रेक्षणों को अलग-अलग व्यवस्थाओं में बाँटती है कि संभावित व्यापक आर्थिक विभाजन मॉडल की सीमांत संभावना को कितनी अच्छी तरह समझाते हैं। इससे बने समूहों को देखी जा सकने वाली परिस्थितियों से जुड़ी आर्थिक व्याख्या मिलती है; इसे पारंपरिक मार्कोव-स्विचिंग तरीकों की तुलना में गणनात्मक रूप से सरल बताया गया है।

अमेरिकी ट्रेजरी यील्ड पर लागू करने पर विश्लेषण यील्ड कर्व व्यवस्थाओं में अर्थपूर्ण बदलाव पहचानता है। यह भी पाता है कि उच्च संघीय निधि दर वाली व्यवस्था में व्यापक आर्थिक चर वक्र का पूर्वानुमान लगाने में मदद करते हैं, जबकि अन्य व्यवस्थाओं में ऐसी तुलनीय पूर्वानुमान क्षमता नहीं मिलती। नतीजा बताता है कि व्यापक आर्थिक जानकारी और यील्ड के बीच संबंध मौजूदा दर परिवेश पर निर्भर करता है। साक्ष्य बताए गए अमेरिकी ट्रेजरी अनुप्रयोग तक सीमित है; अंश में नमूने का विवरण, पूर्वानुमान माप या व्यापक मजबूती के परिणाम नहीं हैं, इसलिए इससे यह स्थापित नहीं होता कि वही व्यवस्था संरचना या पूर्वानुमान संबंध अन्य बाज़ारों या अवधियों में भी लागू होता है।

मुख्य विचार

• एक वृक्ष, डायनेमिक नेल्सन–सीगल यील्ड कर्व मॉडल की सीमांत संभावना के आधार पर व्यापक आर्थिक परिस्थितियों को विभाजित करता है।
• बनी हुई व्यवस्थाएँ यील्ड कर्व के व्यवहार में बदलाव को देखे जा सकने वाले आर्थिक चरों से जोड़ती हैं।
• इस विधि को मार्कोव-स्विचिंग मॉडलों की तुलना में गणना में आसान और आर्थिक रूप से व्याख्यायित करना सरल बताया गया है।
• अमेरिकी ट्रेजरी अनुप्रयोग में, संघीय निधि दर ऊँची होने पर व्यापक आर्थिक पूर्वानुमानकर्ता यील्ड समझाने में मदद करते हैं।
• पूर्वानुमान की उपयोगिता व्यवस्था के अनुसार बदलती है, इसलिए यह दावा सीमित रहता है कि व्यापक आर्थिक डेटा लगातार पूरे यील्ड कर्व को समझाते हैं।

टैग

# 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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यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।