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イールドカーブモデルのツリー型レジーム切替

記事 arXiv papers · 著者: Siyu Bie et al.
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サマリー

本研究は、金利カーブの形状や変化を表す動的ネルソン＝シーゲル・フレームワークを、マクロ経済状況に応じて挙動が変化するよう拡張します。ツリー成長手順では、候補となるマクロ経済の分割がモデルの周辺尤度をどれほどよく説明するかを評価し、観測値を局面に分けます。これにより、得られるグループを観測可能な状況に結びつけて経済的に解釈できます。また、従来のマルコフ切替手法より計算が簡単だとされています。

米国債利回りに適用した分析では、イールドカーブの局面に意味のある変化が見つかりました。また、FF金利が高い局面ではマクロ経済変数がカーブの予測に役立つ一方、他の局面では同程度の予測力が確認されませんでした。この結果は、マクロ経済情報と利回りの関係が、その時点の金利環境に左右されることを示唆します。証拠は報告された米国債への適用に限られます。抜粋にはサンプルの詳細、予測指標、より広範な頑健性の結果がなく、同じ局面構造や予測関係が別の市場や期間にも当てはまるとは示されていません。

主なアイデア

  • 動的ネルソン＝シーゲルのイールドカーブモデルの周辺尤度を用いて、ツリーでマクロ経済状況を分割します。
  • 得られる局面は、イールドカーブの挙動の変化を観測可能な経済変数と結びつけます。
  • この手法は、マルコフ切替モデルより計算が容易で、経済的にも解釈しやすいとされています。
  • 米国債への適用では、FF金利が高い局面でマクロ経済指標が利回りの予測に役立ちます。
  • 予測への有用性は局面によって異なるため、マクロ経済データが一貫してイールドカーブ全体を説明するとの主張には限界があります。

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固定利付商品機械学習統計米国市場
全文
# 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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この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。