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用大贝叶斯VAR预测政府债券收益

作者

上市的：
  • 安德烈亚·卡里罗

    （伦敦大学玛丽女王学院）

  • 乔治·卡佩塔尼奥斯

    （伦敦大学玛丽女王学院）

  • 马西米利亚诺·马塞利诺

    （欧洲大学学院和博科尼大学）

摘要

我们提出了一种预测利率期限结构的新方法，它可以有效地提取包含在大量收益中的信息。特别是，我们使用了一个大型贝叶斯向量自回归（BVAR），它对单变量AR模型具有最佳收缩量。以美国为重点，我们对我们提出的模型相对于大多数现有替代规范的预测性能进行了广泛研究。虽然大多数现有证据侧重于预测准确性的统计度量，但我们也评估了在交易方案中或作为投资组合分配基础使用的替代预测的性能。我们通过子样本分析和基于数据的蒙特卡罗模拟对结果的稳健性进行了广泛检查。我们发现：i）我们提出的BVAR方法比随机游走预测系统产生的预测更准确，尽管收益很小；ii）一些模型在一些选定的到期日和预测期内超过了BVAR，但在其余情况下，它们的表现比BVAR差得多；iii）与随机游走相关的预测收益随着时间的推移而减少；iv）不同的损失函数（即“统计”与“经济”）导致特定模型的不同排名；v） 对期限溢价的时间变化进行建模对于预测非常重要和有用。

建议引用

  • 安德烈亚·卡列罗（Andrea Carriero）、乔治·卡佩塔尼奥斯（George Kapetanios）和马西米利亚诺·马塞利诺（Massimiliano Marcellino），2010年。"用大贝叶斯VAR预测政府债券收益,"工作文件662年，伦敦玛丽女王大学经济与金融学院。
    • 手柄：RePEc:qmw:qmwecw:662
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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    4. 安德烈亚·卡里罗（Andrea Carriero），2011年。"利用无套利仿射期限结构模型的先验信息预测收益率曲线,"国际经济评论宾夕法尼亚大学经济系和大阪大学社会经济研究所协会，第52卷（2），第425-459页，5月。
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