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Journal of empirical finance v.44, 2017년, pp.209 - 225   SSCI
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Forecasting the term structure of government bond yields in unstable environments

Byrne, Joseph P. (School of Social Sciences, Heriot-Watt University, Edinburgh, UK ) ; Cao, Shuo (Research Institute, Shenzhen Stock Exchange, Shenzhen, China ) ; Korobilis, Dimitris (Essex Business School, University of Essex, Colchester, UK ) ;
  • 초록  

    Abstract In this paper we model and predict the term structure of US interest rates in a data-rich and unstable environment. The dynamic Nelson–Siegel factor model is extended to allow the model dimension and the parameters to change over time, in order to account for both model uncertainty and sudden structural changes in one setting. The proposed specification performs better than several alternatives, since it incorporates additional macro-finance information during hard times, while it allows for more parsimonious models to be relevant during normal periods. A dynamic variance decomposition measure constructed from our model shows that parameter uncertainty and model uncertainty regarding different choices of predictors explain a large proportion of the predictive variance of bond yields. Highlights Predict term structure of US interest rates in a data rich environment. Allow the model dimension and parameters to change over time. More macro-finance information is chosen to be relevant during recessions. As a result forecasts of yield curve are superior relative to benchmarks. We also evaluate estimates of term premia using our approach.


  • 주제어

    Term structure of interest rates .   Nelson–Siegel .   Dynamic model averaging .   Bayesian methods .   Term premia.  

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