000001398 001__ 1398
000001398 005__ 20250211155819.0
000001398 0247_ $$a10.34989/swp-2006-48$$2DOI
000001398 035__ $$a10.34989/swp-2006-48
000001398 041__ $$aeng
000001398 084__ $$aC Mathematical and Quantitative Methods$$02849
000001398 084__ $$aC0 General$$02850
000001398 084__ $$aC6 Mathematical Methods; Programming Models; Mathematical and Simulation Modeling$$02899
000001398 084__ $$aE Macroeconomics and Monetary Economics$$03005
000001398 084__ $$aE4 Money and Interest Rates$$03035
000001398 084__ $$aG Financial Economics$$03122
000001398 084__ $$aG1 General Financial Markets$$03126
000001398 245__ $$aModelling Term-Structure Dynamics for Risk Management: A Practitioner's Perspective
000001398 260__ $$bBank of Canada
000001398 269__ $$a2006
000001398 300__ $$a1 online resource (v, 81 pages)
000001398 336__ $$aText
000001398 347__ $$bPDF
000001398 520__ $$aModelling term-structure dynamics is an important component in measuring and managing the exposure of portfolios to adverse movements in interest rates. Model selection from the enormous term-structure literature is far from obvious and, to make matters worse, a number of recent papers have called into question the ability of some of the more popular models to adequately describe interest rate dynamics. The author, in attempting to find a relatively simple term-structure model that does a reasonable job of describing interest rate dynamics for risk-management purposes, examines two sets of models. The first set involves variations of the Gaussian affine term-structure model by modestly building on the recent work of Dai and Singleton (2000) and Duffee (2002). The second set includes and extends Diebold and Li (2003). After working through the mathematical derivation and estimation of these models, the author compares and contrasts their performance on a number of in- and out-of-sample forecasting metrics, their ability to capture deviations from the expectations hypothesis, and their predictions in a simple portfolio-optimization setting. He finds that the extended Nelson-Siegel model and an associated generalization, what he terms the "exponential-spline model," provide the most appealing modelling alternatives when considering the various model criteria.$$7Abstract
000001398 520__ $$aLa modélisation de la dynamique de la structure des taux d'intérêt est un élément important de la mesure et de la gestion de l'exposition d'un portefeuille aux mouvements défavorables des taux d'intérêt. Il est toutefois difficile de choisir un modèle parmi ceux recensés dans la vaste littérature consacrée au sujet, tout particulièrement depuis la parution de récents articles qui remettent en question la capacité de certains des modèles les plus utilisés à décrire la dynamique des taux. L'auteur cherche à mettre au point un modèle simple qui parvienne relativement bien à rendre compte de cette dynamique aux fins de la gestion des risques. Pour ce faire, il examine deux catégories de modèles. Le premier modèle étudié consiste en une variante du modèle gaussien affine décrit par Dai et Singleton (2000) et Duffee (2002). Les modèles de la seconde catégorie s'inspirent, en les prolongeant, des travaux de Diebold et Li (2003). Après avoir présenté la dérivation mathématique de ces modèles et les avoir estimés, l'auteur compare, sur la base de différents critères, leur capacité à prévoir l'évolution des taux durant la période d'estimation et au-delà de celle-ci, leur capacité à rendre compte des écarts par rapport à l'hypothèse relative aux attentes, de même que leur pouvoir de prédiction dans un cadre simple d'optimisation des portefeuilles. Il constate que le modèle étendu de Nelson-Siegel et une variante généralisée de celui-ci, qu'il appelle « modèle spline exponentiel », constituent les modèles les plus prometteurs eu égard aux divers critères de sélection retenus.$$7Résumé
000001398 540__ $$aCreative Commons Attribution 4.0 International$$uhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode$$fCC-BY-4.0
000001398 6531_ $$aEconometric and statistical methods
000001398 6531_ $$aFinancial markets
000001398 6531_ $$aInterest rates
000001398 6531_ $$aMéthodes économétriques et statistiques
000001398 6531_ $$aMarchés financiers
000001398 6531_ $$aTaux d'intérêt
000001398 7001_ $$aBolder, David
000001398 789__ $$w1192-5434$$2ISSN$$eIsPartOf
000001398 8301_ $$aStaff Working Paper
000001398 8301_ $$aDocument de travail du personnel
000001398 8564_ $$uhttps://www.oar-rao.bank-banque-canada.ca/record/1398/files/wp06-48.pdf$$98c2a44e1-268d-406a-b066-b5c1b38088f1$$s946165$$zFile Source: Bank of Canada website, 2024
000001398 909CO $$ooai:www.oar-rao.bank-banque-canada.ca:1398$$pbibliographic
000001398 980__ $$aStaff Research
000001398 980__ $$aRDM
000001398 991__ $$aPublic