000000840 001__ 840
000000840 005__ 20250211155732.0
000000840 0247_ $$a10.34989/swp-1999-18$$2DOI
000000840 035__ $$a10.34989/swp-1999-18
000000840 041__ $$aeng
000000840 084__ $$aC Mathematical and Quantitative Methods$$02849
000000840 084__ $$aC5 Econometric Modeling$$02889
000000840 084__ $$aC52 Model Evaluation, Validation, and Selection$$02892
000000840 084__ $$aG Financial Economics$$03122
000000840 084__ $$aG1 General Financial Markets$$03126
000000840 084__ $$aG10 General$$03127
000000840 245__ $$aEstimating One-Factor Models of Short-Term Interest Rates
000000840 260__ $$bBank of Canada
000000840 269__ $$a1999
000000840 300__ $$a1 online resource (v, 36 pages)
000000840 336__ $$aText
000000840 347__ $$bPDF
000000840 520__ $$aThere currently exists in the literature several continuous-time one-factor models for short-term interest rates. This paper considers a wide range of these models that are nested into one general model. These models are approximated using both a discrete-time model and a model that accounts for aggregation effects over time, and are estimated by both the method of maximum likelihood and the general method of moments, for both Canadian and U.S. data. The estimation results are found to be independent of the approximation model used. However, the results are dependent on the estimation technique, more so for Canada than the United States. As an alternative check, the efficient method of moments is also employed. Hypothesis testing strongly suggests these one-factor models do not provide a good description of the evolution of Canadian short-term interest rates. In contrast, these models perform better for short-term U.S. interest rates.$$7Abstract
000000840 520__ $$aOn relève plusieurs modèles à un facteur formulés en temps continu dans les ouvrages économiques pour décrire le comportement des taux d'intérêt à court terme. Les auteurs de l'étude examinent une large gamme de ces modèles constituant des cas particuliers d'un modèle plus général. Ils les représentent de façon approchée au moyen d'un premier modèle en temps discret et d'un second qui tient compte des effets d'agrégation au fil du temps, qu'ils estiment ensuite par la méthode du maximum de vraisemblance et la méthode des moments généralisés à l'aide de données canadiennes et américaines. Les résultats de l'estimation ne varient pas selon l'approximation utilisée; ils varient toutefois en fonction de la méthode d'estimation, et ce davantage dans le cas du Canada que pour les États-Unis. Les auteurs emploient aussi la méthode des moments efficaces pour contre-vérifier leurs résultats. Les tests d'hypothèse donnent fortement à penser que les modèles à un facteur parviennent mal à décrire l'évolution des taux à court terme au Canada. Ces modèles arrivent mieux, en revanche, à expliquer celle des taux comparables aux États-Unis.$$7Résumé
000000840 540__ $$aCreative Commons Attribution 4.0 International$$uhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode$$fCC-BY-4.0
000000840 6531_ $$aFinancial markets
000000840 6531_ $$aInterest rates
000000840 6531_ $$aMarchés financiers
000000840 6531_ $$aTaux d'intérêt
000000840 7001_ $$aMcManus, Des
000000840 7001_ $$aWatt, David
000000840 789__ $$w1192-5434$$2ISSN$$eIsPartOf
000000840 8301_ $$aStaff Working Paper
000000840 8301_ $$aDocument de travail du personnel
000000840 8564_ $$uhttps://www.oar-rao.bank-banque-canada.ca/record/840/files/wp99-18.pdf$$9155ea341-d70a-4d81-9dd5-b8583d34958c$$s361355$$zFile Source: Bank of Canada website, 2024
000000840 909CO $$ooai:www.oar-rao.bank-banque-canada.ca:840$$pbibliographic
000000840 980__ $$aStaff Research
000000840 980__ $$aRDM
000000840 991__ $$aPublic