The macroeconomy and the yield curve: a dynamic latent factor approach

Diebold, Francis X.; Rudebusch, Glenn D.; Aruoba, S. Borağan

doi:10.1016/j.jeconom.2005.01.011

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“…These authors focus on exploiting predictability in a global bond portfolio and hence in the level of interest rates, but they do not try to exploit predictability on other dimensions of the shape of the yield curve such as slope and curvature. Our work is also related to research based on joint macrofinance modeling strategy of the term structure of interest rates (e.g., Ang and Piazzesi [2003], Diebold, Rudebusch, andAruoba [2005], or Rudebusch and Wu [2004]).Like Pesaran and Timmermann [1995], we investigate the predictability of bond portfolio returns using a robust recursive modeling approach based on multifactor models. Dolan [1999] argues that the curvature parameter of the yield curve, estimated using the Nelson-Siegel [1987] model, can be predicted using simple parsimonious models, and shows these forecasts have investment significance in the selection of bullet over barbell portfolios.…”

mentioning

confidence: 99%

Predictability in the Shape of the Term Structure of Interest Rates

Fabozzi¹,

Martellini²,

Priaulet³

2005

JFI

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W e know a considerable amount about the performance of tactical style allocation models in equity markets, but very little evidence is available on the performance of systematic dynamic allocation decisions on various bond benchmarks with different maturities. Most of the literature on predictability in bond returns focuses on timing bonds versus stocks or bonds versus cash, with no emphasis on the timing of bonds with different maturities.Research on tactical asset allocation decisions involving bond markets includes Shiller [1979], Fama [1981], Shiller, Campbell, andSchoenholtz [1983], Keim and Stambaugh [1986], Campbell [1987], Fama and Bliss [1987], Fama and French [1989], Campbell andShiller [1991], Ilmanen [1995, 1997], Bekaert, Hodrick, and Marshall [1997], Lekkos and Milas [2001], Ilmanen and Sayood [2002], and Baker, Greenwood, and Wurgler [2003]. These authors focus on exploiting predictability in a global bond portfolio and hence in the level of interest rates, but they do not try to exploit predictability on other dimensions of the shape of the yield curve such as slope and curvature. 1 It is only recently that some articles have recognized the benefits of exploiting predictability in the shape of the yield curve, although to the best of our knowledge, there are only two. Dolan [1999] argues that the curvature parameter of the yield curve, estimated using the Nelson-Siegel [1987] model, can be predicted using simple parsimonious models, and shows these forecasts have investment significance in the selection of bullet over barbell portfolios. Diebold and Li [2002] estimate autoregressive models for predicting Nelson-Siegel level, slope, and curvature factors.We extend this research on several dimensions. First, we test for statistical significance in the predictive power of a series of economically meaningful variables. This approach stands in sharp contrast with Dolan [1999] and Diebold and Li [2002], who use only information about past values of the term structure parameters in their predictive experiments. We thus bridge the gap in the literature on predictability of asset returns on the basis of variables such as dividend yields or term spread. Our work is also related to research based on joint macrofinance modeling strategy of the term structure of interest rates (e.g., Ang and Piazzesi [2003], Diebold, Rudebusch, andAruoba [2005], or Rudebusch and Wu [2004]).Like Pesaran and Timmermann [1995], we investigate the predictability of bond portfolio returns using a robust recursive modeling approach based on multifactor models. This allows us to alleviate concerns over spurious results driven by data-mining biases. In the interest of robustness and in an attempt to account for model uncertainty, we use a Bayesian econometric approach, known as thick modeling, which selects at each date a "council" of models to make predictions rather than a single model.

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mentioning

confidence: 99%

Predictability in the Shape of the Term Structure of Interest Rates

Fabozzi¹,

Martellini²,

Priaulet³

2005

JFI

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“…Diebold, Rudebusch & Aruoba (2006), estudian las relaciones entre el nivel con la inflación, y la pendiente con la brecha del producto. Rudebusch & Wu (2004), lo hacen entre el nivel y las expectativas de inflación y la pendiente con la tasa de política monetaria.…”

Section: Estructura De Tasas Discretas Y Expectativas De Inflación Y unclassified

“…From an essential macro-economic context -due to the variables which interact with the fee structure, Diebold, Rudebusch & Aruoba (2006), study the relationships between the level and the inflation and also with the product gap slope. Rudebusch & Wu (2004), study this among the level, the inflation expectaperiods and they are compared to real rated, in order to observe how relevant the adjustment is to the model.…”

Section: Discrete Rates Inflation Expectations and Economic Activitymentioning

confidence: 99%

Modelación discreta de la estructura de tasas de interés nominales, el caso de colombia 2004 – 2013

Caballero¹

2015

Econ. CUC

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RESUMENEl estudio de las estructuras de tasas, desde una perspectiva teórica y empírica, siempre ha sido abordado con modelos en tiempos continuos. Esto puede ser explicado porque las primeras investigaciones al respecto, se dieron en mercados de capitales desarrollados. La funcionalidad de estas estructuras de tasas está dada por las expectativas económicas y financieras que refleja su dinámica; que se puede constatar con la interacción con variables como la inflación o la actividad económica de un país. Estas últimas, sin embargo se presentan con una dinámica discreta. En este trabajo se estimó para Colombia una estructura de tasas nominales en tiempo discreto, cuyo objetivo principal es encontrar bajo este contexto, la interacción teórica de las estructuras de tasas sobre ciertas expectativas económicas y financieras. Metodológicamente, la modelación se abordó con los típicos modelos afines que ofrece la literatura al respecto, en la versión dinámica y discreta propuesta por Alfaro(2011). Los resultados de la estimación permiten concluir que la modelación discreta con cotizaciones de tasas nominales de Títulos de Tesorería de Clase B, ajustan bastante bien y son un buen referente estadístico para contrastar las expectativas de inflación. Palabras Clave:Curvas de rendimiento, Modelos de ajustes, Expectativas de Inflación y Títulos de Tesorería -TES-. JEL: G31, G32, P24Si va a referenciar este artículo Hernández, F. (2015). Modelación discreta de la estructura de tasas de interés nominales, el caso de Colombia 2004-2013 INTRODUCCIÓNTeórica y empíricamente, la construcción de modelos para ajustes de curvas de rendimiento o Estructuras de Tasas de Interés (ETTI), han girado en torno a dos expectativas. Primero en torno a lo econó-mico, puesto que la dinámica expresada en su construcción implícitamente debe reflejar las expectativas que los agentes del mercado tienen sobre los títulos soberanos (Rojas, 2007), sobre los cuales recae o es instrumentada la política económica, como la monetaria y fiscal, del Estado que emite dichos títulos.Segundo, en lo financiero, su funcionalidad se acentúa en la valoración de activos, evaluación de riesgos, diseño de estrategias de cobertura (Romero & Robles, 2003); referenciar el costo del dinero en función del tiempo (Cámaro, Henao & Mendez, 2005) y entre otros, ser referente para establecer rentabilidades en cualquier sector de los mercados de deuda: empresarial, bancaria, internacional o municipal y valoración de activos reales. (Marin & Rubio, 2011) Atendiendo a las funcionalidades anteriores, con base en el trabajo de Alfaro (2011), en el presente documento se construyó la ETTI en forma discreta, tomando las cotizaciones de los títulos de tesorería clase B, emitidos por el Estado colombiano. A diferencia de trabajos similares como Melo & Castro (2010), quienes ajustan la curva en forma continua y la relacionan con variables dadas por el mercado como la inflación y la brecha del producto, en éste se contrasta con variables en expectativas.En este trabajo, además de esta intr...

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“…Monetary policy has a strong effect on interest rates, bond returns, and risk (see Diebold et al [2005]; Diebold et al [2006]; Piazzesi [2005]). In developed economies, the short-term rate is usually the policy target; the U.S. fed funds rate is one example.…”

Section: Unique Monetary Policymentioning

confidence: 99%