Flexible time series models for subjective distribution estimation with monetary policy in view
Résumé
In this paper, we introduce a new approach to estimate the subjective distribution of the future short rate from the historical dynamics of futures, based on a model generated by a Normal Inverse Gaussian distribution, with dynamical parameters. The model displays time varying conditional volatility, skewness and kurtosis and provides a flexible framework to recover the conditional distribution of the future rates. For the estimation, we use maximum likelihood method. Then, we apply the model to Fed Fund futures and discuss its performance.
Cet article présente une nouvelle approche au problème de l'estimation de la distribution subjective du future taux court implicite dans la dynamique de la courbe des taux. Cette distribution est assimilée à la distribution historique des futures, elle-même estimée à l'aide d'un modèle dynamique basé sur la distribution Normal Inverse Gaussienne. Le modèle proposé est capable de générer de la volatilité, de la skewness et de la kurtosis dynamiques, éléments nécessaire pour estimer la distribution conditionnelle des taux futures en une date quelconque. L'estimation de ce modèle est réalisée par maximum de vraisemblance. Le modèle est appliqué aux futures Fed Fund, base à partir de laquelle nous discutons des performances empiriques du modèle.
Loading...