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Abstract: The author compares the performance of three Gaussian approximation methods—by Nowman (1997), Shoji and Ozaki (1998), and Yu and Phillips (2001)—in estimating a model of the nonlinear continuous-time short-term interest rate. She finds that the performance of Nowman's method is similar to that of Shoji and Ozaki's method, whereas the window width used in the Yu and Phillips method has a critical influence on parameter estimates. When a small window width is used, the Yu and Phillips method does not outperform the other two methods. Choosing a suitable window width can reduce estimation bias quite significantly, whereas too large a window width can worsen estimation bias and the fit of the model. An empirical study is implemented using Canadian and U.K. one-month interest rate data.

Résumé: L'auteure compare l'efficacité de trois méthodes d'approximation gaussienne — proposées par Nowman (1997), Shoji et Ozaki (1998) et Yu et Phillips (2001) — pour l'estimation d'un modèle en temps continu non linéaire du taux d'intérêt à court terme. Elle constate que la méthode de Nowman est aussi efficace que celle de Shoji et Ozaki, mais que la largeur de la fenêtre retenue dans le cas de la méthode de Yu et Phillips a un effet déterminant sur la valeur estimée des paramètres. Lorsque la fenêtre utilisée est trop étroite, la méthode de Yu et Phillips n'est pas supérieure aux deux autres. Le choix d'une fenêtre de largeur appropriée peut réduire le biais d'estimation de façon importante, alors que celui d'une fenêtre trop large peut entraîner une détérioration de l'ajustement statistique du modèle et accentuer le biais d'estimation. L'analyse empirique de l'auteure met à contribution les données relatives aux taux d'intérêt à un mois canadien et britannique.

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