Abstract: Modelling 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.

Résumé: La 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.