단기 금리에 대한 임계 비선형성 테스트

이 기사는 GARCH 오류를 갖는 임계 오토회귀 프레임워크를 사용하여 금리 기간 구조에서 몇 가지 실증적 문제를 다룹니다. 이 프레임워크는 금리 데이터의 몇 가지 전형적인 특성을 간결하게 표현하고 높은 지속성과 조건부 이분산성이 존재하는 경우 통계적 추론을 용이하게 합니다. 우리는 조건부 평균 및 분산 함수의 선형성을 위한 부트스트랩 기반 LM 테스트를 제안합니다. 실증 결과는 단기 금리의 조건부 모멘트에 대한 AR 및 GARCH 표현에서 임계 비선형성의 존재를 나타냅니다. 이러한 비선형성을 명시적으로 모델링하는 것은 스팟 금리 프로세스의 안정성 특성을 개선하는 것으로 보입니다. 이 기사는 또한 조건부 평균 및 분산에서 임계 비선형성을 허용하는 것이 상당한 예측 개선으로 이어진다고 보고합니다. 이러한 발견의 경제적 중요성은 추정된 TAR-GARCH 모델의 기간 구조 함의를 통해 평가됩니다.