Forecasts of US short-term interest rates: A flexible forecast combination approach
美国短期利率预测：灵活的预测组合方法AI 解读 ↓
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美国短期利率预测：灵活的预测组合方法
- 研究问题
- 如何将未来即期利率预测与时间序列模型或宏观变量预测结合，并考虑利率动态中的两种状态及预期假说约束？
- 方法与思路
- 作者开发灵活的预测组合方法，结合不同模型提供的未来即期利率预测，考察状态因素和预期假说限制对样本外预测的作用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在美国短期利率应用中，考虑两种动态状态并组合模型预测有助于改善样本外表现，预期假说约束对较长预测期有帮助。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对两种状态的定义、组合权重的估计、预期假说限制的形式，以及样本外窗口、预测期限和误差比较标准。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能判断改善的大小、统计显著性或跨时期稳定性；摘要未说明数据区间、基准模型及具体预测数值。
原文摘要
This paper develops a flexible approach to combine forecasts of future spot rates with forecasts from time-series models or macroeconomic variables. We find empirical evidence that, accounting for both regimes in interest rate dynamics, and combining forecasts from different models, helps improve the out-of-sample forecasting performance for US short-term rates. Imposing restrictions from the expectations hypothesis on the forecasting model are found to help at long forecasting horizons.