Multi-regime Markov-switching models with time-varying transition probabilities: An application to U.S. Treasury yields
时变转移概率的多状态马尔可夫转换模型：美国国债收益率应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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时变转移概率的多状态马尔可夫转换模型：美国国债收益率应用
- 研究问题
- 在具有状态特定均值和方差的多状态模型中，不同转移概率设定能否被可靠估计，并如何影响状态过滤与收益率拟合？
- 方法与思路
- 作者将 GAS 转移机制扩展至一般多状态情形，提供 R 软件包，通过蒙特卡洛及四个期限的美国国债收益率变化比较模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，状态参数较易恢复而转移驱动系数识别较难；滞后收益率水平驱动的设定在所考察期限上取得最低 AIC。
- 阅读关注点
- 应核对似然脊与分数系数不可识别的证据、状态数选择及估计约束，并区分样本内拟合、状态恢复与一步预测表现。
- 阅读边界
- 本资料为 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要中的不可识别判断及拟合优势不足以推出一般预测优越性。
原文摘要
This paper studies Markov-switching (MS) models with time-varying transition probabilities (TVTP) under alternative specifications of the transition probability matrix. We extend the two-regime common-variance setting of the Generalized Autoregressive Score (GAS) model of Bazzi et al. (2017) to the general $K$-regime case with regime-specific means and variances, and develop an open-source R package, multiregimeTVTP, for simulation and estimation of such models. A Monte Carlo study shows that the regime means, variances, and transition probabilities are reliably recovered, whereas the TVTP driving coefficients are harder to identify. The GAS score coefficient appears to be statistically non-identifiable, owing to a ridge in the likelihood surface linking it to the regime variance. The filtered regime probabilities are accurately recovered under correct specification, whereas the one-step-ahead conditional mean is insensitive to misspecification of the transition dynamics. An empirical application to U.S. Treasury zero-coupon yield changes (1961-2024) at four maturities shows that a specification driven by the lagged yield level provides the best fit, attaining the lowest AIC at all four maturities and the lowest BIC at the short end of the yield curve, and that the estimated regimes align with documented episodes of U.S. monetary history.