Modeling and forecasting short-term interest rates: The benefits of smooth regimes, macroeconomic variables, and bagging
短期利率建模与预测：平滑状态、宏观变量及装袋法的作用AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要建模短期利率的动态条件均值与方差，并结合宏观变量进行预测，直接涉及时间序列、预测和波动率。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
短期利率建模与预测：平滑状态、宏观变量及装袋法的作用
- 研究问题
- 如何利用平滑状态转换、宏观预测变量与装袋法，描述并预测短期利率过程的条件均值和条件方差？
- 方法与思路
- 作者提出同时建模条件均值与方差的平滑转换树，讨论模型设定与准极大似然估计，并结合自助聚合进行预测。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推导了估计量渐近性质；美国应用中通胀及实际活动领先指标重要，最优模型有三个极限状态，并支持装袋预测。
- 阅读关注点
- 应核对树结构及状态数量选择、渐近结论的条件、宏观指标的信息时点，以及装袋法对前两个条件矩预测的评价。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要，最优状态数和预测优势属于所述应用；比较基准、改善幅度及渐近假设未说明。
原文摘要
In this paper we propose a smooth transition tree model for both the conditional mean and variance of the short-term interest rate process. The estimation of such models is addressed and the asymptotic properties of the quasi-maximum likelihood estimator are derived. Model specification is also discussed. When the model is applied to the US short-term interest rate we find (1) leading indicators for inflation and real activity are the most relevant predictors in characterizing the multiple regimes' structure; (2) the optimal model has three limiting regimes. Moreover, we provide empirical evidence of the power of the model in forecasting the first two conditional moments when it is used in connection with bootstrap aggregation (bagging).