| Titre | Prévision bayésienne et structure par terme des taux d'intérêt | |
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| Auteur | Christophe Bisière, Charles Lai Tong, Anne Peguin-Feissolle | |
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Revue | Revue économique |
| Numéro | vol. 41, no. 5, 1990 Fonctionnement micro-économique et organisation des marchés financiers | |
| Page | 817-838 | |
| Mots-clés (matière) | marché financier prévision taux d'intérêt | |
| Résumé |
Prévision bayésienne et structure par terme des taux d'intérêt
Cet article s'efforce d'approcher de manière originale les anticipations des agents concernant le taux long futur et sa volatilité, variables clés dans l'équation de détermination du taux long issue de la théorie des choix de portefeuille. D'une part, il est supposé que les agents forment leurs prévisions sur la base d'un modèle particulier, appelé modèle mental, qui représente l'idée qu'ils se font de la détermination du taux long. D'autre part, ces agents sont supposés bayésiens, au sens où ils forment leurs prévisions sur la base des moments des densités prédictives issues d'une procédure de révision bayésienne. Est également étudié le cas où les agents peuvent avoir plusieurs modèles mentaux concurrents et font alors une pondération des résultats issus de ces modèles. Après un rappel de la théorie de détermination des taux longs où l'on se situe, les principes de la méthode sont détaillés selon différents cas. Des résultats empiriques sont ensuite exposés sur des données américaines. Source : Éditeur (via Persée) |
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| Résumé anglais |
B ayesian forecasting and the term structure of interest rates
This paper tries to approach in an original manner the way agents form their expectations about the future long term interest rate and its volatility — in the theory of portfolio choice, these two variables are central in the determination of the long term rate. First, we suppose that agents form their forecasts using a particular model, which we call a mental model, representing their opinion about the determination of the long term rate. Then, these agents are supposed to behave like bayesians, that is they form their forecasts using predictive moments generated by a bayesian revision procedure. We also present the case in which the agents can consider several alternative mental models and then weigh the results issued from these models. After recalling the theory of the determination of the long term rate which we shall be using, the principles of our methodology are then exposed under different cases. Finally, we present some empirical results using U.S. data. Source : Éditeur (via Persée) |
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| Article en ligne | http://www.persee.fr/web/revues/home/prescript/article/reco_0035-2764_1990_num_41_5_409240 |
