تقدير قوي لهيكل المصطلح في الأسواق المتقدمة والناشئة

العنوان تقدير قوي لهيكل المصطلح في الأسواق المتقدمة والناشئة
المؤلف أهي، أمره، أكغيراي، ف.، شينر، أمره
تاريخ النشر: 2018-01
مكان النشر - طبيعة سبرينغر
الموضوع بنية المصطلح، نيلسون – سيجل – سفينسون، تحسين سرب الجسيمات، التقدير القوي
النوع دورية
اللغة الإنجليزية
رقمي نعم
مخطوط لا
المكتبة: جامعة اوزيجين
معرف أصل المكتبة 0254-5330
رقم السجل 342b0932-1c6a-4f1a-8cdd-f0995b1b8a0e
موقع المكتبة إدارة الأعمال
التاريخ 2018-01
نص عينة على الرغم من التقدم الكبير في نمذجة منحنى أسعار الفائدة في البلدان الغنية بالبيانات في السنوات الثلاثين الماضية، لم يتم إيلاء سوى القليل من الاهتمام نسبيًا للمشكلة العملية الرئيسية المتمثلة في تقدير هيكل مصطلح أسعار الفائدة في الأسواق الناشئة. وقد يرجع هذا جزئيًا إلى محدودية توافر البيانات. ومع ذلك، أصبحت أسواق السندات الناشئة ذات أهمية متزايدة وسيولة. ولذلك فمن المهم أن نفهم ما إذا كانت الاستنتاجات المستخلصة من البلدان المتقدمة تنطبق على الأسواق الناشئة. نحن نقدر المعلمات النموذجية لنموذج هياكل مصطلحات Nelson-Siegel-Svensson المرن بالكامل والذي أصبح أحد نماذج هيكل المصطلحات الأكثر شيوعًا بين الأكاديميين والممارسين ومحافظي البنوك المركزية. نحن نتحقق من أربع مجموعات من بيانات السندات: سندات الخزانة الأمريكية، وثلاث مجموعات بيانات رئيسية للسندات الحكومية في الأسواق الناشئة (البرازيل والمكسيك وتركيا). ومن خلال تضمين كل من البيانات الأمريكية الكثيفة للغاية وبيانات الأسواق الناشئة المتناثرة نسبيًا، فإننا نضمن أن النتائج ليست خاصة بمجموعة بيانات معينة. لقد وجدنا أن أداء طرق البحث التدرجية والمباشرة ضعيف في تقدير هياكل مصطلحات أسعار الفائدة، في حين أن طرق التحسين العالمية، وخاصة تحسين سرب الجسيمات الهجين المقدمة في هذه الورقة، تعمل بشكل جيد. نتائجنا متسقة عبر أربعة بلدان، سواء داخل العينة أو خارجها، وبالنسبة للاضطرابات في الأسعار والقيم الأولية. بالنسبة للأكاديميين والممارسين المهتمين بأساليب التحسين، توفر هذه الدراسة دليلاً واضحًا على الأهمية العملية لاختيار طريقة التحسين وتؤكد صحة الطريقة التي تعمل بشكل جيد مع نموذج NSS.
DOI 10.1007/s10479-016-2282-5
Cilt 260
عرض في المصدر جامعة اوزيجين جامعة اوزيجين - محرك بحث الآثار التاريخية والأرشيفات والدوريات
جامعة اوزيجين - محرك بحث الآثار التاريخية والأرشيفات والدوريات جامعة اوزيجين

تقدير قوي لهيكل المصطلح في الأسواق المتقدمة والناشئة

المؤلف أهي، أمره، أكغيراي، ف.، شينر، أمره
تاريخ النشر 2018-01
مكان النشر - طبيعة سبرينغر
الموضوع بنية المصطلح، نيلسون – سيجل – سفينسون، تحسين سرب الجسيمات، التقدير القوي
النوع دورية
اللغة الإنجليزية
رقمي نعم
مخطوط لا
المكتبة جامعة اوزيجين
معرف أصل المكتبة 0254-5330
رقم السجل 342b0932-1c6a-4f1a-8cdd-f0995b1b8a0e
موقع المكتبة إدارة الأعمال
التاريخ 2018-01
نص عينة على الرغم من التقدم الكبير في نمذجة منحنى أسعار الفائدة في البلدان الغنية بالبيانات في السنوات الثلاثين الماضية، لم يتم إيلاء سوى القليل من الاهتمام نسبيًا للمشكلة العملية الرئيسية المتمثلة في تقدير هيكل مصطلح أسعار الفائدة في الأسواق الناشئة. وقد يرجع هذا جزئيًا إلى محدودية توافر البيانات. ومع ذلك، أصبحت أسواق السندات الناشئة ذات أهمية متزايدة وسيولة. ولذلك فمن المهم أن نفهم ما إذا كانت الاستنتاجات المستخلصة من البلدان المتقدمة تنطبق على الأسواق الناشئة. نحن نقدر المعلمات النموذجية لنموذج هياكل مصطلحات Nelson-Siegel-Svensson المرن بالكامل والذي أصبح أحد نماذج هيكل المصطلحات الأكثر شيوعًا بين الأكاديميين والممارسين ومحافظي البنوك المركزية. نحن نتحقق من أربع مجموعات من بيانات السندات: سندات الخزانة الأمريكية، وثلاث مجموعات بيانات رئيسية للسندات الحكومية في الأسواق الناشئة (البرازيل والمكسيك وتركيا). ومن خلال تضمين كل من البيانات الأمريكية الكثيفة للغاية وبيانات الأسواق الناشئة المتناثرة نسبيًا، فإننا نضمن أن النتائج ليست خاصة بمجموعة بيانات معينة. لقد وجدنا أن أداء طرق البحث التدرجية والمباشرة ضعيف في تقدير هياكل مصطلحات أسعار الفائدة، في حين أن طرق التحسين العالمية، وخاصة تحسين سرب الجسيمات الهجين المقدمة في هذه الورقة، تعمل بشكل جيد. نتائجنا متسقة عبر أربعة بلدان، سواء داخل العينة أو خارجها، وبالنسبة للاضطرابات في الأسعار والقيم الأولية. بالنسبة للأكاديميين والممارسين المهتمين بأساليب التحسين، توفر هذه الدراسة دليلاً واضحًا على الأهمية العملية لاختيار طريقة التحسين وتؤكد صحة الطريقة التي تعمل بشكل جيد مع نموذج NSS.
DOI 10.1007/s10479-016-2282-5
Cilt 260
جامعة اوزيجين - محرك بحث الآثار التاريخية والأرشيفات والدوريات
جامعة اوزيجين يتم إعادة توجيهك...

يرجى الانتظار