大阪大学　数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,Osaka University

Prediction of Term Structure with Potentially Misspecified Macro-Finance Models near the Zero Lower Bound

飯星　博邦（首都大学東京）

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大阪大学 金融・保険セミナーシリーズ 第53回(CSFI-CRESTジョイントセミナー)

Prediction of Term Structure with Potentially Misspecified Macro-Finance Models near the Zero Lower Bound

飯星　博邦（首都大学東京）

本稿は「マクロ-ファイナンスのアプローチに基づき、2つの代表的金利モデルであるaffine term structure model (ATSM)とquadratic term structure model (QTSM)から、ゼロ金利下での金利の期間構造の予測について研究しています。Kim and Singleton (2012)が指摘するようにゼロ金利に近い下では(1995年以降)、QTSMがATSMを勝っており、それ以外では逆の推定結果が得られました。また、本研究では、Geweke and Amisano (2011)が開発した複数のモデルを結合して予測精度を改善するOptimal prediction poolと、この研究をさらに各モデルの最適なウエイトを時変に発展させたWaggoner and Zha (2012)によるMarkov-switching prediction poolとDel Nigro, Hasegawa, and Schorfheide (2013)によるdynamic prediction poolの3つの最新のモデル結合による予測法について、各手法の比較を行っています。推定結果は、1990年から2009年までのゼロ金利期間を含んだ推定期間では、日本の国債のデータから Markov-switching prediction pool が最も優れ、個々のモデルを使って予測するより良いことが実証されました。なお、推定に当たってはベイズによるMCMCを採用しています。本稿のようなQTSMへのマクロ-ファイナンスの応用の研究は比較的に数が少ないと思われます。」