An empirical analysis of unspanned risk for the U.S. yield curve - Núm. 85, Julio 2016 - Lecturas de economía - Libros y Revistas - VLEX 649212149

An empirical analysis of unspanned risk for the U.S. yield curve

AutorKaroll Gomez
CargoAssistant Professor, Department of Economics, Facultad de Ciencias Humanas y Economicas, Universidad Nacional de Colombia (Medellín campus)
Páginas11-51
An empirical analysis of unspanned risk for the U.S.
yield curve
Karoll Gomez
Lecturas de Economía - No. 85. Medellín, julio-diciembre 2016
Lecturas de Economía, 85 (julio-diciembre 2016), pp. 11-51
Karoll Gomez
An empirical analysis of unspanned risk for the U.S. yield curve
Abstract:In this paper, I formally test for the unspanning properties of liquidity premium risk in the context of a joint
Gaussian affine term structure model for zero-coupon U.S. Treasur y and TIPS bonds. In the model, the liquidity factor is
regarded as an additional factor that does not span the yield curve, but improves the forecast of bond risk premia. I present
empirical evidence suggesting that liquidity premium indeed helps to forecast U.S. bond risk premia in spite of not being linearly
spanned by the information in the joint yield curve. Inaddition, I show that the liquidity factor does not affect the dynamics of
bonds under the pricing measure, but does affect them under the historical measure. Further, variation in the TIPS liquidity
premium predicts the future evolution of the traditional yield curve factors.
Keywords:liquidity risk, inflation-indexed bond market, affine term structure, unspanned factors, predictability
Classification JEL:C13, C52, G11, G32
Un análisis empírico del riesgo no-generado por la curva de rendimientos de bonos de los Estados
Unidos
Resumen:Este articulo testea si la prima por riesgo de liquidez cumple con la propiedad de no ser generada por la estructura a
plazos de tasas de interés en el contexto de un modelo gaussiano afín para bonos cero cupón nominales e indexados por inflación
emitidos por el gobierno de los Estados Unidos. En el modelo, el riesgo de liquidez es tenido en cuenta como un factor adicional
que no es generado por la curva de rendimientos, pero que mejora el pronóstico de la prima por riesgo de los bonos. Se presenta
evidencia empírica que sugiere que la prima por liquidez ayuda a pronosticar la prima por riesgo de los bonos a pesar de no
ser generada por la información contenida en la curva de rendimientos conjunta. Adicionalmente, se prueba que el factor de
liquidez no afecta la dinámica de los bonos bajo la medida libre de riesgo, pero sí bajo la medida de probabilidad histórica.
Así mismo, la variación en la prima de riesgo por liquidez predice la evolución futura de los factores tradicionales que explican
la curva de rendimientos de los bonos.
Palabras clave:riesgo de liquidez, bonos indexados a inflación, modelos afines de tasa de interés,factor es no generados por
la curva de rendimientos, predictibilidad
Classification JEL:C13, C52, G11, G32
Une analyse empirique du risque non-généré par la courbe de rendements des obligations des
États-Unis
Résumé:Cet article cherche à savoir si la prime de risque de liquidité est conforme à la hypothèse selon laquelle la prime ne
peut pas être généré par la structure à termes des taux d’intérêt, dans le cadre d’un modèle gaussien affine avec des obligations
à coupon nominal zéro indexées sur l’inflation, émises par le gouvernement des États-Unis. Dans le modèle, le risque de
liquidité est pris en compte en tant qu’un facteur supplémentaire qui n’est pas généré par la courbe de rendements, mais il sert à
améliorer la prévision de la prime de risque sur les obligations. Nous montrons des preuves empiriques sug gérant que la prime
de liquidité permet de prédire la prime de risque sur les obligations, malgré le fait de n’est pas être généré par les informations
contenues dans la courbe de rendements. En outre, il est prouvé que le facteur de liquidité n’affecte pas la dynamique des
obligations en vertu de la mesure sans risque, mais celui-ci est affecté en vertu de la mesure de probabilité historique. Enfin,
nous montrons que la variation de la prime de risque de liquidité prédit l’évolution future des facteurs traditionnels qui se
trouvent derrière la courbe de rendements des obligations.
Mots-clés :risque de liquidité, obligations indexées sur l’inflation, modèles de taux d’intérêt connexes, facteurs non-générés
par la courbe de rendements, prévisions
Classification JEL:C13, C52, G11, G32
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An empirical analysis of unspanned risk for the U.S. yield curve
 
–Introduction. –I. Affine Gaussian term structure model with unspanned risk. –II. Data and
factor construction. –III. Testing the empirical plausibility of TIPS liquidity premium as an
unspanned factor. –Conclusion. –References.
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Original manuscript received on 11 May 2015; final version accepted on 2 February 2016
Introduction
Traditionally, no arbitrage affine term structure models (ATSMs) assume
that the yield curve is jointly spanned by all state variables. Empirical evidence
originally suggests that the yield curve is sufficiently described by three latent
yield factors, which are often called “level”, “slope” and “curvature” (see Lit-
terman & Sheinkman, 1991; Ang and Piazzesi, 2003; Diebold & Li, 2006).
More recently, Cochrane and Piazzesi (2005), Cochrane and Piazzesi (2014)
and Duffee (2011) highlight the importance of additional factors; and Adrian,
Moench and Crump (2013) show that the first five principal components of
Treasury yields are needed in order to explain Treasury returns. However,
*Karoll Gomez: Assistant Professor, Department of Economics, Facultad de Ciencias Hu-
manas y Economicas, Universidad Nacional de Colombia (Medellín campus). Postal ad-
dress: Calle 59A No. 63-20, 43-445, Núcleo El Volador, Medellín, Colombia. E-mail:
kgomezp@unal.edu.co.
I am very grateful to Nour Meddahi for helpful discussions and guidance, and to Fulvio Per-
goraro for comments on an earlier version of this paper. Also, I thank Jens Christensen and
James Gillan for providing me with inflation swap data. Finally, I would like to thank Michael
Abrahams for providing me with the Matlab code to estimate the five-factor term structure
model.

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