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Computing Arbitrage-Free Yields in Multi-Factor Gaussian Shadow-Rate Term Structure Models (en Inglés)
Federal Reserve Board (Autor)
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Createspace Independent Publishing Platform
· Tapa Blanda
Computing Arbitrage-Free Yields in Multi-Factor Gaussian Shadow-Rate Term Structure Models (en Inglés) - Federal Reserve Board
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Reseña del libro "Computing Arbitrage-Free Yields in Multi-Factor Gaussian Shadow-Rate Term Structure Models (en Inglés)"
This paper develops a method to approximate arbitrage-free bond yields within a term structure model in which the short rate follows a Gaussian process censored at zero (a shadow-rate model as proposed by Black, 1995). The censoring ensures that model-implied yields are constrained to be positive, but it also introduces non-linearity that renders standard bond pricing formulas inapplicable. In particular, yields are not linear functions of the underlying state vector as they are in a ne term structure models (see Piazzesi, 2010). Existing approaches towards computing yields in shadow-rate models suffer from high computational burden or low accuracy. In contrast, I show that the technique proposed in this paper is sufficiently fast for single-step estimation of a three- factor shadow-rate term structure model, and sufficiently accurate to evaluate yields to within approximately half a basis point.
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El libro está escrito en Inglés.
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