A New Linear Estimator for Gaussian Dynamic Term Structure Models

Un cadre de régression novateur permettant d’éviter l’optimisation numérique est proposé pour l’estimation de modèles dynamiques gaussiens de la structure par terme des taux d’intérêt. Ce nouvel estimateur est un estimateur des moindres carrés asymptotiques et est défini par les conditions d’absence d’arbitrage à la base de ces modèles. L’auteur analyse les caractéristiques d’efficience de son estimateur et montre que celui-ci est asymptotiquement équivalent à un estimateur du maximum de vraisemblance. De plus, il reste simple à calculer et asymptotiquement efficient dans un éventail de situations où d’autres approches récentes deviennent très difficiles à utiliser. L’auteur présente une application empirique de son cadre au cas du marché obligataire canadien.