Document de travail n°490 : Analyse de Spécification des Facteurs des Courbes de Taux Internationales (en anglais)

Résumé

Étant donnée une approche modèles espace-état linéaires Gaussiens pour décrire la dynamique jointe des courbes de taux de plusieurs pays et, en utilisant une méthodologie d'estimation par maximum de vraisemblance, nous montrons comment extraire simultanément les facteurs communs (qui affectent tous les pays) et locaux (spécifiques à un pays seulement) qui caractérisent notre modèle. Cette extraction jointe demande le développement d'une nouvelle procédure de normalisation qui va au delà de celles classiques dans la littérature des modèles à facteurs. De plus, cela nous permet d'éviter les effets d'une estimation séquentielle des facteurs qui peut expliquer le manque de consensus en littérature pas seulement sur le nombre totale des facteurs nécessaires pour expliquer la dynamique jointe des courbes de taux, mais aussi le nombre des facteurs communs et locaux. Grace à une base de données journalière des courbes de taux de bonds du Trésor pour les États-Unis, l'Allemagne, l'Angleterre et le Japon, observés de Janvier 1986 à Décembre 2009, nous trouvons en général (à la fois pour des taux en niveau et en différence) qu'un modèle avec deux facteurs communs et trois facteurs locaux corrélés est préféré à un modèle (de complexité similaire) qui inclus un seul facteur commun ou à un modèle avec seulement des facteurs locaux corrélés. De plus, chaque facteur commun imite fortement (ou bien est similaire à) un facteur local obtenu à partir d'un modèle avec seulement des facteurs locaux. Nous constatons aussi que la dépendance entre courbes des taux internationales est due, principalement, par les corrélations instantanées entre facteurs locaux de différents pays et, à un moindre degré, par la matrice autorégressive (pleine) des facteurs latents et la matrice des loadings communs.

Fulvio Pegoraro, Andrew F. Siegel et Luca Tiozzo ‘Pezzoli’
Juin 2014

Classification JEL : G12, E43, C52.

Mots-clés : courbes de taux internationales, facteurs communs et locaux, modèles espace-état, algorithme EM, algorithme de filtrage et lissage de Kalman.