Une analyse de la spécification des facteurs des taux d'intérêts : Une perspective internationale

Specification analysis of interest rates factors : an international perspective

• Auteur / Autrice : Luca Tiozzo Pezzoli
• Direction : Gaëlle Le Fol
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Soutenance le 05/12/2013
• Etablissement(s) : Paris 9
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale SDOSE (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Dauphine Recherches en management (Paris) - Dauphine Recherches en Management

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles mathématiques

Taux d'intérêt

Algorithmes EM

Obligations internationales

Inflation

Mots clés libres

Courbes des taux internationales

Facteurs communs et locaux

Modèle espace-état

Algorithme EM

Rentabilités en excès des obligations

Analyse en composantes principales

Inflation

Croissance économique

International treasury yield curves

Common and local factors

State-space models

EM algorithm

International bond risk premia

Principal components

Inflation

Economic growth

Résumé

Cette thèse concerne la modélisation de la dynamique des courbes des taux internationales avec prise en compte de plusieurs canaux de dépendance. A l’aide d’une nouvelle base de données des taux souverains internationaux, nous observons que le critère de la variabilité expliquée, proposé par la littérature, n’est pas capable de sélectionner une meilleure combinaison des facteurs décrivant la dynamique jointe des courbes des taux. Nous proposons une méthode nouvelle de section des facteurs fondée sur la maximisation de vraisemblance d’un modèle espace-état linéaire gaussien avec facteurs communs et locaux. Le problème d’identification associée est résolu d’une façon novatrice. En estimant différents combinaisons de pays, nous sélectionnons des deux facteurs globaux et trois locaux ayant un pouvoir prédictif des variables macro-économiques (activité économique et taux d’inflation) dans chaque économie considérée. Notre méthode nous permet aussi de détecter des facteurs cachés dans les rendements obligataires. Ils ne sont pas visibles à travers une analyse classique en composant principales des rendements obligataires et ils contribuent à la prévision du taux d’inflation et du taux de croissance de la production industrielle.

The aim of this thesis is to model the dynamics of international term structure of interest rates taking into consideration several dependence channels.Thanks to a new international Treasury yield curve database, we observe that the explained variability decision criterion, suggested by the literature, is not able to select the best combination of factors characterizing the joint dynamics of yield curves. We propose a new methodology based on the maximisation of the likelihood function of a Gaussian state-space model with common and local factors. The associated identification problem is solved in an innovative way. By estimating several sets of countries, we select two global (and three local) factors which are also useful to forecast macroeconomic variables in each considered economy.In addition, our method allows us to detect hidden factors in the international bond returns. They are not visible through a classical principal component analysis of expected bond returns but they are helpful to forecast inflation and industrial production. Keywords: International treasury yield curves, common and local factors, state-space models, EM algorithm, International bond risk premia, principal components.