Räntestrukturen används för att fastställa obeståndsfria priser på obligationer och kreditderivat samt för att dra slutsatsen att obligationerna är av god kvalitet för riskhanteringsändamål. Vi inför en modell som tillsammans uppskattar begreppsstrukturer med hjälp av en Bayesiansk hierarkisk modell med en tidigare sannolikhetsmodell baserad på Dirichlet-processblandningar. Modelleringsmetoden lånar styrka över terminsstrukturer för skattningsändamål. Den största fördelen med vårt ramverk är dess förmåga att producera tillförlitliga skattningar på företagsnivå även när det bara finns några få obligationer per företag. Efter att ha beskrivit den föreslagna modellen diskuterar vi en empirisk tillämpning där termen struktur 197 enskilda företag uppskattas. Urvalet på 197 består av 143 företag med endast en eller två obligationer. Tester i och utanför urvalet används för att kvantifiera den förbättring av noggrannheten som är resultatet av en approximation av företagsobligationernas termstruktur med skattningar per företag snarare än genom kreditbetyg, eftersom det senare är ett populärt val i den finansiella litteraturen. En fullständig beskrivning av ett Markov-kedjesystem Monte Carlo (MCMC) för den föreslagna modellen finns som kompletterande material.
REF tillämpade en hierarkisk modell för att uppskatta företagsobligationernas termstruktur.
Estimating the Term Structure With a Semiparametric Bayesian Hierarchical Model: An Application to Corporate Bonds
{'venue': 'Journal of the American Statistical Association', 'journal': 'Journal of the American Statistical Association', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}