Jae-Ho Yoon

본 연구는 이자율 스프레드 혹은 이자율 스프레드의 각 구성요소인 기대 스프레드와 기간 프리미엄의 경기 예측력에 관한 1990년대 이후 선행연구를 서베이하고, 한국의 국고채현물이자율 데이터를 이용하여 이자율 스프레드 및 각 구성요소의 산업생산 증가율, 소비자물가 상승률, 생산갭 등에 대한 예측력에 관한 실증분석을 수행하였다. 먼저 주로 미국경제를 대상으로 한 선행 연구들을 서베이한 결과 이자율 스프레드는 주요 경제변수들에대하여 유의한 예측력을 갖고 있으나 1980년대 중반 이후 인플레이션 타깃팅 강화 경향등에 따라 이자율 스프레드의 경기 예측력이 저하되고 있는 것으로 나타났다. 다음으로 한국 데이터를 대상으로 산업생산 증가율, 소비자물가 상승률, 생산갭 등에 대한 이자율 스프레드 및 각 구성요소의 예측력을 분석한 결과, 특히 이자율 스프레드의 구성요소 중 기간 프리미엄이 유의한 예측력을 갖는 것으로 나타났다. 이자율 스프레드를 이용하여 표본외 분석을 수행한 결과, 예측방정식이 구조적으

In this paper, we estimate a dynamic factor model for Korean macro economy and banking sector's business conditions by using the FAVAR (Factor augmented vector autoregressive) model, and analyze impulse responses of various variables such as macro aggregates and banks' financial ratios.Our empirical analysis shows that the macro economy tends to affect the banking sector unilaterally over time. Next, in our counter-factual analysis where we artificially remove the effect of banking sector on the

In this article, we propose a simulation method to implement Hong and Li’s (2005) transition density based test for continuous-time models. The idea is to simulate a sequence of dynamic probability integral transforms, which is the key ingredient of Hong and Li’s (2005) test. The proposed procedure is generally applicable no matter whether or not the transition density of a continuous-time model has a closed form, and is simple and computationally inexpensive. A Monte Carlo study shows that the

This dissertation consists of three essays on the subjects of specification testing on dynamic asset pricing models. In the first essay (with Yongmiao Hong), "A Simulation Test for ContinuousTime Models", we propose a simulation method to implement Hong and Li's (2005) s transition density-based test for continuous-time models. The idea is to simulate a sequence of dynamic probability integral transforms, which is the key ingredient of Hong and Li's (2005) test. The proposed procedure is general

Abstract This paper presents simulation-based density forecast evaluation methods using particle filters. The simulation-based dynamic probability integral transformation or log-likelihood evaluation method is combined with the existing density forecast evaluation methods. This methodology is applicable to various density forecast models, such as log stochastic volatility models and affine jump diffusion (AJD) models, for which the probability integral transform or likelihood computation is diff