Stanton (1997) and Jiang (1998) use nonparametric models applied to short-term interest rate data to estimate interest rate term structure dynamics. Their methodology allows for maximum flexibility in fitting into the data. We implement their methodology using Korean data, and compare the estimation results to those by Chan, Karolyi, Longstaff, and Sanders (1992) using the same data. In our results, the nonparametric drift function looks nonlinear and shows weaker mean reversion compared to its parametric counterpart. The diffusion functions using the two models look nonlinear and are sensitive to the level of the interest rate. The nonparametric market price of interest rate risk multiplied by -1 is distinctly different from zero, and increases as the interest rate gets higher. This fact explains that a higher risk premium reflects higher volatility. With these term structure dynamics, we obtain the bond prices and compare these with the actual prices. In our results, the nonparametric model does not show better performance in terms of the mean squared error.
Stanton (1997)과 Jiang (1998)은 이자율 기간구조의 변화행태를 추정하기 위하여 단기 이자율에 적용될 수 있는 비모수추정 모형을 사용하였다. 그들의 방법론은 자료에 적합화시키는데 있어서 최대한의 유연성을 제공한다. 우리는 국내 자료를 이용하여 그들의 방법론을 수행하고, 같은 자료를 이용할 때의 Chan, Karolyi, Longstaff, and Sanders (1992) 모형에 의한 추정결과와 비교해 본다. 우리의 결과에서, 이자율 확률과정의 편류(drift term)는 비모수추정의 경우 비선형의 모습을 보였고 모수추정의 경우보다 약한 평균회귀의 성질을 보였다. 단기 이자율 확률과정의 확산부분(diffusion term)은 두 가지 추정으로부터 모두 비선형의 모습을 보였고 이자율 수준에 민감함을 나타내었다. 이자율 위험의 시장가격에 -1을 곱한, 리스크 프리미엄을 비모수 추정하였을 때 뚜렷하게 0과 구별되었으며 이자율이 높아짐에 따라 증가하였다. 이 사실은 더 높은 리스크 프리미엄은 더 높은 변동성을 반영한다는 것을 설명한다. 우리는 이러한 추정치들을 이용하여 이론적 채권가격을 구하고 이를 실제가격과 비교하여 본다. 우리의 결과에서 비모수 추정의 경우가 평균제곱오차의 면에서 더 우수하지는 못하였다.
