The Dynamics of unobservable short rate are frequently estimated directly using a proxy. We estimate the biases resulting from this practice (the "proxy problem").
To solve this problem, State-Space model was proposed by many researchers. State-Space model is a model that has been used to estimate unobservable variable from observable variable in Econometrics. But Application of State-Space model often results in a misleading interpretation of the model especially when the observability of the State-Space model and the assumption of noise process in state vector are not properly considered.
In this Study, I propose the exact State-Space model that are properly considered the fault of previous researchers to solve the proxy problem. And With simulated time series, I show how much the proxy problem is corrected by using State-Space model compared to GMM, and OLS.
관측불가능한 순간적인 이자율의 확률과정은 주로 대용변수를 사용하여 추정된다. 그래서 우리는 이러한 것으로 인해 편의가 있는 추정값을 얻게 되며 이를 대용변수 문제라고 한다.
이러한 문제를 해결하기 위해서, 많은 연구자들에 의해 상태 공간 모형이 이용되어 왔다. 상태 공간 모형은 계량 경제학에서 오래동안 사용되어온, 관측 가능한 변수로 부터 비관측 변수를 추정해 내는 방법이다. 그러나 많은 기존의 상태 공간 모형을 이용한 연구들에서는 상태 공간 모형의 관측가능성 문제와 오차항에 대한 정확한 가정이 이우러 지지 않아 잘못된 결과를 보여주고 있었다.
