The research effort to understand the term structure of interest rates is vast. Despite a large number of competing theoretical models and even competing paradigms, there is general agreement on one aspect: The current shape of the yield curve contains information on expected future developments of macroeconomic variables (Gürkaynak and Wright 2012). For policy makers, it is central to extract this information and to influence expectations of market participants. Therefore, the term structure constitutes an integral part of monetary policy. But what kind of information do the yields comprise? And why is it so important? The yield curve contains market expectations about future interest rates. This powerful result is based on the most widespread theory of interest rates, the expectations hypothesis. It states that longer-term rates represent simple averages of expected future short-term rates. If the yield curve is upward sloping, short-rates are expected to rise. Yet, the extent to what this prediction applies depends on the size of the risk premium which is demanded by investors to hold longer-term bonds. In fact, the literature documents a fairly poor empirical performance of the expectations hypothesis. The first part of this thesis shows, however, that some of the negative evidence can be rationalized. It is argued that, after all, the expectations hypothesis should be considered as a reasonable first point of reference when we think about the relation among interest rates of different maturities. The yield curve also contains market expectations about future inflation rates. According to the Fisher hypothesis, the difference between nominal and real interest rates provides a measure of expected inflation. Over the last two decades, observations of real interest rates have become available to researchers. In addition to the US, many European countries such as France, Germany, the UK or Sweden have developed very large markets of inflation indexed bonds. Since these bonds adjust nominal payments by realized inflation, their yields can be considered as real interest rates. Together with nominal yields, a term structure of break-even inflation rates can be constructed (Gürkaynak et al. 2007, 2010a). Break-even rates indicate expected inflation and hence represent very useful information. According to the forward looking Phillips curve – a standard element of New Keynesian models – controlling inflation has a lot to do with managing expectations. Therefore, it is decisive for monetary policy whether inflation expectations are well anchored. Since it is not clear how the anchoring of expectations can be assessed empirically, the second part of this thesis proposes an answer to that question. While there is no doubt among economists that the term structure contains valuable information for monetary policy, it remains debatable whether the yield curve can be fully understood if we restrict our attention to only one type of representative economic agent. According to the majority of term structure models, as the affine class, there solely exist risk-averse arbitrageurs who trade across the whole maturity spectrum. On the contrary, recent advances in the literature on preferred-habitat models emphasize that bond yields do not only reflect the expectations of arbitrageurs. A further type of agent, i.e. preferred-habitat investors with a preference for specific maturities, is introduced. These models predict that maturity-specific demand and supply affects bond prices (Greenwood and Vayanos 2010). For practitioners, this implies that changing the supply and hence the maturity structure of government debt can represent an alternative tool for monetary policy. The third part of this thesis is dedicated to an analysis of the statistical significance and the economic relevance of preferred-habitat effects. In view of the methodology deployed in this thesis, linear and static approaches do often not fully meet the econometric demands of testable economic hypotheses. The predicted relations are frequently supposed to be time-varying. Market volatility plays a key role in governing this time variation. In case of a timevarying risk premium, as in the first paper, volatility can represent the amount of risk. In case of time-varying risk aversion, as in the third paper, volatility can proxy the sensitivity of economic agents to a given amount of risk. In both cases, volatility is connected to risk or uncertainty. This view is deeply rooted in the financial literature (Engle et al. 1987, Bali and Engle 2010). It exists, however, another prominent academic understanding which attributes volatility to the flow of information (Fleming et al. 1998, Gagnon and Karolyi 2009). The two concepts are not mutually exclusive but quite contrary. Exploring the nature of volatility should therefore provide important insights in what volatility actually measures and how we should exploit its time variation in empirical studies. The last part of this thesis addresses precisely these questions. All four papers of the present thesis are devoted to contribute new evidence and to introduce new methodological approaches to the field of empirical macroeconomics. In the following the main contributions and results of each individual paper are briefly summarized. • Paper 1: Mean-Variance Cointegration and the Expectations Hypothesis This paper sheds further light on a well-known (alleged) violation of the expectations hypothesis of the term structure - the frequent finding of unit roots in interest rate spreads. It is shown that the expectations hypothesis implies that the non-stationarity stems from the holding premium, which is hence cointegrated with the spread. Within a stochastic discount factor framework the premium is modeled as being driven by the integrated variance of excess returns. A test for cointegration between mean and variance of random variables is introduced and applied to US bond data. The mean-variance cointegration test provides strong evidence for a long-run relation between conditional first and second moments. The findings suggest that the expectations hypothesis performs much better than we might have thought. • Paper 2: Assessing the Anchoring of Inflation Expectations This paper proposes a new approach to assess the degree of anchoring of inflation expectations. The implicit unit root assumption of the predominant news regressions is relaxed by introducing ESTAR non-linearities. The approach assumes globally stationary expectations and provides estimates of a market- perceived inflation target as well as the strength of the anchor that holds expectations at that target. A cross-country study is conducted based on a new data set of daily break-even inflation rates for the US, EMU, UK and Sweden. In contrast to the news regressions, which would have found unanchored expectations in all countries, the ESTAR results show that the degree of anchoring varies significantly across countries and horizons of expectations. While inflation expectations appear well anchored in the EMU, reasonably stable in the US and Sweden, they show signs of de-anchoring in the UK. • Paper 3: Testing the Preferred-Habitat Theory: The Role of Time-Varying Risk Aversion This paper tests the preferred-habitat model of Greenwood and Vayanos (2012). Special attention is paid to time-varying risk aversion which implies that the predicted positive relation between the term spread and relative supply of longer-term debt is stronger, when risk aversion is high. To capture this effect, a flexible time-varying coefficient model is introduced and applied to German bond data. The results provide supportive evidence for the model and indicate that the time variation is substantial: When risk aversion is high, yield spreads react by about 3 times as much as when risk aversion is low. The accumulated response of term spreads to a one standard deviation change in debt supply ranges between 5 and 33 basis points. • Paper 4: The Signal of Volatility This paper analyzes the inherently ambivalent economic interpretation of financial volatility in the academic literature. While volatility is considered an indicator of either information flow or uncertainty, it is shown in a stylized model economy that both views suggest volatility-dependent cross-market spillovers. Observing theses spillovers to decrease (increase) with volatility would favor the linkage to uncertainty (information). To this end, a simultaneous time-varying coefficient model is introduced in which structural ARCH-type variances serve two purposes: Governing the time variation of spillovers and ensuring statistical identification. Based on data of the US and further stock markets, part of the results support the connection between volatility and risk which was used in previous papers of this thesis.
Die Forschungsanstrengungen zum Thema Zinsstruktur sind enorm. Trotz einer großen Anzahl an konkurrierenden theoretischen Modellen und widersprüchlichen empirischen Ergebnissen herrscht Einigkeit bezüglich eines Punktes: Die gegenwärtige Form der Zinsstrukturkurve enthält Informationen über die erwartete Entwicklung makroökonomischer Variablen (Gürkaynak and Wright 2012). Es ist ein zentrales Anliegen geldpolitischer Entscheidungsträger diese Informationen herauszufiltern und die Erwartungen der Marktteilnehmer zu beeinflussen. Die Zinsstruktur stellt daher einen integralen Bestandteil der Geldpolitik dar. Aber welche Informationen sind es genau, die in den Zinsen stecken? Und weshalb sind sie so bedeutend? Zum einen enthält die Zinsstrukturkurve Informationen über erwartete Zinsen. Dieses fundamentale Ergebnis basiert auf der wohl am weitesten verbreiteten Theorie zur Zinsstruktur, der Erwartungshypothese. Die Theorie besagt, dass langfristige Zinsen schlicht Durchschnittswerte erwarteter kurzfristiger Zinsen darstellen. Entsprechend ist die Markterwartung, dass sich die kurzfristigen Zinsen erhöhen, wenn die Zinsstrukturkurve steigend ist. Die Gültigkeit dieser Aussage hängt jedoch maßgeblich von der Höhe der Risikoprämie ab, die Investoren verlangen, um langfristige Anleihen zu halten. Und so gilt die Erwartungshypothese, nach einhelliger Auffassung in der einschlägigen Literatur, empirisch in der Tat als sehr dürftig. Der erste Teil dieser Arbeit zeigt allerdings, dass ein Teil der empirischen Ergebnisse der Theorie nur vermeintlich widerspricht. Die Erwartungshypothese sollte dementsprechend als ein vernünftiger erster Referenzpunkt betrachtet werden, wenn über die Beziehungen zwischen Zinsen unterschiedlicher Fristigkeit nachgedacht wird. Zum anderen enthält die Zinsstrukturkurve Informationen über erwartete Inflation. Nach dem Fisher-Effekt ist die Differenz zwischen nominalen und realen Zinsen ein Maß für Inflationserwartungen. Seit etwa zwei Jahrzehnten haben Wissenschaftler tatsächlich die Möglichkeit reale Zinsen zu beobachten. Neben den USA haben sich in mehreren europäischen Ländern wie etwa Frankreich, Deutschland, Großbritannien und Schweden große Märkte für inflationsindizierte Staatsanleihen entwickelt. Da diese Anleihen die nominalen Zahlungen an die Inflation anpassen, kann deren Verzinsung als real betrachtet werden. Zusammen mit den nominalen Zinsen ist es möglich, eine Strukturkurve sogenannter Break- Even-Inflationsraten zu berechnen (Gürkaynak et al. 2007, 2010a). Break-Even- Inflationsraten sind ein Maß für erwartete Inflation und beinhalten daher äußerst relevante Informationen. Gemäß der zukunftsgerichteten Phillipskurve - einem Standard-Element Neu-Keynesianischer Modelle - ist die Steuerung von Inflation eng verbunden mit der Steuerung von Inflationserwartungen. Es ist daher eine entscheidende Frage für die Geldpolitik, ob Inflationserwartungen gut verankert sind. Da es in der Literatur allerdings bisher unklar ist, wie diese Verankerung gemessen werden soll, schlägt das zweite Papier dieser Dissertation eine Antwort auf diese Frage vor. Während es unter Ökonomen Konsens ist, dass Zinsen für die Geldpolitik wichtige Informationen enthalten, bleibt es strittig, ob ein theoretischer Analyserahmen, der nur einen repräsentativen Agenten berücksichtigt, zum Verstehen der Fristigkeitsstruktur ausreicht. Nach der Mehrzahl der Zinsstrukturmodelle, wie etwa der Affinen Modellklasse, existieren ausschließlich risikoaverse Arbitrageure, die über das gesamte Fristigkeitsspektrum hinweg Anleihen handeln. Im Gegensatz dazu betonen neuere theoretische Entwicklungen in der Literatur, dass Anleihezinsen nicht ausschließlich Erwartungen von Arbitrageuren widerspiegeln. Es wird ein weiterer Agententyp eingeführt: Investoren mit einer Präferenz für eine bestimmte Fristigkeit. Diese Modelle sagen vorher, dass Anleihezinsen auch durch laufzeitspezifische Angebote und Nachfragen beeinflusst werden (Greenwood and Vayanos 2010). Für die Praxis impliziert dies, dass An- oder Verkäufe von Anleihen, und damit die Beeinflussung der Fristigkeitsstruktur der Staatsverschuldung, ein alternatives Werkzeug für die Geldpolitik darstellen. Der dritte Teil dieser Arbeit analysiert die statistische und ökonomische Signifikanz lokaler Angebotsund Nachfrageeffekte. Im Hinblick auf die in dieser Arbeit verwendete Methodik hat sich gezeigt, dass lineare statische Ansätze den ökonometrischen Anforderungen ökonomischer Hypothesen häufig nicht gerecht werden. So sind die theoretisch implizierten Beziehungen oftmals zeitvariierend. Marktvolatilität spielt bei der Beschreibung dieser Zeitvariation eine Schlüsselrolle. Im Fall einer zeitvariierenden Risikoprämie, wie im ersten Papier dargestellt, kann Volatilität für die Menge des Risikos stehen. Im Fall zeitvariierender Risikoaversion, wie im dritten Papier gezeigt wird, kann Volatilität die Sensibilität ökonomischer Akteure bezüglich einer gegebenen Menge an Risiko beschreiben. In beiden Fällen wird Volatilität mit Unsicherheit in Verbindung gebracht. Diese Ansicht ist in der Finanzierungsliteratur tief verwurzelt (Engle et al. 1987, Bali and Engle 2010). Daneben existiert jedoch ein weiteres akademisches Konzept, in dem Volatilität mit dem Fluss an Informationen gleichgesetzt wird (Fleming et al. 1998, Gagnon and Karolyi 2009). Die beiden Sichtweisen schließen sich nicht vollkommen gegenseitig aus, sind aber dennoch sehr gegensätzlich. Die Natur von Volatilität zu untersuchen, sollte daher wichtige Erkenntnisse darüber liefern, was durch Volatilität eigentlich gemessen wird und wie wir sie in empirischen Studien benutzen können. Der letzte Teil dieser Dissertation geht eben diesen Fragen nach. Alle vier Papiere dieser Arbeit sollen dazu dienen, neue empirische Ergebnisse und methodische Ansätze zum Feld der empirischen Makroökonomie zu liefern. Im Folgenden sind die Beiträge und Resultate der einzelnen Aufsätze kurz zusammengefasst. • Papier 1: Mean-Variance Cointegration and the Expectations Hypothesis Dieses Papier untersucht eine bekannte (scheinbare) Verletzung der Erwartungshypothese der Zinsstruktur - das häufig auftretende Ergebnis einer Einheitswurzel in Zins-Spreads. Es wird gezeigt, dass die Erwartungshypothese impliziert, dass die Instationarität von der Risikoprämie stammt, welche daher mit dem Spread kointegriert. In einem Modellrahmen mit stochastischem Diskontierungsfaktor wird die Prämie durch die integrierte Varianz von Überschussrenditen beschrieben. Es wird ein Test auf Kointegration zwischen Mittelwert und Varianz von Zufallsvariablen eingeführt und auf Zinsdaten aus den USA angewandt. Der Mittelwert-Varianz Kointegrations Test liefert starke Hinweise für eine langfristige Beziehung zwischen bedingten ersten und zweiten Momenten. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Erwartungshypothese weitaus besser funktioniert als bisher angenommen. • Papier 2: Assessing the Anchoring of Inflation Expectations Dieses Papier schlägt einen neuen Ansatz zur Messung der Verankerung von Inflationserwartungen vor. Durch die Verwendung des ESTAR Modells wird die implizite Annahme einer Einheitswurzel im vorherrschenden Ansatz der News- Regressionen aufgegeben. Der ESTAR Ansatz nimmt stattdessen global-stationäre Erwartungen an. Er liefert Schätzungen eines vom Markt wahrgenommenen Inflationsziels sowie Schätzungen der Stärke des Ankers, der die Erwartungen an dem Inflationsziel hält. Die Arbeit beinhaltet eine länderübergreifende Studie, basierend auf einem neuen Datensatz täglicher Break-Even- Inflationsraten für die USA, EMU, UK und Schweden. Im Gegensatz zu den News- Regressionen, die in allen Ländern nicht verankerte Erwartungen gefunden hätten, zeigen die Ergebnisse der ESTAR Modelle, dass der Grad der Verankerung beträchtlich zwischen den Ländern und Erwartungshorizonten variiert. Während Inflationserwartungen in der EMU gut verankert und in den USA und Schweden recht stabil sind, erweisen sich Erwartungen in Großbritannien als nicht verankert. • Papier 3: Testing the Preferred-Habitat Theory: The Role of Time- Varying Risk Aversion Dieses Papier untersucht das Preferred-Habitat Modell von Greenwood und Vayanos (2012). Besondere Aufmerksamkeit wird der zeitabhängigen Risikoaversion zuteil, die besagt, dass die vom Modell implizierte positive Beziehung zwischen dem Zins-Spread und dem relativen Angebot an längerfristigen Schulden stärker ist, wenn die Risikoaversion hoch ist. Um diesen Effekt zu erfassen, wird ein flexibles ökonometrisches Modell mit zeitvariierenden Koeffizienten eingeführt und auf deutsche Anleihedaten angewandt. Die Ergebnisse stützen die ökonomischen Hypothesen und zeigen, dass die Zeitvariation von großer Bedeutung ist: Wenn die Risikoaversion hoch ist, reagieren Zins-Spreads etwa 3-mal so stark wie unter niedriger Risikoaversion. Die akkumulierte Reaktion von Zins-Spreads auf eine Änderung des relativen Angebots an Schulden in Höhe einer Standardabweichung liegt im Bereich zwischen 5 und 33 Basispunkten. • Papier 4: The Signal of Volatility Dieser Aufsatz analysiert die ambivalente ökonomische Interpretation von Finanzmarktvolatilität. In der Literatur wird Volatilität sowohl als Indikator für den Fluss an Informationen als auch für Unsicherheit betrachtet. Dieses Papier zeigt in einer stilisierten Modellökonomie, dass beide Ansichten Spillover-Effekte zwischen Märkten implizieren, die von der Volatilität abhängen. Eine Abnahme (Zunahme) dieser Spillover bei steigender Volatilität würde die Interpretation als Unsicherheit (Information) stützen. Um dies zu überprüfen, wird ein simultanes Modell mit zeitvariierenden Koeffizienten eingeführt, in dem strukturelle ARCH Varianzen zwei Zwecke erfüllen: Sie treiben die Zeitvariation der Spillover und garantieren statistische Identifikation. Basierend auf Daten aus den USA und weiteren Aktienmärkten, unterstützt ein Teil der Ergebnisse die Verwendung von Volatilität als Risikoindikator, so wie sie in anderen Teilen dieser Arbeit eingesetzt wurde.
