pdf to image converter using c# : Add picture to pdf form Library SDK class asp.net wpf winforms ajax 201424pap2-part411

fitting the rich behavior of risk premiums observed in the data.
19
In particular, we employ the
following normalization:
(29)
= 0
31
;  =
2
6
6
6
6
4
0:01
0
0
21
0:01
0
31
32
0:01
3
7
7
7
7
5
; K =
2
6
6
6
6
4
K
11
0
0
0
K
22
0
0
0
K
33
3
7
7
7
7
5
; ~ = 0:01:
and leave all other parameters unrestricted. It can be shown that any specification of the affine
Gaussian model that has a K matrix with all-real eigenvalues can be transformed to this form.
20
To summarize, we consider three model specifications that differ in how TIPS yields are
modeled, including one model that equates TIPS yields with indexation lag-adjusted real yields
(Model NL)
21
,one model that allows TIPS yields to differ from indexation lag-adjusted real
yields by a spread that is driven only by the TIPS-specific factor (Model LI), and the full model
allowing the TIPS spread to be also correlated with other state variables in the economy (Model
LII). Table 2 summarizes those model specifications and the associated parameter restrictions.
Among these models, Models NL and LI can both be considered special cases of Model LII. In
addition, Model NL has a 3-factor representation of TIPS yields, while in the other two models
TIPS yields have a 4-factor specification. We estimate all three models using survey forecasts of
inflation as additional data inputs. For comparison purposes, we also estimate Model NL without
survey inflation forecasts and denote it with a “-noIE” suffix.
[Insert Table 2 about here.]
19SeeDuffieandKan(1996)andDaiandSingleton(2000).
20
With normalization (29),the specification we estimate in this paper can be shown to be equivalent to that of
Sangvinatsosand Wachter (2005). The main difference between their paper and oursis empirical: they use a much
longersample, which would be desirable ifthe relationship betweeninflation and interest ratescan be assumed to be
stable.
21
Thisissimilarto the model studied byChen et al. (2010), who also use a CIR-type model, which is known to
have problems in fitting risk premiums. Theirmodel also impliesnon-negative instantaneous inflation expectation
and precludes the possibility ofdeflation.
18
Add picture to pdf form - C# PDF Field Edit Library: insert, delete, update pdf form field in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WPF
Online C# Tutorial to Insert, Delete and Update Fields in PDF Document
can save pdf form data; create pdf forms
Add picture to pdf form - VB.NET PDF Field Edit library: insert, delete, update pdf form field in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WPF
How to Insert, Delete and Update Fields in PDF Document with VB.NET Demo Code
change font size pdf form reader; change font pdf fillable form
C. Estimation Methodology
We rewrite the model in a state-space form and estimate it by maximum likelihood using the
Kalman filter. More details are provided in Appendix E. Two aspects are worth noting here: first,
the log price level q
t
is nonstationary, so we use a diffuse prior for q
t
when initializing the Kalman
filter. Second, inflation, survey forecasts, and TIPS yields are not available for all dates, which
introduces missing data in the observation equation and are handled in the standard way by
allowing the dimensions of the matrices A and B in equation (E-4) to be time-dependent (see, for
example, Harvey (1989, sec. 3.4.7)). To facilitate the estimation and also to make the results
easily replicable, we follow a few easy steps in estimating all models:
1. We first perform a “pre”-estimation, where a set of preliminary estimates of the parameters
governing the nominal term structure is obtained using nominal yields and survey forecasts
of the 3-month T-bill rate alone.
2. Based on these estimates and data on nominal yields, we can obtain a preliminary estimate
of the state variables, x
t
.
3. A regression of the monthly inflation onto estimates of x
t
obtained in the second step gives
apreliminary set of estimates of the parameters governing the inflation dynamics.
4. Finally, these preliminary estimates are used as starting values in the full, one-step
estimation of all model parameters.
V. Empirical Results
A. Parameter Estimates and Overall Fit
Parameter Estimates
Table 3 reports selected parameter estimates for all four models.
22
We draw four main
conclusions: First, parameters governing the nominal term structure are fairly robustly estimated
22
Complete parameter estimatescan be found in the Supplementary Appendix.
19
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
Insert images into PDF form field. Access to freeware download and online C#.NET class source code. How to insert and add image, picture, digital photo, scanned
edit pdf form; adding signature to pdf form
VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net
Import graphic picture, digital photo, signature and logo into PDF Add images to any selected PDF page in VB.NET. Insert images into PDF form field in VB.NET.
best pdf form creator; create a pdf form in word
and are almost identical across all models. All estimations uncover a factor that is fairly persistent
with a half life of about 5 years. All four models also exhibit a similar fit to nominal yields and
survey forecasts of nominal short-term interest rates, generating fitting errors at or below 6 basis
points for most maturities and slightly larger at around 13 basis points for the 3-month yield.
23
Second, there are notable differences in the estimates of parameters governing the expected
inflation process. In particular, the loading of the instantaneous inflation on the second and the
most persistent factor, 
1;2
,is negligible in Model NL-noIE but becomes larger and statistically
significant when survey inflation forecasts are used in the estimation. As a result, the monthly
autocorrelation of one-year-ahead inflation expectation is about 0.9 in Model NL-noIE but above
0.99 in all other models. As we will see later, the lack of persistence in the inflation expectation
process prevents Model NL-noIE from generating meaningful variations in longer-term inflation
expectations as we observe in the data.
Third, the fit to TIPS yields is significantly better in models with a TIPS-specific factor. For
example, the fitting errors on the 10-year TIPS yield is around 40 basis points in both Model
NL-noIE and Model NL, but are much smaller at around 7 basis points in Models LI and LII.
Some of the fitting errors are found to have substantial serial correlations. For example, in the
case of the 7-year TIPS, we obtain a weekly AR(1) coefficient of 0.94 in all models. The finding
of serial correlation in term structure fitting errors are however a fairly common phenomenon, and
have been noted by Chen and Scott (1993) and others.
Finally, parameter estimates for the TIPS-specific factor process are significant in both
Models LI and LII and assume similar values. The price of risk associated with this factor
depends negatively on the factor itself, as can been from the negative
~
1
.One possible
interpretation is that the same amount of liquidity risk carries higher risk premiums when
liquidity is poor, which is intuitive as one would generally expect any deterioration of liquidity
conditions to occur during bad economic times. In Model LII, the loadings of the instantaneous
TIPS spread on the other state variables,  , are only significant for the first factor; however, a
23
Selected nominal and TIPSyield fitting errors are shown in the Supplementary Appendix.
20
VB.NET Image: Image Cropping SDK to Cut Out Image, Picture and
VB.NET image cropping method to crop picture / photo; size of created cropped image file, add antique effect Public Partial Class Form1 Inherits Form Public Sub
changing font size in pdf form field; acrobat create pdf form
VB.NET Image: Image Scaling SDK to Scale Picture / Photo
VB.NET DLLs to Scale Image / Picture. There are two this VB.NET image scaling control add-on, we RE__Test Public Partial Class Form1 Inherits Form Public Sub New
change font in pdf fillable form; change text size pdf form
likelihood ratio test shows that they are jointly significant.
[Insert Table 3 about here.]
Overall Fit
Panel A of Table 4 reports some test statistics that compare the overall fit of the four models.
We first report two information criteria commonly used for model selection, the Akaike
Information Criterion (AIC) and the Bayesian Information Criterion (BIC). Both information
criteria are minimized by the most general model, Model LII.
We also report results from likelihood ratio (LR) tests of the two restricted models, Models
NL and LI, against their more general counterparts, Model LI and LII, respectively. Here we
follow Garcia and Perron (1996) and calculate a conservative upper bound for the significance of
the LR test statistic as suggested by Davies (1987), outlined in more details in the Supplementary
Appendix.
24
This procedure overwhelmingly rejected Model NL in favor of Model LI (with an
LR p value of essentially zero). The LR test of Model LI against Model LII, on the other hand, is
fairly standard. We obtain a LR statistic of 143.13 and are able to reject Model LI in favor of
Model LII at the 1% level based on a 
2
3
distribution.
[Insert Table 4 about here.]
B. Fitting TIPS Yields and TIPS BEI
The estimated standard deviations of TIPS measurement errors reported in Table 3 suggest
that Model NL, estimated either with or without survey inflation forecasts, has trouble fitting
TIPS yields. A better understanding of the problem can be gained by comparing the three rows of
Figure 4, which plot the actual and model-implied TIPS yields and TIPS BEI, as well as
24
The standard LR test doesnot apply here because the nuisance parameters, ~, ~,
~
0
and
~
1
,are not identified
underthe null (Model NL) and appear only under the alternative (Model LI).For discussionson testing with nuisance
parameters, see, forexample, Davies (1977,1987, 2002) and Andrewsand Ploberger (1994,1995).
21
C# TIFF: How to Insert & Burn Picture/Image into TIFF Document
Support adding image or picture to an existing or new new REImage(@"c:\ logo.png"); // add the image powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
change font size in pdf form; create pdf form
VB.NET Image: Image Resizer Control SDK to Resize Picture & Photo
NET Method to Resize Image & Picture. Here we this VB.NET image resizer control add-on, can provide powerful & profession imaging controls, PDF document, image
android edit pdf forms; add photo to pdf form
model-implied risk-free real yields and BEI, for Models NL-noIE, NL, and LII, respectively.
25
By construction, the model-implied TIPS yields (TIPS BEI) and the model-implied risk-free real
yields (BEI) coincide under Model NL(-noIE), after adjusting for the indexation lag.
The top and middle left panels of Figure 4 show that both versions of Model NL interpret the
decline in 10-year TIPS yields from 1999 to 2004 as part of a broad downward shift in real yields
from 7% in early 1990s to about 2% around 2003. The less than 5% decline in the 10-year
nominal yield over the same period is therefore attributed almost entirely to a lower real yield,
leaving little room for lower inflation expectations or risk premiums. However, the literature
generally finds that long-term inflation expectations likely have edged down over this period,
26
and it is hard to imagine economic mechanisms that would generate such a large decline in
long-term real yields. Furthermore, although the two NL models match the general trend of TIPS
yields, they both have problems fitting the time variations, frequently resulting in large fitting
errors, especially in the early part of the sample and again during the recent financial crisis. In
contrast, the bottom left panel of Figure 4 shows a less pronounced and more gradual decline in
real yields based on Model LII, which is able to fit TIPS yields almost perfectly, as shown by the
juxtaposition of the red and black lines.
In addition, the top and middle right panels of Figure 4 show that the 10-year BEI implied by
the two NL models, which by construction should equal the 10-year TIPS BEI after adjusting for
the indexation lag, appears too smooth compared to the actual data and misses most of its
short-run variations. The poor fitting of the TIPS BEI highlights the difficulty that the 3-factor
model has in fitting nominal and TIPS yields simultaneously. In contrast, the 10-year BEI implied
by Model LII, shown in the bottom right panel of Figure 4, exhibits substantial variations that
closely match those of the actual TIPS BEI. In particular, the model-implied and the TIPS-based
25
Model-implied true breakevensare calculated as the difference between model-implied nominal yieldsand
model-implied real yields of comparable maturities. Model-implied valuesare calculated using smoothed estimates
ofthe state variables. Resultsfor Model LI are broadly similarto those forModel LII and are reported in the
Supplementary Appendix.
26
See Kozicki and Tinsley (2006), forexample.
22
VB.NET Image: How to Save Image & Print Image Using VB.NET
of saving and printing multi-page document files, like PDF and Word, in assembly with VB.NET web image viewer add-on, you VB.NET Method to Save Image / Picture.
convert word doc to pdf with editable fields; add image to pdf form
VB.NET PowerPoint: Add Image to PowerPoint Document Slide/Page
image, clip art or screenshot, the picture will be AddPage", "InsertPage" and "DeletePage" to add, insert or & profession imaging controls, PDF document, tiff
adding text fields to pdf acrobat; change tab order in pdf form
BEI plunge toward the end of 2008 following the Lehman collapse, consistent with reports of
substantial liquidation of TIPS holdings over this period.
27
To quantify the improvement in terms of the model fit, Panels B and C of Table 4 provide
three goodness-of-fit statistics for TIPS yields at the 5-, 7- and 10-year maturities and TIPS BEI at
the 7- and 10-year maturities, respectively. The first statistic, CORR, is the simple sample
correlation between the fitted series and its data counterpart. The next two statistics—the root
mean squared prediction errors (RMSE) and the coefficient of determination (R
2
)—are based on
one-step-ahead model prediction errors from the Kalman Filter, and are designed to capture how
well each model can explain the data without resorting to large exogenous shocks or measurement
errors.
28
All three statistics suggest that including a TIPS-specific factor improves the model fit
for raw TIPS yields and even more so for TIPS BEI.
[Insert Figure 4 about here.]
C. Matching Survey Inflation Forecasts
Next, we briefly examine how closely the model-implied inflation expectations mimic
survey-based counterparts. Ang et al. (2007) provide evidence that survey inflation forecasts
outperforms various other measures of inflation expectations in predicting future inflation. In
addition, survey inflation forecast has the benefit of being a real-time, model-free measure, and
hence not subject to model estimation errors or look-ahead biases.
Panel D of Table 4 reports the three goodness-of-fit statistics, CORR, RMSE and R
2
,for 1-
and 10-year ahead SPF inflation forecasts. When survey inflation forecasts are not used in the
estimation, Model NL-noIE generates inflation expectations that departs significantly from survey
inflation forecasts, as can be seen from the large RMSEs and small and even negative R
2
statistics.
27
For a briefaccount ofthe episode, see Hu and Worah (2009).
28
The R
2
is defined as the percentage ofin-sample variationsof each data seriesexplained by the model. Unlike
in a regression setting, a negative value of R
2
could arise because the model expectation and the prediction errors are
not guaranteed to be orthogonal in a small sample.
23
C# Image: How to Add Antique & Vintage Effect to Image, Photo
function to add antique charm to picture & photo C#.NET antique effect creating control add-on is powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
best way to make pdf forms; add an image to a pdf form
VB.NET Image: VB.NET Codes to Add Antique Effect to Image with .
mature technology to replace a picture's original colors add the glow and noise, and add a little powerful & profession imaging controls, PDF document, image
cannot edit pdf form; adding a signature to a pdf form
Avisual comparison between the model-implied inflation expectations and survey forecasts,
plotted in the first two top panels of Figure 5, show that Model NL-noIE fails to capture the
downward trend in survey inflation forecasts during much of the sample period, and implies that
the 10-year inflation expectation barely moved. This is the flip side of the discussions in Section
B, where Model NL-noIE implied a 10-year real rate that was too variable and explained the
entire decline in nominal yields during the 1990s. Adding information from survey inflation
forecasts brought Model NL-implied inflation expectations more in line with survey forecasts, as
can be seen from the first two middle panels of Figure 5. Model NL then explains the smaller
decline in nominal yields by generating a sustained increase in inflation risk premiums from
around -1.5% in the early 1990s to the current level of slight above zero, in contrast to previous
findings of an overall positive and generally declining inflation risk premiums over the past three
decades (see Section VII). By comparison, Model LII, which allows for a TIPS-specific factor
and is shown in the bottom right panel of Figure 5, generates 10-year inflation risk premiums that
are mostly positive and fluctuate in the 0 to 0.5% range, and short-term inflation risk premiums
that are fairly small and became persistently negative during the recent financial crisis.
D. Out-of-Sample Forecasting
It is conceivable that a model with more parameters like Model LII could generate smaller
in-sample fitting errors for variables whose fit is explicitly optimized, but preforms worse out of
sample. To check this possibility, we run an out-of-sample forecasting horse race between the
four term structure models estimated above, a random walk model, the monthly Michigan survey,
the monthly Blue Chip Financial Forecasts (BCFF) survey, and the quarterly SPF, and report the
root mean squared errors (RMSEs) in Table 5. Three conclusions emerge: First, the term structure
models perform as well as the two professional surveys—SPF and BCFF—over a common
sample period, and much better than the Michigan survey and the random walk model. Second,
within the term structure models, adding survey inflation forecasts help improve the forecasting
performance of Model NL. Finally, Model LII outperforms Model NL, with the improvement
24
more pronounced at the longer 2-year horizon.
[Insert Table 5 about here.]
In addition, the robustness checks reported in the Supplementary Appendix show that the
parameter estimates and good performance of Model LII remain largely intact when re-estimated
over a pre-crisis sample. Therefore, we will mainly focus on this model in the remainder of our
analysis.
E. The Effect of Indexation Lags
Graph A of Figure 6 shows the Model LII-implied differences between the indexed bond
yields y
I
t;;l
,specified in equation (28), and the real yields y
R
t;
,specified in equation (15), for
maturities of 5, 7, and 10 years. Those estimates are generally small but rose to 30 basis points at
the 10-year maturity and 70 basis points at the 5-year maturity in December 2008, when 3-month
CPI inflation was running at an annual rate of about  13%. The differences between indexed
bond yields and fully-indexed real yields are estimated to be almost entirely due to the expected
divergence between inflation over the 2.5 months prior to time t and inflation over the 2.5 months
before the maturity of the bond, the second term on the left hand side of equation (27). The last
term, the indexation lag premium, is estimated to be generally small, varying between -5 and 3
basis points at the 10-year maturity, consistent with Risa (2001), and slightly larger at shorter
maturities. Similar patterns are observed in all models we estimate.
VI. What Drives the TIPS Spread
In this section, we examine estimates of the TIPS spread from Model LII and show them to be
mostly explained by proxies of TIPS liquidity. Other factors, such as CPI seasonality, TIPS
deflation floors and special demand for nominal Treasuries, also account for a small portion of
their variations, though the effects of those factors appear to be much less significant.
25
A. Model Estimates of the TIPS Spread
The TIPS spread implied by Model LII is plotted in Graph B of Figure 6 for maturities of 5, 7
and 10 years. Three main features emerge: First, this spread exhibits substantial time variations at
all maturities. Such variability at maturities as long as 10 years is in part due to the estimated high
persistence of the TIPS-specific factor under the risk-neutral measure.
29
Second, the term
structure of the estimated TIPS spread is downward sloping in 2001-2004 and 2008-2011. A
market price of risk on the independent TIPS-specific factor that is on average positive, as is the
case here, would contribute to a downward-sloping term structure of the TIPS spread.
Finally, the TIPS spreads were fairly high (1.5-2% range) when TIPS were first introduced but
had been steadily declining until around 2004, likely reflecting the maturing process of a
relatively new financial instrument. The spread surged to record-high levels (3%) after the
Lehman bankruptcy, reflecting a sharp increase in transaction and funding costs for TIPS as well
as heightened risk aversion.
30
The heavy flight-to-safety flows into the nominal Treasury market
likely also contributed to larger demand imbalances between nominal Treasuries and TIPS, which
in turn should lead to a larger liquidity premium in TIPS yields relative to their nominal
counterparts. Similarly sharp rises in liquidity premiums and/or illiquidity measures were seen in
other key markets during the recent financial crisis, including equity and corporate bond
markets.
31
B. Link to Observable TIPS Liquidity Measures
Given the unobserved nature of the TIPS-specific factor in our model, one may question
whether it is indeed capturing TIPS liquidity rather than other components of TIPS yields that are
29
Ascan be seen from Table 3, its risk-neutral persistence, ~
=~ + ~
~
1
,is estimated to be very small at around
0.1 in all models and is tightly estimated, with a standard error of about 0.006.
30
These estimates are somewhat largerthan those in Pflueger and Viceira (2013) but broadly in line with those in
Abrahams et al. (2013).
31
See, for example,Bao et al. (2011), Dick-Nielsen et al.(2012),and Brennan, Huh, and Subrahmanyam (2012).
26
orthogonal to nominal Treasury yields. In this section, we provide strong evidence in favor of a
liquidity premium interpretation of the TIPS spreads by linking them to various observable
measures of TIPS liquidity, while controlling for other factors that might have contributed to a
wedge between TIPS yields and indexed bond yields.
One immediate difficulty we face is the lack of real-time, forward-looking measures of
liquidity conditions in the TIPS market that are available over a reasonably long sample period.
For example, as shown in the Graph A of Figure 7, one widely used measure of illiquidity, the
bid-ask spread, only became available for TIPS in 2003 from TradeWeb.
32
Ameasure that is
available over a longer sample is the relative trading volumes of TIPS versus nominal Treasury
coupon securities, plotted in Graph B.
33
This measure remained low up to mid 2004 and then rose
substantially, suggesting steady improvement in TIPS liquidity during the pre-crisis sample
period. The rise in relative trading volumes coincides roughly with the decline in our estimated
TIPS spread over the same time window, with the two series showing a highly negative
correlation of about  80% over the period of 1999 to 2007.
[Insert Figure 7 about here]
Another observable measure of TIPS liquidity used in the literature is the average absolute
fitting errors from the Svensson TIPS yield curve, plotted in Graph C of Figure 7. This measure
captures funding constraints and limits to arbitrage that prevent investors from eliminating
deviations of yields from their fundamental values as measured from a fitted yield curve.
34
It is
plausible that during a financial crisis, capital becomes more scarce and risk aversion run higher,
leaving significant arbitrage opportunities unexploited. According to this measure, liquidity
32
TradeWeb data, ThomsonReuters.
33
We construct the measure as13-week averages of weekly dealer transaction volumesin TIPS divided by those
in nominal Treasury coupon securities using data reported by primary dealers and collected by the Federal Reserve
Bank of New York under Government Securities DealersReports(FR-2004).
34
Similar measureshave been used by Fontaine and Garcia (2012)and Hu, Pan,and Wang (2012)to measure the
liquidity of nominal Treasury securities,and by Grishchenko and Huang (2013) forTIPS.
27
Documents you may be interested
Documents you may be interested