というNBER論文が上がっている。原題は「Jumps in Bond Yields at Known Times」で、著者はDon H. Kim（FRB）、Jonathan H. Wright（ジョンズ・ホプキンス大）。
以下はその要旨。
We construct a no-arbitrage term structure model with jumps in the entire state vector at deterministic times but of random magnitudes. Jump risk premia are allowed for. We show that the model implies a closed-form representation of yields as a time-inhomogenous affine function of the state vector. We apply the model to the term structure of US Treasury rates, estimated at the daily frequency, allowing for jumps on days of employment report announcements. Our model can match the empirical fact that the term structure of interest rate volatility has a hump-shaped pattern on employment report days (but not on other days). The model also produces patterns in bond risk premia that are consistent with the empirical finding that much of the time-variation in excess bond returns accrues at times of important macroeconomic data releases.
（拙訳）
我々は、すべての状態ベクトルが確定された時間にランダムな大きさでジャンプする無裁定期間構造モデルを構築した。ジャンプのリスクプレミアムは許容されている。我々は、このモデルでは、状態ベクトルの時間的に不均一なアフィン関数という金利の閉じた表現形式が含意されていることを示す。我々はこのモデルを米国債金利の期間構造に適用した。推計の頻度は日次で、雇用レポートの公表日のジャンプを許容した。我々のモデルは、金利のボラティリティの期間構造が雇用レポートの日にはこぶ状のパターンを示す（が他の日には示さない）という実証的事実に適合することができる。また、このモデルは、実証的に見出された結果と整合的な債券のリスクプレミアムのパターンを生成する。その結果とは、債券の超過リターンの時間的変動の大半が、重要なマクロ経済データの公表時に増大する、というものである。
