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M.Com. (Financial Economics) / The use of the yield curve spread in forecasting future recessions has become popular as it is a simple tool to use, due to the positive relationship between the yield curve spread and economic activity. The inversion or flattening of the yield curve spread usually signals a future recession. This has been the subject of several studies both internationally and in South Africa. This research provides an analysis of the yield curve spread’s ability to accurately forecast future recessions in South Africa through the use of three probit models. Furthermore, the yield curve spread’s ability to estimate is compared to that of share prices, using the JSE All Share Index. This research extends on studies by Khomo and Aziakpono (2006) and Clay and Keeton (2011), who used the static and dynamic probit models to forecast recessions in South Africa. In addition to these models, this research also makes use of the business cycle conditionally independent probit model for estimation. The findings suggest that share prices improve the yield curve spread’s ability to forecast recessions when estimating using the static probit model; however when comparing the results between the financial variables, the yield curve spread continues to produce the best forecast of recessions in South Africa. These results support those of Khomo and Aziakpono (2006) and Clay and Keeton (2011). Of the three probit models, the dynamic probit model estimate using the yield curve spread produced the most accurate forecast of recessions one quarter ahead. Therefore, the yield curve spread continues to provide the most accurate forecast of recessions in South Africa.

This dissertation treats two different themes. The first, addressed in Chapter 1, regards the pricing of interest rate swaps. The second, studied in the remaining two chapters, regards the implications of monetary policy for the term structure of interest rates.The pricing of interest rate swaps An interest rate swap is an agreement between two parties to exchange fix for floating interest rate payments for a certain period of time. Floating rate payments are made at a floating-rate index, e.g. the three-month interbank rate, while the fixed rate payment, the swap rate, is determined on the market. The swap rate may include a compensation for credit risk depending on the counterparty's credit quality, but in the standard agreement there is no exchange of principal, only interest is transacted, and this effectively reduces concerns about credit risk. The swap spread for a given maturity is the difference between the swap rate and the risk-free rate, measured as the yield on a government bond with similar cash flows. If the standard swap agreement entails negligible credit risk one might expect swap spreads to be low and stable, but market swap spreads vary over time. There are periods when swap spreads are low in accordance with the general theory, but there are also periods when swap spreads reach levels that seem high.The first chapter of this dissertation examines a setting where a positive swap spread arises as part of an equilibrium in a perfectly competitive capital market. The model is one of insurance under adverse selection. A firm that seeks debt financing can insure itself against interest rate risk either by borrowing long-term or by borrowing short-term and entering a pay fix - receive float interest rate swap. The latter alternative allows for a partial hedge as the firm can choose to swap only a fraction of the nominal amount. In this setting, if firms' credit quality and interest rate risk tolerance are correlated creditors can use the pricing of interest rate swaps as a screening device. A low-risk firm, being a firm with favorable private information, selects short-term borrowing and partial insurance. A high-risk firm, being a firm with less favorable prospects, is by assumption also less risk tolerant. It therefore has a higher demand for insurance and the equilibrium swap spread is set such that the high-risk firm finds it more beneficial to borrow long-term at a cost that exceeds the expected cost from short-term financing, but that provides a full insurance to interest rate risk. Monetary policy and the term structure of interest rates Taken separately monetary policy and term structure modeling are two well-established research areas each comprising a substantial amount of research. But relatively few attempts have been made to integrate the two. The last two chapters of this dissertation take the view that the conduct of monetary policy is an essential element in the determination of the term structure of interest rates, and that explicitly considering the role of amonetary authority in the analysis has a potential of enhancing our understanding of term structure dynamics, and its relation to macro-economic fundamentals in particular. This approach to the term structure is supported by the fact that the analytical framework developed in the literature on optimal monetary policy translates conveniently into a setting well suited for term structure analysis. Chapter 2 makes the point in the simplest setting. A standard model of optimal monetary policy is reformulated in continuous time. Combined with a parameterized form for the market price of risk this produces a standard term structure model with well-known characteristics. This model is estimated on US data for the period 1987 - 2002, treating state variables as latent factors of the term structure. The parameters that are estimated comprise parameters describing the monetary transmission mechanism, parameters describing the monetary authority's preferences and parameters describing the market price of risk. Our estimation technique differs from comparable estimations in the monetary policy literature as these typically take state variables to be directly observable measures of macro-economic aggregates. The results using term structure data are both similar and different to previous findings. The main difference when using term structure data is that the central bank's estimated policy is more aggressive, i.e. more responsive to changes in the underlying state variables.Chapter 3 is devoted to the zero bound on nominal interest rates. While the zero bound is well recognized in the literature on term structure modeling, not much has been said about term structure dynamics under the special circumstance that the short rate is close to zero. I find the optimal monetary policy approach to be particularly well suited for this analysis. The chapter studies a continuous time reduced form version of the monetary transmission mechanism. The monetary authority's optimization problem is formed according to two specifications, interest rate stabilization and interest rate smoothing. For the former the optimization problem is solved analytically, while numerical procedures are adopted forthe latter. The chapter then turns to study implications for the term structure under risk-neutrality. Term structure equations are solved numerically and implications for the term structure are discussed. Data for a low-interest rate country like Japan for 1996 - 2003 exhibits s-shaped yield curves and yield volatility curves. This shape is found to be consistent with a smoothing objective for the short rate. / <p>Diss. Stockholm : Handelshögskolan, 2004</p>

The market for interest rate derivatives has in recent decades grown considerably and the need for proper valuation models has increased. Interest rate derivatives are instruments that in some way are contingent on interest rates such as bonds and swaps and most financial transactions are in some way exposed to interest rate risk. Interest rate derivatives are commonly used to hedge this risk. This study focuses on the Black Derman &amp; Toy model and its capability of pricing interest rate derivatives. The purpose was to simulate the model numerically using daily Euro-Bunds and options data to identify if the model can generate accurate prices. A second purpose was to simplify the theory of building a short rate binomial tree, since existing theory explains this step in a complex way. The study concludes that the BDT model have difficulties valuing the extrinsic value of options with longer maturities, especially out-of-the money options.

O objetivo desta dissertação é desenvolver um modelo de gestão de risco de liquidez que flexibilize as principais simplificações geralmente realizadas pelas instituições financeiras na aplicação de testes de estresse para gerenciamento do risco de liquidez. Assim, esta pesquisa consiste em estimar um fluxo de caixa unificado de uma instituição sob diferentes cenários econômicos, testando se as volatilidades implícitas das opções são um bom indicador de mudanças significativas no mercado de capitais brasileiro, como quebras de correlações históricas e avaliando o efeito da utilização de um deslocamento não paralelo da Estrutura a Termo da Taxa de Juros na aplicação de um teste de estresse. Para alcançar os objetivos propostos, desenvolveu-se uma pesquisa exploratória através do método de estudo de casos. Para isto, este trabalho utilizou um modelo de análise fatorial para avaliar os movimentos da estrutura a termo da taxa de juros brasileira, além de uma ferramenta prática para capturar as informações fornecidas pela volatilidade implícita e uma matriz de correlação entre as variáveis do cenário econômico utilizado para o teste de estresse. Concluiu-se que: i) a realização de um ajuste no cenário econômico em função da matriz de correlação de suas variáveis contribui para a coerência desse teste com seu contexto econômico, sensibilizando significativamente os valores dos fluxos de caixa futuros das instituições financeiras; ii) os resultados da análise fatorial indicam que a aplicação de um deslocamento não paralelo da ETTJ tem pouca importância prática para a melhoria da coerência dos testes de estresse, em função da grande concentração de poder explicativo da sua variabilidade em torno do fator nível e do baixo poder explicativo dos fatores inclinação e curvatura, principalmente nos vértices iniciais; iii) a volatilidade implícita pode ser utilizada como um proxy da volatilidade futura, apesar das suas limitações. Com a aplicação do modelo em uma instituição financeira, foi sugerido um grid de decisão a ser utilizado no gerenciamento do risco de liquidez. / The aim of this dissertation is to develop a framework for liquidity risk management that relaxes the main simplifications made by financial institutions when using stress tests to manage their liquidity risk. This research consists of an estimatate of a financial institution cash flow under different scenarios, testing if option´s implied volatilities are a good proxy for significant future changes in the brazilian capital market (like historical correlations shifts) and evaluating the use of a non-parallel yield curve shift for the stress test process. To reach the desired objectives, it was developed an exploratory research through the study case method. This work, therefore, uses a factor analysis model to evaluate the Brazilian yield curve term structure movements, a practical tool to capture the information provided by implied volatility and a correlation matrix among the scenario variables used for stress testing. The conclusions were: i) the correlation adjusted scenario adds coherence to the stress test process; ii) a non-parallel yield curve shift adds little coherence, because most of its variance can be explained by the factor level and only a few can be explained by the factors slope and curvature; iii) the option´s implied volatility can be used as a proxy for the future volatility. After the use of this model in a financial instituition cash flow, a decision grid was developed to be used in the liquidity risk management.

Avaliamos as previsões fora da amostra da curva de juros geradas por modelos de redes neurais artificiais e as comparamos com os modelos tradicionalmente usados para este fim. A curva de juros foi segmentada em três regiões distintas e para cada uma dessas regiões e horizontes de previsão, foram estimados duas classes de modelos de redes neurais (modelos dinâmicos e modelos estáticos), totalizando 198 modelos estimados. Afim de verificar a significância estatística das previsões dos modelos de RNA em relação aos outros modelos, foi realizado o teste Diebold-Mariano. Os resultados mostram que em média, os modelos estimados através de RNA conseguiram superar as previsões realizadas pelo random walk em todos os horizontes de previsão, sendo essas previsões em torno de 2% e 5% melhores para os horizontes de 1 dia e 1 semana a frente, e de 12% e 7% melhores para os horizontes mais longos, de 1 mês e 3 meses. Além disso, apresentou previsões em torno de 15% e 10% melhores que o modelo de NS para os horizontes de 1 mês e 3 meses a frente. Concluimos que os modelos de redes neurais são capazes de realizar previsões superiores para todos os horizontes testados, principalmente para região de curto prazo da curva, com destaque especial para as previsões com horizontes de 1 dia e 1 semana a frente. / We evaluate the out of sample forecasts of the yield curve generated by artificial neural network models and compare them with the models traditionally used for this purpose. The yield curve was segmented into three distinct regions and for each region and forecast horizons, we estimated two classes of neural network models (dynamic models and static models), totaling 198 models estimated. In order to check the statistical significance of the model predictions of RNA compared to other models, was performed the Diebold-Mariano’s test. The results show that on average, the models estimated using RNA overcame the predictions made by the random walk at all forecast horizons, and these forecasts around 2% and 5% better for horizons of 1 day and 1 week forward and 12% and 7% better for longer horizons, 1 month and 3 months. Moreover, forecasts showed around 15% and 10% better than the NS model for horizons of 1 month and 3 months ahead. We conclude that the neural network models are capable of superior forecasts for all horizons tested, especially for short-term region of the curve, with particular attention to the forecasts with horizons of 1 day and 1 week ahead.

O objetivo desta dissertação é desenvolver um modelo de gestão de risco de liquidez que flexibilize as principais simplificações geralmente realizadas pelas instituições financeiras na aplicação de testes de estresse para gerenciamento do risco de liquidez. Assim, esta pesquisa consiste em estimar um fluxo de caixa unificado de uma instituição sob diferentes cenários econômicos, testando se as volatilidades implícitas das opções são um bom indicador de mudanças significativas no mercado de capitais brasileiro, como quebras de correlações históricas e avaliando o efeito da utilização de um deslocamento não paralelo da Estrutura a Termo da Taxa de Juros na aplicação de um teste de estresse. Para alcançar os objetivos propostos, desenvolveu-se uma pesquisa exploratória através do método de estudo de casos. Para isto, este trabalho utilizou um modelo de análise fatorial para avaliar os movimentos da estrutura a termo da taxa de juros brasileira, além de uma ferramenta prática para capturar as informações fornecidas pela volatilidade implícita e uma matriz de correlação entre as variáveis do cenário econômico utilizado para o teste de estresse. Concluiu-se que: i) a realização de um ajuste no cenário econômico em função da matriz de correlação de suas variáveis contribui para a coerência desse teste com seu contexto econômico, sensibilizando significativamente os valores dos fluxos de caixa futuros das instituições financeiras; ii) os resultados da análise fatorial indicam que a aplicação de um deslocamento não paralelo da ETTJ tem pouca importância prática para a melhoria da coerência dos testes de estresse, em função da grande concentração de poder explicativo da sua variabilidade em torno do fator nível e do baixo poder explicativo dos fatores inclinação e curvatura, principalmente nos vértices iniciais; iii) a volatilidade implícita pode ser utilizada como um proxy da volatilidade futura, apesar das suas limitações. Com a aplicação do modelo em uma instituição financeira, foi sugerido um grid de decisão a ser utilizado no gerenciamento do risco de liquidez. / The aim of this dissertation is to develop a framework for liquidity risk management that relaxes the main simplifications made by financial institutions when using stress tests to manage their liquidity risk. This research consists of an estimatate of a financial institution cash flow under different scenarios, testing if option´s implied volatilities are a good proxy for significant future changes in the brazilian capital market (like historical correlations shifts) and evaluating the use of a non-parallel yield curve shift for the stress test process. To reach the desired objectives, it was developed an exploratory research through the study case method. This work, therefore, uses a factor analysis model to evaluate the Brazilian yield curve term structure movements, a practical tool to capture the information provided by implied volatility and a correlation matrix among the scenario variables used for stress testing. The conclusions were: i) the correlation adjusted scenario adds coherence to the stress test process; ii) a non-parallel yield curve shift adds little coherence, because most of its variance can be explained by the factor level and only a few can be explained by the factors slope and curvature; iii) the option´s implied volatility can be used as a proxy for the future volatility. After the use of this model in a financial instituition cash flow, a decision grid was developed to be used in the liquidity risk management.

Avaliamos as previsões fora da amostra da curva de juros geradas por modelos de redes neurais artificiais e as comparamos com os modelos tradicionalmente usados para este fim. A curva de juros foi segmentada em três regiões distintas e para cada uma dessas regiões e horizontes de previsão, foram estimados duas classes de modelos de redes neurais (modelos dinâmicos e modelos estáticos), totalizando 198 modelos estimados. Afim de verificar a significância estatística das previsões dos modelos de RNA em relação aos outros modelos, foi realizado o teste Diebold-Mariano. Os resultados mostram que em média, os modelos estimados através de RNA conseguiram superar as previsões realizadas pelo random walk em todos os horizontes de previsão, sendo essas previsões em torno de 2% e 5% melhores para os horizontes de 1 dia e 1 semana a frente, e de 12% e 7% melhores para os horizontes mais longos, de 1 mês e 3 meses. Além disso, apresentou previsões em torno de 15% e 10% melhores que o modelo de NS para os horizontes de 1 mês e 3 meses a frente. Concluimos que os modelos de redes neurais são capazes de realizar previsões superiores para todos os horizontes testados, principalmente para região de curto prazo da curva, com destaque especial para as previsões com horizontes de 1 dia e 1 semana a frente. / We evaluate the out of sample forecasts of the yield curve generated by artificial neural network models and compare them with the models traditionally used for this purpose. The yield curve was segmented into three distinct regions and for each region and forecast horizons, we estimated two classes of neural network models (dynamic models and static models), totaling 198 models estimated. In order to check the statistical significance of the model predictions of RNA compared to other models, was performed the Diebold-Mariano’s test. The results show that on average, the models estimated using RNA overcame the predictions made by the random walk at all forecast horizons, and these forecasts around 2% and 5% better for horizons of 1 day and 1 week forward and 12% and 7% better for longer horizons, 1 month and 3 months. Moreover, forecasts showed around 15% and 10% better than the NS model for horizons of 1 month and 3 months ahead. We conclude that the neural network models are capable of superior forecasts for all horizons tested, especially for short-term region of the curve, with particular attention to the forecasts with horizons of 1 day and 1 week ahead.

O objetivo desta dissertação é desenvolver um modelo de gestão de risco de liquidez que flexibilize as principais simplificações geralmente realizadas pelas instituições financeiras na aplicação de testes de estresse para gerenciamento do risco de liquidez. Assim, esta pesquisa consiste em estimar um fluxo de caixa unificado de uma instituição sob diferentes cenários econômicos, testando se as volatilidades implícitas das opções são um bom indicador de mudanças significativas no mercado de capitais brasileiro, como quebras de correlações históricas e avaliando o efeito da utilização de um deslocamento não paralelo da Estrutura a Termo da Taxa de Juros na aplicação de um teste de estresse. Para alcançar os objetivos propostos, desenvolveu-se uma pesquisa exploratória através do método de estudo de casos. Para isto, este trabalho utilizou um modelo de análise fatorial para avaliar os movimentos da estrutura a termo da taxa de juros brasileira, além de uma ferramenta prática para capturar as informações fornecidas pela volatilidade implícita e uma matriz de correlação entre as variáveis do cenário econômico utilizado para o teste de estresse. Concluiu-se que: i) a realização de um ajuste no cenário econômico em função da matriz de correlação de suas variáveis contribui para a coerência desse teste com seu contexto econômico, sensibilizando significativamente os valores dos fluxos de caixa futuros das instituições financeiras; ii) os resultados da análise fatorial indicam que a aplicação de um deslocamento não paralelo da ETTJ tem pouca importância prática para a melhoria da coerência dos testes de estresse, em função da grande concentração de poder explicativo da sua variabilidade em torno do fator nível e do baixo poder explicativo dos fatores inclinação e curvatura, principalmente nos vértices iniciais; iii) a volatilidade implícita pode ser utilizada como um proxy da volatilidade futura, apesar das suas limitações. Com a aplicação do modelo em uma instituição financeira, foi sugerido um grid de decisão a ser utilizado no gerenciamento do risco de liquidez. / The aim of this dissertation is to develop a framework for liquidity risk management that relaxes the main simplifications made by financial institutions when using stress tests to manage their liquidity risk. This research consists of an estimatate of a financial institution cash flow under different scenarios, testing if option´s implied volatilities are a good proxy for significant future changes in the brazilian capital market (like historical correlations shifts) and evaluating the use of a non-parallel yield curve shift for the stress test process. To reach the desired objectives, it was developed an exploratory research through the study case method. This work, therefore, uses a factor analysis model to evaluate the Brazilian yield curve term structure movements, a practical tool to capture the information provided by implied volatility and a correlation matrix among the scenario variables used for stress testing. The conclusions were: i) the correlation adjusted scenario adds coherence to the stress test process; ii) a non-parallel yield curve shift adds little coherence, because most of its variance can be explained by the factor level and only a few can be explained by the factors slope and curvature; iii) the option´s implied volatility can be used as a proxy for the future volatility. After the use of this model in a financial instituition cash flow, a decision grid was developed to be used in the liquidity risk management.

Avaliamos as previsões fora da amostra da curva de juros geradas por modelos de redes neurais artificiais e as comparamos com os modelos tradicionalmente usados para este fim. A curva de juros foi segmentada em três regiões distintas e para cada uma dessas regiões e horizontes de previsão, foram estimados duas classes de modelos de redes neurais (modelos dinâmicos e modelos estáticos), totalizando 198 modelos estimados. Afim de verificar a significância estatística das previsões dos modelos de RNA em relação aos outros modelos, foi realizado o teste Diebold-Mariano. Os resultados mostram que em média, os modelos estimados através de RNA conseguiram superar as previsões realizadas pelo random walk em todos os horizontes de previsão, sendo essas previsões em torno de 2% e 5% melhores para os horizontes de 1 dia e 1 semana a frente, e de 12% e 7% melhores para os horizontes mais longos, de 1 mês e 3 meses. Além disso, apresentou previsões em torno de 15% e 10% melhores que o modelo de NS para os horizontes de 1 mês e 3 meses a frente. Concluimos que os modelos de redes neurais são capazes de realizar previsões superiores para todos os horizontes testados, principalmente para região de curto prazo da curva, com destaque especial para as previsões com horizontes de 1 dia e 1 semana a frente. / We evaluate the out of sample forecasts of the yield curve generated by artificial neural network models and compare them with the models traditionally used for this purpose. The yield curve was segmented into three distinct regions and for each region and forecast horizons, we estimated two classes of neural network models (dynamic models and static models), totaling 198 models estimated. In order to check the statistical significance of the model predictions of RNA compared to other models, was performed the Diebold-Mariano’s test. The results show that on average, the models estimated using RNA overcame the predictions made by the random walk at all forecast horizons, and these forecasts around 2% and 5% better for horizons of 1 day and 1 week forward and 12% and 7% better for longer horizons, 1 month and 3 months. Moreover, forecasts showed around 15% and 10% better than the NS model for horizons of 1 month and 3 months ahead. We conclude that the neural network models are capable of superior forecasts for all horizons tested, especially for short-term region of the curve, with particular attention to the forecasts with horizons of 1 day and 1 week ahead.