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Modelo de cointegração variando com o tempo: abordagem via ondaletas / Time varying cointegration model: approach using waveletsFonseca, Eder Lucio da 06 March 2017 (has links)
Duas ou mais séries não estacionárias são cointegradas se existir uma relação de equilíbrio de longo prazo entre elas. Nas últimas décadas, o interesse na literatura sobre o tema cointegração aumentou de maneira expressiva. Os modelos tradicionais supõem que o vetor de cointegração não varia ao longo do tempo. Entretanto, existem evidências na literatura de que esta suposição pode ser considerada muito restritiva. Utilizando o conceito de ondaletas, propomos um modelo de correção de erros vetorial em que é permitido ao vetor de cointegração variar ao longo do tempo. Diferente de trabalhos similares, é permitido ao vetor de cointegração variar suave ou abruptamente, dependendo da família de ondaletas considerada. Experimentos de Monte Carlo foram utilizados para estudar os quantis e o poder do teste de razão de verossimilhanças entre as hipóteses de cointegração usual e a de cointegração variando com o tempo. Os experimentos sugerem que o teste possui poder contra alternativas que variam ao longo do tempo. Foi demonstrada a capacidade do modelo em lidar satisfatoriamente com séries cointegradas simuladas, que apresentavam mudança de regime para o vetor de cointegração. O modelo foi empregado ainda para testar a validade da hipótese de paridade de poder de compra entre Estados Unidos e doze países da Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OECD): Canadá, Japão e mais dez países europeus. Assim como em trabalhos similares, foram verificadas evidências de cointegração variando com o tempo entre os países. Foram utilizados valores-p bootstrap para verificar a significância da estatística do teste. / Two or more non-stationary time series are cointegrated if there is a long-run equilibrium relationship between them. In recent decades, interest in the literature on the subject of cointegration increased expressively. Traditional models that address this issue assume that the cointegration vector does not vary over time. However, there is evidence in the literature that this assumption can be considered very restrictive. Using the concept of wavelets, we propose a vector error correction model in which is allowed to the cointegration vector vary over time. Unlike similar works, the cointegration vector is allowed to vary smoothly or abruptly, depending on the considered family of wavelets. Monte Carlo experiments were used to study the quantiles and the power of the likelihood ratio test of the hypotheses of usual cointegration versus the time-varying cointegration. The experiments suggest that the test has power against alternatives that vary over time. It was demonstrated the ability of the model to deal satisfactorily with simulated cointegrated series, which presented regime change for the cointegration vector. The model was also used to test the validity of the Purchasing Power Parity hypothesis between United States and twelve countries of the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD): Canada, Japan and ten other European countries. As in similar works, evidence of time-varying cointegration was verified among countries. Bootstrap p-values were used to verify the significance of the likelihood ratio of the test.
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Prevendo a taxa de juros no Brasil: uma abordagem combinada entre o modelo de correção de erros e o modelo de fatoresMaeda Junior, Tomoharu 14 August 2012 (has links)
Submitted by Tomoharu Maeda Junior (tomoharu.maeda@gmail.com) on 2012-09-11T19:06:07Z
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Foi alterado o título da dissertação, porém não informado em Ata é necessário seu orientador informar.
Título anterior:
PREVISÃO DA ESTRUTURA A TERMO DE TAXA DE JUROS DO BRASIL UTILIZANDO MODELO DE FATORES COM CORREÇÃO DE ERROS
Att.
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Previous issue date: 2012-08-14 / O objetivo do presente trabalho é verificar se o modelo que combina correção de erros e fatores extraídos de grandes conjuntos de dados macroeconômicos produz previsões mais precisas das taxas de juros do Brasil em relação aos modelos VAR, VECM e FAVAR. Para realizar esta análise, foi utilizado o modelo sugerido por Banerjee e Marcellino (2009), o FAVECM, que consiste em agregar o mecanismo de correção de erros ao modelo proposto por Bernanke, Boivin e Eliasz (2005), o FAVAR. A hipótese é que o FAVECM possuiu uma formulação teórica mais geral. Os resultados mostram que para o mercado brasileiro o FAVECM apresentou ganhos significativos de previsão para as taxas mais longas e horizontes de previsão maiores. / The objective of the present work is to examine if the model that combines error correction and factors extracted from large macoeconomic data sets offers a higher forecasting accuracy of the interest rate in Brazil when compared to VAR, VECM and FAVAR. In order to conduct this analysis it was used the econometric methodology introduced by Banerjee and Marcellino (2009), the FAVECM, which allows for the inclusion of error correction terms in the model introduced by Bernanke, Boivin and Eliasz (2005), the FAVAR. The hypothesis is that the FAVECM has several conceptual advantages given it is a nesting (or has a more general) specification. The results show that, for the Brazilian market, the FAVECM presented significant gains in forecasts for longer maturity rates and for longer prevision horizons.
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Ensaios sobre a estrutura a termo da taxa de jurosGlasman, Daniela Kubudi 25 February 2013 (has links)
Submitted by Daniela Kubudi Glasman (dkubudi@gmail.com) on 2014-06-23T17:18:45Z
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Previous issue date: 2013-02-25 / This thesis consists of three works that analyses the term structure of interest rates using different datasets and models. Chapter 1 proposes a parametric interest rate model that allows for segmentation and local shocks in the term structure. Adopting U.S. Treasury data, two versions of this segmented model are implemented. Based on a sequence of 142 forecasting experiments, the proposed models are compared to established benchrnarks and find that they outperform in out-of-sample forecasting results, specially for short-term maturities and for the 12-month horizon forecast. Chapter 2 adds no-arbitrage restrictions when estimating a dynamic gaussian polynomial term structure model for the Brazilian interest rate market. This article propose an important approximation of the time series of term structure risk factors, that allows to extract the risk premium embedded in interest rate zero coupon instruments without having to run a fui! optimization of a dynamic model. This methodology has the advantage to be easily implemented and provides a good approximation for the term structure risk premia that can be used in many applications. Chapter 3 models the joint dynamic of nominal and real yields using an affine macro-finance no-arbitrage term structure model in order to decompose the break even inflation rates into inflation risk premiums and inflation expectations in the US market. The Yields-Only and the Macro version of this model are implemented and the estimated inflation risk premiums obtained are small and quite stable during the sample period, but have differences when comparing the two versions of the model. / Esta tese é composta de três artigos que analisam a estrutura a termo das taxas de juros usando diferentes bases de dados e modelos. O capítulo 1 propõe um modelo paramétrico de taxas de juros que permite a segmentação e choques locais na estrutura a termo. Adotando dados do tesouro americano, duas versões desse modelo segmentado são implementadas. Baseado em uma sequência de 142 experimentos de previsão, os modelos propostos são comparados à benchmarks e concluí-se que eles performam melhor nos resultados das previsões fora da amostra, especialmente para as maturidades curtas e para o horizonte de previsão de 12 meses. O capítulo 2 acrescenta restrições de não arbitragem ao estimar um modelo polinomial gaussiano dinâmico de estrutura a termo para o mercado de taxas de juros brasileiro. Esse artigo propõe uma importante aproximação para a série temporal dos fatores de risco da estrutura a termo, que permite a extração do prêmio de risco das taxas de juros sem a necessidade de otimização de um modelo dinâmico completo. Essa metodologia tem a vantagem de ser facilmente implementada e obtém uma boa aproximação para o prêmio de risco da estrutura a termo, que pode ser usada em diferentes aplicações. O capítulo 3 modela a dinâmica conjunta das taxas nominais e reais usando um modelo afim de não arbitagem com variáveis macroeconômicas para a estrutura a termo, afim de decompor a diferença entre as taxas nominais e reais em prêmio de risco de inflação e expectativa de inflação no mercado americano. Uma versão sem variáveis macroeconômicas e uma versão com essas variáveis são implementadas e os prêmios de risco de inflação obtidos são pequenos e estáveis no período analisado, porém possuem diferenças na comparação dos dois modelos analisados.
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