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Estrutura a termo de taxas de juros: determinantes macroeconômicos: aplicação do modelo de Svensson para o BrasilVaranda Neto, José Monteiro 10 August 2015 (has links)
Submitted by José Monteiro Varanda Neto (jose_monteiro30@hotmail.com) on 2015-08-14T18:36:48Z
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Previous issue date: 2015-08-10 / This paper is intended to systematize a model for both forecasting and explaining short term movements of the term structure of interest rates in the Brazilian local currency market, based on the probable relationship between these movements and the levels and variations in the relevant macroeconomic variables. The methodology used was to divide the procedure in two stages: In the first stage, the Svensson (1994) model is used to fit the available daily Yield Curve to the parameters of the model, for each specific date. This is accomplished by maximizing the R2 statistic in the OLS regression, as suggested in the original paper by Nelson-Siegel (1987). Then, the medians of the two decay parameters are calculated, and arbitrarily kept constant to make the second stage calculations easier. In the second stage, once the daily estimators that best fit the overall set of dates for the Yield Curve had been obtained, another OLS regression is performed considering Svensson’s betas to be dependent on the macroeconomic state variables. / Este trabalho visa sistematizar um modelo para previsão e explicação dos movimentos de curto prazo da estrutura a termo de taxas de juros pré-fixada em reais do Brasil, baseado na relação dos movimentos em questão com os níveis e alterações que se processam nas variáveis macroeconômicas relevantes. A metodologia usada foi dividir o procedimento em duas etapas: Na primeira etapa, o modelo de Svensson (1994) é usado para ajustar a Estrutura a Termo de Taxas de Juros de cada data específica para obter os parâmetros daquela data. Isso é conseguido através da maximização da estatística R2 na regressão de mínimos quadrados, como sugerido no artigo original de Nelson e Siegel (1987). Então, as medianas dos dois parâmetros de decaimento utilizados são calculadas e mantidas arbitrariamente constantes para facilitar os cálculos da segunda etapa. Na segunda etapa, uma vez que os estimadores que melhor se ajustam às curvas de juros foram obtidos, outra regressão de MQO é realizada considerando os betas de Svensson dependentes de variáveis macroeconômicas de estado.
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Características da estrutura a termo das taxas de juros em economias desenvolvidas e emergentesNehmi, Ulisses Duarte 15 December 2017 (has links)
Submitted by Ulisses Nehmi (ulisses@nehmi.com.br) on 2017-12-22T17:42:27Z
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Previous issue date: 2017-12-15 / Muitos estudos sobre a Estrutura a Termo das Taxas de Juros (ETTJ) focam na análise de um único país, geralmente uma economia desenvolvida. São raros os estudos que avaliam as características das curvas de juros para um conjunto de países desenvolvidos, e ainda mais raros os estudos que avaliam essas características para países emergentes. Este estudo parametrizou a ETTJ de 19 economias por um período de 10 anos, divididas entre economias desenvolvidas e emergentes, identificando as principais características que definem cada grupo, algumas das quais se revelaram contraintuitivas. A parametrização das curvas de juros também foi utilizada para remover o ruído dos dados originais, o que permitiu uma análise mais precisa dos fatores que explicam suas variâncias. Com isso, foram encontradas evidências de diferenças relevantes no peso dos fatores nível, inclinação e curvatura na explicação das variações na ETTJ para os países desenvolvidos em relação aos países emergentes. / Many studies on Term Structure of Interest Rates (TSIR) focus on the analysis of a single country, usually a developed economy. Seldom do studies evaluate the features of yield curves for a set of developed countries, and even more rarely do studies evaluate these features for emerging countries. The present study evaluates the parametric TSIR of 19 economies over a period of 10 years, grouped into two distinct sets: developed and emerging economies. It identifies the main features, some of which have proved counterintuitive, that define each group. The parameterization of the yield curves was also used to removed noise from the original data, which allowed for a more accurate analysis of the factors that explain its variances. Evidence of relevant differences in weights for the level, slope and curvature factors were found, which explain the variations in the TSIR of developed countries relative to emerging countries.
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