Submitted by Fernando Daitx (fernandodait@fgvmail.br) on 2015-06-21T17:21:43Z No. of bitstreams: 1 Fernando_Daitx_Dissertacao.pdf: 1327893 bytes, checksum: 351c7092e5875256773db2e050b79c8a (MD5) / Approved for entry into archive by BRUNA BARROS (bruna.barros@fgv.br) on 2015-06-22T19:58:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Fernando_Daitx_Dissertacao.pdf: 1327893 bytes, checksum: 351c7092e5875256773db2e050b79c8a (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2015-06-29T12:04:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Fernando_Daitx_Dissertacao.pdf: 1327893 bytes, checksum: 351c7092e5875256773db2e050b79c8a (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-29T12:04:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fernando_Daitx_Dissertacao.pdf: 1327893 bytes, checksum: 351c7092e5875256773db2e050b79c8a (MD5) Previous issue date: 2015-04-07 / A presente dissertação tem como objetivo apresentar dois importantes modelos usados na análise de risco. Essa análise culmina em uma aplicação empírica para cada um deles. Apresenta-se primeiro o modelo Nelson-Siegel dinâmico, que estima a curva de juros usando um modelo paramétrico exponencial parcimonioso. É citada a referência criadora dessa abordagem, que é Nelson & Siegel (1987), passa-se pela apresentação da mais importante abordagem moderna que é a de Diebold & Li (2006), que é quem cria a abordagem dinâmica do modelo Nelson-Siegel, e que é inspiradora de diversas extensões. Muitas dessas extensões também são apresentadas aqui. Na parte empírica, usando dados da taxa a termo americana de Janeiro de 2004 a Março de 2015, estimam-se os modelos Nelson-Siegel dinâmico e de Svensson e comparam-se os resultados numa janela móvel de 12 meses e comparamos seus desempenhos com aqueles de um passeio aleatório. Em seguida, são apresentados os modelos ARCH e GARCH, citando as obras originais de Engle (1982) e Bolleslev (1986) respectivamente, discutem-se características destes modelos e apresentam-se algumas extensões ao modelo GARCH, incluindo aí alguns modelos GARCH multivariados. Passa-se então por uma rápida apresentação do conceito de VaR (Value at Risk), que será o objetivo da parte empírica. Nesta, usando dados de 02 de Janeiro de 2004 até 25 de Fevereiro de 2015, são feitas uma estimação da variância de um portfólio usando os modelos GARCH, GJR-GARCH e EGARCH e uma previsão do VaR do portfólio a partir da estimação feita anteriormente. Por fim, são apresentados alguns trabalhos que usam os dois modelos conjuntamente, ou seja, que consideram que as taxas ou os fatores que as podem explicam possuem variância variante no tempo.

Submitted by José Monteiro Varanda Neto (jose_monteiro30@hotmail.com) on 2015-08-14T18:36:48Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - José Monteiro.pdf: 1137645 bytes, checksum: 3dfe90b213db6fbf853412ca9eeaaed4 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-08-14T19:05:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - José Monteiro.pdf: 1137645 bytes, checksum: 3dfe90b213db6fbf853412ca9eeaaed4 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-14T19:08:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - José Monteiro.pdf: 1137645 bytes, checksum: 3dfe90b213db6fbf853412ca9eeaaed4 (MD5) 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.