L'objet de cette thèse est l'étude d'un modèle de la dynamique de la courbe de taux d'intérêt pour la valorisation et la gestion des produits dérivées. En particulier, nous souhaitons modéliser la dynamique des prix dépendant de la volatilité. La pratique de marché consiste à utiliser une représentation paramétrique du marché, et à construire les portefeuilles de couverture en calculant les sensibilités par rapport aux paramètres du modèle. Les paramètres du modèle étant calibrés au quotidien pour que le modèle reproduise les prix de marché, la propriété d'autofinancement n'est pas vérifiée. Notre approche est différente, et consiste à remplacer les paramètres par des facteurs, qui sont supposés stochastiques. Les portefeuilles de couverture sont construits en annulant les sensibilités des prix à ces facteurs. Les portefeuilles ainsi obtenus vérifient la propriété d’autofinancement / This PhD thesis is devoted to the study of an Affine Term Structure Model where we use Wishart-like processes to model the stochastic variance-covariance of interest rates. This work was initially motivated by some thoughts on calibration and model risk in hedging interest rates derivatives. The ambition of our work is to build a model which reduces as much as possible the noise coming from daily re-calibration of the model to the market. It is standard market practice to hedge interest rates derivatives using models with parameters that are calibrated on a daily basis to fit the market prices of a set of well chosen instruments (typically the instrument that will be used to hedge the derivative). The model assumes that the parameters are constant, and the model price is based on this assumption; however since these parameters are re-calibrated, they become in fact stochastic. Therefore, calibration introduces some additional terms in the price dynamics (precisely in the drift term of the dynamics) which can lead to poor P&L explain, and mishedging. The initial idea of our research work is to replace the parameters by factors, and assume a dynamics for these factors, and assume that all the parameters involved in the model are constant. Instead of calibrating the parameters to the market, we fit the value of the factors to the observed market prices. A large part of this work has been devoted to the development of an efficient numerical framework to implement the model. We study second order discretization schemes for Monte Carlo simulation of the model. We also study efficient methods for pricing vanilla instruments such as swaptions and caplets. In particular, we investigate expansion techniques for prices and volatility of caplets and swaptions. The arguments that we use to obtain the expansion rely on an expansion of the infinitesimal generator with respect to a perturbation factor. Finally we have studied the calibration problem. As mentioned before, the idea of the model we study in this thesis is to keep the parameters of the model constant, and calibrate the values of the factors to fit the market. In particular, we need to calibrate the initial values (or the variations) of the Wishart-like process to fit the market, which introduces a positive semidefinite constraint in the optimization problem. Semidefinite programming (SDP) gives a natural framework to handle this constraint

Neste trabalho, estudam-se métodos que consideram a natureza funcional da Estrutura a Termo da Taxa de Juros (ETTJ) para fazer previsões fora da amostra. São estimados modelos não-paramétricos para dados funcionais (NP-FDA) e séries temporais funcionais (FTS). O primeiro se baseia em um estimador de regressão proposto por Ferraty e Vieu (2006), que utiliza funções Kernel para atribuir pesos localmente às variáveis funcionais. Já o segundo se baseia no trabalho de Hays, Shen e Huang (2012), que estimam a ETTJ através de um modelo de fatores dinâmicos, que por sua vez são estimados através de análise de componentes principais funcional. Testa-se a capacidade de previsão dos modelos com a ETTJ americana, para os horizontes de 1, 3, 6 e 12 meses, e comparam-se os resultados com modelos benchmark, como Diebold e Li (2006) e o passeio aleatório. Principal foco deste trabalho, as estimações com métodos NP-FDA não tiveram resultado muito bons, obtendo sucesso apenas com maturidades e horizontes muito curtos. Já as estimações com FTS tiveram, no geral, desempenho melhor que os métodos escolhidos como benchmark. / This work studies methods that takes the Yield Curve's functional nature into account to produce out-of-sample forecasts. These methods are based in nonparametric functional data analysis (NP-FDA) and functional time series (FTS). The former are based in a functional regressor estimator proposed by Ferraty e Vieu (2006) that includes Kernel functions to do local weighting between the functional variables. The latter are based on the paper by Hays, Shen and Huang (2012), that forecasts the Yield Curve based in a dynamic factors model, in which the factors are determined by functional principal component analysis. Their forecasting capability is tested for the american's Yield Curve database for 1, 3, 6 and 12 months. The results from the functional methods models are then compared to benchmarks widely used in the literature, such as the random walk and the Diebold and Li (2006). Main focus on this work, the NP-FDA methods didn't produce very good forecasts, being successful only for very low maturities and short forecast horizons. The forecasts generated by the FTS methods were, in general, better than our chosen benchmarks.

This thesis improves our understanding of asset prices and returns as it documents a regime shift risk premium in currencies, corrects the estimation bias in the term premium of bond yields, and shows the impact of ambiguity aversion towards parameter uncertainty on equities. The thesis consists of three essays. The first essay "The Yen Risk Premiums: A Story of Regime Shifts in Bond Markets" documents a new monetary mechanism, namely the shift of monetary policies, to account for the forward premium puzzle in the USD-JPY currency pair. The shift of monetary policy regimes is modelled by a regime switching dynamic term structure model where the risk of regime shifts is priced. Our model estimation characterises two policy regimes in the Japanese bond market---a conventional monetary policy regime and an unconventional policy regime of quantitative easing. Using foreign exchange data from 1985 to 2009, we find that the shift of monetary policies generates currency risk: the yen excess return is predicted by the Japanese regime shift premium, and the emergence of the yen carry trade in the mid 1990s is associated with the transition from the conventional to the unconventional monetary policy in Japan. The second essay "Correcting Estimation Bias in Regime Switching Dynamic Term Structure Models" examines the small sample bias in the estimation of a regime switching dynamic term structure model. Using US data from 1971 to 2009, we document two regimes driven by the conditional volatility of bond yields and risk factors. In both regimes, the process of bond yields is highly persistent, which is the source of estimation bias when the sample size is small. After bias correction, the inference about expectations of future policy rates and long-maturity term premia changes dramatically in two high-volatility episodes: the 1979--1982 monetary experiment and the recent financial crisis. Empirical findings are supported by Monte Carlo simulation, which shows that correcting small sample bias leads to more accurate inference about expectations of future policy rates and term premia compared to before bias correction. The third essay "Learning about the Persistence of Recessions under Ambiguity Aversion" incorporates ambiguity aversion into the process of parameter learning and assess the asset pricing implications of the model. Ambiguity is characterised by the unknown parameter that governs the persistence of recessions, and the representative investor learns about this parameter while being ambiguity averse towards parameter uncertainty. We examine model-implied conditional moments and simulated moments of asset prices and returns, and document an uncertainty effect that characterises the difference between learning under ambiguity aversion and learning under standard recursive utility. This uncertainty effect is asymmetric across economic expansions and recessions, and this asymmetry generates in simulation a sharp increase in the equity premium at the onset of recessions, as in the recent financial crisis.

[pt] A modelagem da estrutura a termo de juros tem atraído atenção crescente de pesquisadores e profissionais de mercado ao longo dos últimos anos, por seu papel central em Finanças como balizadora do custo de capital. A oferta de produtos atrelados à dinâmica de juros vem evoluindo continuamente, tanto em volumes negociados quanto em sofisticação das estruturas, sendo acompanhada por modelos cada vez mais complexos de análise e apreçamento. A alta dimensionalidade do objeto de estudo exige o uso de um ferramental matemático bastante desenvolvido e diferente do utilizado para a análise de outros ativos (ações, por exemplo). Como resultado, temos diversos modelos de curva, não necessariamente reconciliáveis sob um quadro teórico unificado, e alguns eventualmente distantes da prática de mercados específicos. No Brasil o problema de avaliação da ETTJ é ainda mais complexo, tanto pelo rápido amadurecimento do mercado de renda fixa nos últimos dez anos, quanto pela herança de sua evolução histórica, ainda presente nas funções de resposta dos agentes locais. Possivelmente, a maior distorção do ambiente econômico-financeiro brasileiro seja o nível extremamente alto das taxas de juros de curto prazo, apesar dos avanços estruturais recentes. A disparidade em relação às taxas praticadas em economias desenvolvidas - ou mesmo em comparação a mercados emergentes com níveis similares de risco soberano – cria uma série de disfunções que afetam virtualmente todos os segmentos da economia real. O objetivo desta Tese foi mapear (e utilizar para apreçamento de ativos e derivativos) algumas particularidades de comportamento da ETTJ brasileira, eventualmente não compartilhadas por curvas de outras economias, portanto usando uma abordagem relativamente segregada das principais correntes de pesquisa em modelagem de renda fixa. O trabalho está dividido em duas fases: a primeira exploratória, através da aplicação de técnicas de estatística multivariada, Teoria de Carteiras e instrumentos de avaliação de risco para traçar a evolução histórica da curva de juros brasileira e seus prêmios e preços de risco associados a fatores endógenos e exógenos. A segunda parte da pesquisa faz uso das evidências estatísticas levantadas, incorporando-as a priori em um modelo semiparamétrico de apreçamento de derivativos, combinando elementos básicos de Teoria da Informação. Sua aderência e representatividade foram testadas sobre uma ampla base de opções de futuros de DI, sendo comparadas aos resultados de um modelo tradicional de mercado (BGM). A Tese conclui que a dinâmica da ETTJ brasileira entre 2001 e 2010 deve incorporar no seu processo de modelagem uma perspectiva histórica de percepção de riscos, aproximando a relação entre abordagens clássicas de apreçamento e a prática corrente dos agentes locais. / [en] Modeling the term-structure movements of interest rates is a task that has been attracting a crescent number of researchers and practitioners in quantitative finance, given its importance as the main driver for the economic cost of capital. The volume of traded interest rate sensitive assets and derivatives has grown significantly over the last few years, followed by increasingly complex models of pricing and analysis. The high dimensionality of the object of study requires the use of mathematical tools quite different from standard stock market models, resulting in several approaches that eventually lack a unified framework, flexible enough to capture the dynamics of some particular markets. In Brazil the yield curve analysis is even more complex, due to the fast increase of fixed income products over the last ten years, and the historical shifts in the monetary policy conduction. The risk premium in the Brazilian term-structure of interest rates is partially driven by some specific defensive behavior, following past monetary decisions. Until 2008, the Brazilian Central Bank has primarily dealt with domestic and external crises by raising the short term rate to restrain capital outflows, generating a well-known asymmetry in the market’s response functions to risk aversion. Therefore, the traditional parameterization of risk based on mean and variance estimators fails to capture the market price of risk assigned to higher order moments of bond returns across several maturities. The main purpose of this thesis was to get a broad picture of the singularities of the Brazilian term-structure dynamics, and use it to propose alternative approaches to interest rate derivatives pricing – particularly, embodying the third and fourth (pseudo) moments of bond returns into the modeling cycle. The work is divided in two parts: the first exploratory, applying multivariate statistics, portfolio theory and risk management tools to trace the historical evolution of the Brazilian yield curve, and plot the timeline of risk premia and prices of risk linked to exogenous and endogenous factors. The second part of the research uses the statistical evidence gathered as input to a semi-parametric model for pricing derivatives, based on elements of Information Theory. The model was back-tested over an extensive database of local interest rate options, and compared to the results of a traditional market model (BGM). The thesis concludes that the dynamics of the Brazilian yield curve is in part driven by its historical heritage, and endogenous risk factors including moments of bond returns of third and fourth orders are relevant for the premia structure and evolution. Bringing these elements into a modeling process might partially bridge the gap between classical curve models and the local pricing practice.

[pt] Este trabalho propõe um modelo com reversão à média e inércia para taxas de juros e para cargas dos fatores de Nelson e Siegel (1987), e adiciona variáveis macroeconômicas selecionadas. As previsões geradas são comparadas com o Passeio Aleatório e com a metodologia de Diebold e Li (2006). / [en] This work proposes a model with mean reversion and inertia for the yields and the loadings of the Nelson and Siegel (1987) factors, and includes selected macroeconomic variables. The generated forecasts are compared with the Random Walk and the Diebold e Li (2006) methodology.

Esta dissertação tem como objetivo apresentar um caso específico de Interpolação da Estrutura a Termo da Taxa de Juros (ETTJ) com base no processo estocástico que de- termina a taxa de juros, o qual é aqui denominado por interpolação estrutural. Este método estrutural permite a calibração das curvas de desconto e de rendimento, por meio do ajuste dos parâmetros do modelo generalizado Black-Karasinski sob a hipótese de não arbitragem. São apresentados três métodos distintos de calibragem. O primeiro deles é constituído pela solução numérica do sistema de equações que satisfaz a hipótese de não arbitragem. O segundo método remete-se a inversão dos parâmetros do modelo de forma exata, a partir da definição da curva de rendimento. O terceiro e último método apresenta uma solução aproximada a partir de um problema reduzido. Mostramos que os métodos são equivalentes quando se utiliza a mesma definição para a curva de rendimentos. A importância deste resultado reside no desenvolvimento de algoritmos de fácil implemen- tação computacional e na possibilidade de usar esse método de interpolação com base em um modelo de determinação da taxa de juros em trabalhos empíricos de previsão e determinação da estrutura a termo da taxa de juros. / This paper aims to present a special case of interpolation of the Term Structure of In- terest Rates based on the stochastic process that determines the interest rate, which is here called by structural interpolation. This structural method allows the calibration discounts and yields curves adjusted through the parameters of the generalized Black-Karasinski model under the assumption of no arbitrage. Three distinct methods of calibration are presented. The first consists of the numerical solution of the system of equations that satisfes the hypothesis of no arbitrage. The second method refers to the inversion of the parameters model, from the definition of the yield curve. The third and last method presents an approximate solution from a smaller problem. We show that the three meth- ods are equivalent when using the same definition for the yield curve. The importance of this result lies in the development of algorithms for easy computational implementation and the possibility of using this interpolation method based on a model for determining the rate of interest for empirical prediction and determination of the term structure of interest rates.

Neste trabalho, estudam-se métodos que consideram a natureza funcional da Estrutura a Termo da Taxa de Juros (ETTJ) para fazer previsões fora da amostra. São estimados modelos não-paramétricos para dados funcionais (NP-FDA) e séries temporais funcionais (FTS). O primeiro se baseia em um estimador de regressão proposto por Ferraty e Vieu (2006), que utiliza funções Kernel para atribuir pesos localmente às variáveis funcionais. Já o segundo se baseia no trabalho de Hays, Shen e Huang (2012), que estimam a ETTJ através de um modelo de fatores dinâmicos, que por sua vez são estimados através de análise de componentes principais funcional. Testa-se a capacidade de previsão dos modelos com a ETTJ americana, para os horizontes de 1, 3, 6 e 12 meses, e comparam-se os resultados com modelos benchmark, como Diebold e Li (2006) e o passeio aleatório. Principal foco deste trabalho, as estimações com métodos NP-FDA não tiveram resultado muito bons, obtendo sucesso apenas com maturidades e horizontes muito curtos. Já as estimações com FTS tiveram, no geral, desempenho melhor que os métodos escolhidos como benchmark. / This work studies methods that takes the Yield Curve's functional nature into account to produce out-of-sample forecasts. These methods are based in nonparametric functional data analysis (NP-FDA) and functional time series (FTS). The former are based in a functional regressor estimator proposed by Ferraty e Vieu (2006) that includes Kernel functions to do local weighting between the functional variables. The latter are based on the paper by Hays, Shen and Huang (2012), that forecasts the Yield Curve based in a dynamic factors model, in which the factors are determined by functional principal component analysis. Their forecasting capability is tested for the american's Yield Curve database for 1, 3, 6 and 12 months. The results from the functional methods models are then compared to benchmarks widely used in the literature, such as the random walk and the Diebold and Li (2006). Main focus on this work, the NP-FDA methods didn't produce very good forecasts, being successful only for very low maturities and short forecast horizons. The forecasts generated by the FTS methods were, in general, better than our chosen benchmarks.

Esta dissertação tem como objetivo apresentar um caso específico de Interpolação da Estrutura a Termo da Taxa de Juros (ETTJ) com base no processo estocástico que de- termina a taxa de juros, o qual é aqui denominado por interpolação estrutural. Este método estrutural permite a calibração das curvas de desconto e de rendimento, por meio do ajuste dos parâmetros do modelo generalizado Black-Karasinski sob a hipótese de não arbitragem. São apresentados três métodos distintos de calibragem. O primeiro deles é constituído pela solução numérica do sistema de equações que satisfaz a hipótese de não arbitragem. O segundo método remete-se a inversão dos parâmetros do modelo de forma exata, a partir da definição da curva de rendimento. O terceiro e último método apresenta uma solução aproximada a partir de um problema reduzido. Mostramos que os métodos são equivalentes quando se utiliza a mesma definição para a curva de rendimentos. A importância deste resultado reside no desenvolvimento de algoritmos de fácil implemen- tação computacional e na possibilidade de usar esse método de interpolação com base em um modelo de determinação da taxa de juros em trabalhos empíricos de previsão e determinação da estrutura a termo da taxa de juros. / This paper aims to present a special case of interpolation of the Term Structure of In- terest Rates based on the stochastic process that determines the interest rate, which is here called by structural interpolation. This structural method allows the calibration discounts and yields curves adjusted through the parameters of the generalized Black-Karasinski model under the assumption of no arbitrage. Three distinct methods of calibration are presented. The first consists of the numerical solution of the system of equations that satisfes the hypothesis of no arbitrage. The second method refers to the inversion of the parameters model, from the definition of the yield curve. The third and last method presents an approximate solution from a smaller problem. We show that the three meth- ods are equivalent when using the same definition for the yield curve. The importance of this result lies in the development of algorithms for easy computational implementation and the possibility of using this interpolation method based on a model for determining the rate of interest for empirical prediction and determination of the term structure of interest rates.

Neste trabalho, estudam-se métodos que consideram a natureza funcional da Estrutura a Termo da Taxa de Juros (ETTJ) para fazer previsões fora da amostra. São estimados modelos não-paramétricos para dados funcionais (NP-FDA) e séries temporais funcionais (FTS). O primeiro se baseia em um estimador de regressão proposto por Ferraty e Vieu (2006), que utiliza funções Kernel para atribuir pesos localmente às variáveis funcionais. Já o segundo se baseia no trabalho de Hays, Shen e Huang (2012), que estimam a ETTJ através de um modelo de fatores dinâmicos, que por sua vez são estimados através de análise de componentes principais funcional. Testa-se a capacidade de previsão dos modelos com a ETTJ americana, para os horizontes de 1, 3, 6 e 12 meses, e comparam-se os resultados com modelos benchmark, como Diebold e Li (2006) e o passeio aleatório. Principal foco deste trabalho, as estimações com métodos NP-FDA não tiveram resultado muito bons, obtendo sucesso apenas com maturidades e horizontes muito curtos. Já as estimações com FTS tiveram, no geral, desempenho melhor que os métodos escolhidos como benchmark. / This work studies methods that takes the Yield Curve's functional nature into account to produce out-of-sample forecasts. These methods are based in nonparametric functional data analysis (NP-FDA) and functional time series (FTS). The former are based in a functional regressor estimator proposed by Ferraty e Vieu (2006) that includes Kernel functions to do local weighting between the functional variables. The latter are based on the paper by Hays, Shen and Huang (2012), that forecasts the Yield Curve based in a dynamic factors model, in which the factors are determined by functional principal component analysis. Their forecasting capability is tested for the american's Yield Curve database for 1, 3, 6 and 12 months. The results from the functional methods models are then compared to benchmarks widely used in the literature, such as the random walk and the Diebold and Li (2006). Main focus on this work, the NP-FDA methods didn't produce very good forecasts, being successful only for very low maturities and short forecast horizons. The forecasts generated by the FTS methods were, in general, better than our chosen benchmarks.

[pt] A importância da estrutura a termo da taxa de juros dificilmente é exagerada. A estrutura a termo agrega de forma sucinta uma quantidade enorme de informação sobre o estado presente e sobre as expectativas futuras da economia de um país. Nesse trabalho, utilizando técnicas de estimação por filtro de Kalman, estimamos, com dados brasileiros, quatro modelos teóricos da ETTJ, todos casos particulares do modelo afim estudado por Duffie e Kan (1996). Analisamos o resultado de nossas estimações tendo em vista o comportamento histórico da ETTJ brasileira durante o período. Comparamos os modelos entre si, apontando para aqueles que melhor se ajustam aos dados observados. Avaliamos que nossos resultados suportam resultados anteriores de que a hipótese das expectativas não é verificada na ETTJ brasileira. / [en] The importance of the term structure of interest rates is hardly exaggerated. The term structure succinctly summarizes an enormous quantity of information about the actual state and about the future expectations of/ for the economy of a country. Within this work, using Kalman filter estimation techniques, we estimate, with Brazilian data, four different models of the term structure, all particular cases of the affine model studied by Duffie and Kan (1996). We analyze the parameter estimates relating it to the historical behavior of Brazilian data during the sample period. We compare the models among them, choosing the one most successful in fitting the data. Our results support a previous result regarding the non-validity of the expectation hypotheses in the Brazilian term structure.