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[en] APPLYING DIEBOLD AND LI METHODOLOGY TO BRAZILIAN INTEREST RATE TERM STRUCTURE ANALYSIS / [pt] APLICANDO A METODOLOGIA DE DIEBOLD E LI À ANÁLISE DA ESTRUTURA A TERMO DA TAXA DE JUROS BRASILEIRA

[pt] O principal objetivo desse trabalho é aplicar o arcabouço
proposto por
Diebold e Li (2006) para modelar o comportamento da curva
de juros brasileira e
gerar previsões de curto, médio e longo prazos para a sua
trajetória futura. O
modelo é estimado e as previsões geradas a partir dele são
comparadas com as
previsões de outros modelos tradicionalmente utilizados
como base de
comparação. Os resultados alcançados nos levam a concluir
que o modelo
proposto por Diebold e Li não é adequado para o caso
brasileiro, pois é superado
por meros modelos univariados para quaisquer horizontes de
previsão e para
quaisquer prazos de vencimento ao longo da curva de juros.
São feitas algumas
conjecturas acerca das razões desse fracasso, e essas
conjecturas inspiram o
desenvolvimento de duas variantes do modelo original. Os
resultados obtidos
indicam que as modificações propostas são animadoras, pois
uma das variantes
consegue gerar previsões de longo prazo de qualidade
superior àquelas geradas a
partir dos modelos competidores. / [en] The main objective of this dissertation is to model the
Brazilian interest
yield curve using Diebold and Li (2006) framework, in
order to produce short,
medium and long-term forecasts. We estimate the model and
then compare its
term-structure forecasts with forecasts based on standard
benchmark models. Our
results lead to the conclusion that the model proposed by
Diebold and Li is not
consistent with The Brazilian specific evidence, since it
is outperformed by simple
univariate models, for all forecast horizons, with any
maturity choice. We make
some theoretical conjectures to explain why the attempt
has failed, which inspired
the development of two new variants of the original model.
The new results
indicate that the model improvements proposed are
promising, because one of the
variants succeeds in producing long-term forecasts of
greater accuracy than those
based on competing models.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:10800
Date06 November 2007
CreatorsPRISCILA KELLY CARVALHO SABINO
ContributorsLUCIANO VEREDA OLIVEIRA, LUCIANO VEREDA OLIVEIRA
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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