[pt] Nessa dissertação seguimos o artigo de Evans e Marshall
(1998) e propomos novas abordagens para modelar o
desenvolvimento conjunto de variáveis macroeconômicas e
retornos de títulos de renda fixacom diversas maturidades.
Os modelos são estimados e comparados com outros, já
tradicionais na literatura, baseados em modelos auto-
regresivos univariados ou de correção de erros. em
seguida, os novos modelos são utilizados para avaliar se a
informação contida nas variáveis macroeconômicas e na
estrutura a termo das taxas de juros ajuda a melhorar a
capacidade de previsão. A principal conclusão é que, se o
interese maior está em previsões de curto prazo, então não
há melhoria significativa ao agregar outras informações
que não sejam aquelas já contidas em observações passadas
do próprio rendimento em questão. se, no entanto, o
interesse maior está em previsões de longo prazo (que é o
caso de fundos de previdência, sejam eles abertos ou
fechados), então a informação inerente às variáveis
macroeconômicas consegue melhorar o desempenho preditivo. / [en] In this dissertation we follow Evans and Marshall (1998)
and propose new
approaches for modeling the joint development of macro
variables and the
returns of government bond yields of several maturities.
The models are
estimated and compared with other forecasting schemes
previously proposed
in the literature, especially those relying on univariate,
VAR and error
correction methods. The models are then used to judge the
hypothesis
that the information content of macro variables and the
term structure
of interest rates as a whole helps improving forecasting
performance. Our
main conclusion is quite simple: if one is interested in
computing short
term forecasts, then there is no significant improvement
in incorporating
information other than the one already present in past
observations of the
yield at hand; however, if one worries about long term
forecasts (which is
frequently the case of pension insurance companies), then
the information
content of macro variables and the term structure can
improve forecasting
performance
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:9633 |
| Date | 12 March 2007 |
| Creators | REGINA KAZUMI FUKUDA |
| Contributors | HELIO CORTES VIEIRA LOPES |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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