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Previsão da estrutura a termo de cupom cambial

Submitted by Diego Makasevicius Barbosa (diego.ufrj@yahoo.com.br) on 2017-11-24T18:24:17Z
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Previous issue date: 2017-09-25 / This paper proposes to apply a similar framework adopted by Diebold and Li (2006) to forecast the Brazilian term structure of the US dollar-denominated interest rates, which have been done through the well-known three factors model developed by Nelson-Siegel. The methodology used to find the lambda factor, which drives the decay velocity of interest rates, was the rolling window optimization where for each forecast was calculated the lambda that minimizes the root mean square error (RMSE) of Nelson and Siegel fit. Furthermore, an autoregressive model was used to estimate the latent factors and, consequently, the interest rate. The results obtained were analogous to those found by Diebold and Li, where the authors verified a good predictive capacity for the model when compared to the random walk and other models used as benchmark. / O presente trabalho concentra-se em fazer um exercício de previsão da curva de cupom cambial futura similar ao proposto por Diebold e Li (2006) para as treasuries americanas, onde os autores utilizam um modelo econométrico de três fatores, no caso o conhecido Nelson e Siegel. A metodologia adotada para encontrar o fator λ (lambda), parâmetro este que rege a velocidade de decaimento da taxa do cupom cambial, foi uma otimização utilizando uma janela móvel, onde para cada instante t é observado qual o lambda que minimizaria a raiz do erro quadrático médio (REQM) do fit do modelo de Nelson-Siegel. Em seguida é conduzido um modelo autoregressivo para estimar os fatores latentes e consequentemente a taxa de cupom cambial para o exercício. O resultado obtido foi em linha com o encontrado por Diebold e Li onde os autores constataram uma boa capacidade preditiva para o modelo quando comparado ao passeio aleatório, nosso benchmark.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:bibliotecadigital.fgv.br:10438/19300
Date25 September 2017
CreatorsBarbosa, Diego Makasevicius
ContributorsVicente, José, Gonçalves, Edson Daniel Lopes, Escolas::EPGE, FGV, Glasman, Daniela Kubuni
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional do FGV, instname:Fundação Getulio Vargas, instacron:FGV
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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