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Previous issue date: 2012-03-02 / A tarefa de prever o comportamento das taxas de juros sempre esteve no círculo de
interesse de economistas, profissionais de mercado e governo. Pensando na gestão
eficiente dos seus recursos, esses agentes econômicos precisam prever adequadamente a
estrutura a termo das taxas de juros (ETTJ). Tendo em vista, então, a importância do
assunto, uma vasta literatura que trata da estimação e da previsão da ETTJ pode ser
encontrada. Esta pesquisa pretende contribuir na área de previsão de juros ao fazer uso
de duas técnicas não-lineares cuja aplicação ainda é escassa no mercado brasileiro de
renda fixa: Redes Neurais Artificiais (RNA) e Máquina de Suporte Vetorial (MSV). A
fim de investigar se o desempenho preditivo dessas duas técnicas é melhor que o de
modelos baseados na hipótese da linearidade, foram estimados modelos do tipo Vetor
Autorregressivo com correção de erros (VEC) e ARIMA. Com a intenção de se
examinar a significância dos resultados, o teste de Diebold e Mariano (1995) – para
avaliar a precisão da previsão – foi aplicado. Os principais resultados são que os
modelos não-lineares se mostraram mais precisos que os lineares, na previsão; e a MSV
superou a RNA para cinco de seis maturidades da ETTJ. Investigando a literatura
relacionada, pode-se concluir que não há um consenso em torno desses resultados,
existindo estudos na direção contrária e a favor.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/10338 |
| Date | 02 March 2012 |
| Creators | AMARAL JÚNIOR, João Bosco |
| Contributors | TÁVORA JÚNIOR, José Lamartine |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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