Previsão da ETTJ brasileira com fatores latentes e variáveis macroeconômicas via filtro de Kalman

dc.contributor.advisorSanvicente, Antonio Zoratto
dc.contributor.authorVilarino, Daniel
dc.coverage.spatialSão Paulopt_BR
dc.creatorVilarino, Daniel
dc.date.accessioned2015-03-04T11:32:56Z
dc.date.accessioned2021-09-13T02:22:30Z
dc.date.available2015-03-04
dc.date.available2015-03-04T11:32:56Z
dc.date.available2021-09-13T02:22:30Z
dc.date.issued2011
dc.date.submitted2011
dc.description.abstractA dinâmica da estrutura a termo das taxas de juros é extremamente importante para o mercado em geral. O objetivo deste trabalho é testar um modelo estatístico de previsão da estrutura a termo da taxa de juros. Utiliza-se a metodologia de Diebold e Li (2002) baseada nos fatores latentes (especificamente, nível, inclinação e curvatura), em variáveis macroeconômicas (especificamente, oferta monetária M1, yield de título brasileiro de emissão externa sintético e inclinação da ETTJ americana) e estima-se todos os parâmetros simultaneamente e de forma eficiente via filtro de Kalman. Os resultados obtidos sugerem que o modelo proposto é superior ao passeio aleatório para a previsão um mês a frente das maturidades de 60 a 90 dias úteis, e ao menos, estatisticamente igual para as demais maturidades.pt_BR
dc.description.otherThe yield curve dynamics is extremely important for the market practitioners in general. Our objective is to test a forecasting statistical model for the yield curve. It is used the Diebold and Li (2002) approach based on latent factor (specifically, level, slope and curvature) and also on macroeconomic variables (specifically, monetary agregate M1, synthetic brazilian global Bond and the slope of the USA‟s yield curve) and all the parameters are simultaneously and efficiently estimated by Kalman filter. The results obtained suggests the proposed model predicts better than random-walk for 1-month ahead forecasts for the terms of 60 to 90 workdays, and is at least statiscally equal for the remaining tenors.pt_BR
dc.format.extent32 f.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/486
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseTodos os documentos desta Coleção podem ser acessados, mantendo-se os direitos dos autores pela citação da origem.pt_BR
dc.titlePrevisão da ETTJ brasileira com fatores latentes e variáveis macroeconômicas via filtro de Kalmanpt_BR
dc.typebachelor thesis
dspace.entity.typePublication
local.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR

Arquivos

Pacote original

Agora exibindo 1 - 2 de 2
Imagem de Miniatura
Nome:
Daniel Vilarino_trabalho.pdf
Tamanho:
900.24 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Texto Completo
N/D
Nome:
Daniel Vilarino_aluno.pdf
Tamanho:
476.93 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Indisponível - Autorização Aluno

Licença do pacote

Agora exibindo 1 - 1 de 1
N/D
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.71 KB
Formato:
Plain Text
Descrição: