[pt] ESTIMANDO UM MODELO VAR PARA A ESTRUTURA A TERMO DA TAXA DE JUROS NO BRASIL

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: REGINA KAZUMI FUKUDA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] SERIE TEMPORAL; [pt] AUTO-REGRESSIVOS; [pt] MACROECONOMIA; [pt] MODELOS DE PREVISAO; [pt] TAXA DE JUROS; [en] TIME SERIE; [en] AUTOREGRESSIVE MODELS; [en] MACROECONOMICS; [en] FORECASTING METHODS; [en] INTEREST RATES
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9633&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9633&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9633

[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.