Modelagem de curvas de juros usando amostragem de frequências mistas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Minioli, Ana Carolina Santana
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-19092014-103142/
Resumo: Neste trabalho, tínhamos por objetivo propor um modelo dinâmico de estrutura a termo de taxas de juros com variáveis macroeconômicas baseado na formulações de Diebold e Li (2006) e Nelson e Siegel (1987) (DNS). A estrutura de estimação proposta permite utilizar dados de frequências distintas, combinando observações diárias de curvas de juros e mensais de variáveis macroeconômicas de interesse através de uma estrutura MIDAS - Mixed Data Sampling. Também utilizamos uma estrutura de volatilidade estocástica multivariada para os fatores latentes e variáveis macroeconômicas e também permitimos que o parâmetro de decaimento do modelo DNS varie no tempo, permitindo capturar mudanças na estrutura de volatilidade condicional e no formato das curvas em períodos longos. O procedimento de estimação é baseado em métodos Bayesianos usando Markov Chain Monte Carlo. Aplicamos este modelos para a curva de juros de títulos do Tesouro Americano entre 1997 e 2011. Os resultados indicam que incorporação de informações diárias e mensais em um mesmo modelo permite ganhos significantes de ajuste, superando as estimativas usuais baseadas em modelos sem informações macroeconômicas e nos métodos usuais de estimação do modelo de Diebold e Li (2006)