Dois ensaios em econometria financeira: modelagem, previsão e stress da estrutura a termo das taxas de juros

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-11T19:27:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rafael_rezende_2008.pdf: 1560805 bytes, checksum: bc10005a4ca0c816e547d9025b77f38a (MD5) Previous issue date: 15Introduzindo um modelo mais flexível de cinco fatores o primeiro artigo da dissertação procura verificar o poder de ajuste dentro da amostra e de previsão fora da amostra de várias extensões do modelo paramétrico de Nelson e Siegel (1987), a partir de sua reinterpretação feita por Diebold e Li (2006). Foram utilizadas diferentes regras de fixação dos parâmetros /] que governam a forma dos componentes exponenciais dos modelos e as previsões foram feitas para diferentes horizontes, a partir de diferentes métodos, a destacar o de Autoregressão Quantílica QAR. Os resultados mostram que o modelo de cinco fatores apresenta um melhor ajuste dentro da amostra, especialmente nas maturidades de curto e longo prazos da estrutura a termo, mas que um maior poder preditivo não é garantido. Mostra-se também que, dependendo do horizonte de previsão, diferentes valores dos parâmetros /] devem ser otimamente fixados. Concluímos também que as previsões da estrutura a termo brasileira, realizadas a partir do QAR estimado na mediana, são bem mais acuradas que aquelas realizadas pelos métodos de regressão na média, sobretudo para longos horizontes, o que demonstra a robustez dos modelos de regressão quantílica.O objetivo do segundo artigo é apresentar uma metodologia de construção de cenários de stress para as curvas de juros empregando-se a autoregressão quantílica. Através de modelos estimados nas caudas das distribuições condicionais da variável de resposta, são gerados cenários condicionais para os fatores de nível e inclinação que compõem o modelo de Svensson (1994), possibilitando, assim, a formulação de cenários de deslocamentos extremos para as curvas de juros. A metodologia proposta se mostra capaz de gerar cenários que simulam os movimentos pouco prováveis das curvas de juros observados na realidade, tornando os testes de stress baseados nas curvas de juros menos subjetivos. Com isso, instituições financeiras e reguladores podem conseguir um melhor gerenciamento do risco das taxas de juros.Introducing a more flexible model of five factors and the first paper of the thesis verifies the in-sample fitting and the out-of-sample forecasting performance of several extensions of the Nelson and Siegel (1987) parametric model which was reinterpreted by Diebold and Li (2006). We used different rules for fixing the parameters /] that govern the models´ exponential components shapes, and predictions were made for different time horizons using different methods. We highlight the Quantile Autoregressive QAR. The results showed that the five factor model presents a superior in-sample fitting, specially in the short and long term maturities of the term structure. Despite this, a greater predictive power is not guaranteed. It is also shown that, depending on the forecasting horizon, different values of the parameters /] can be optimally fixed. We also conclude that the Brazilian term-structure forecasts performed by the QAR estimated at the median are much more accurate than those performed by the autoregressive methods based on mean-regressions. It shows the robustness of the quantile regression models.The purpose of the second paper is to present a framework for the construction of extreme scenarios for the yield curves employing the quantile autoregression model. Through models estimated in the tails of the conditional distributions of the response variable, conditional extreme scenarios for the level and slope factors of the Svensson (1994) model are constructed, enabling the formulation of scenarios for extreme displacements of the yield curves. The proposed framework has proven capable of generating scenarios that simulate the unlikely yield curves movements observed in reality, making the stress tests based on the yield curves less subjective. Thus, financial institutions and regulators can achieve a better interest rate risk management