Previsão de Taxas de Juros – O Modelo Diebold & Li

Apresentação em tema: "Previsão de Taxas de Juros – O Modelo Diebold & Li"— Transcrição da apresentação:

1 Previsão de Taxas de Juros – O Modelo Diebold & Li
Prof. José Valentim Machado Vicente, D.Sc.

2 Introdução Previsão da Estrutura a Termo de Taxa de Juros (ETTJ) tem enorme importância prática tanto para os tomadores de decisões de política monetária como para os participantes do mercado de renda fixa. Apesar da relevância do assunto e do grande progresso recente na modelagem da curva de juros, pouca atenção tem sido dada na literatura acadêmica à questão prática de previsão da ETTJ.

3 Introdução Dado que a taxa forward pode ser um estimador viesado e além disso a escassez de dados limita o uso da mesma para previsões de apenas alguns prazos, é necessário portanto pesquisar métodos eficientes. Uma primeira tentativa seria usar técnicas tradicionais de séries temporais (processos AR, VAR) aplicados às taxas para fazer previsões. No entanto, diversos estudos mostram (veja, por exemplo, Lima et. al (2006) para resultados aplicados no Brasil) o desempenho fraco dessas técnicas para prever taxas de juros. Muitas delas perdem para o passeio aleatório.

4 Introdução Alternativamente, poderíamos usar modelos dinâmicos livre de arbitragem para realizar previsões de taxas de juros. No entanto, devido a complexidade desses modelos ainda não é possível garantir a sua superioridade em relação a técnicas tradicionais. Diebold e Li (2006), utilizando uma variante do modelo estatístico de Nelson e Siegel (1987), apresentam uma técnica para previsão da ETTJ americana com resultados significativamente melhores que diversos modelos tradicionais de séries temporais tais como o passeio aleatório e modelos VAR aplicados as taxas.

5 O Modelo DL

6 O Modelo DL

7 O Modelo DL

8 O Modelo DL

9 O Modelo DL

10 O Modelo DL

11 O Modelo DL Resultados do modelo DL:
DL (2006): Usa dados mensais de 1985:1 até o mês anterior em que a previsão é feita começando em 1994:12 até 2000:12. Resultados superiores a técnicas econométricas tradicionais. Varga (2007): dados de 1997:1 até 2006:6. DL perde para modelos mais simples tais como Random Walk.

12 Referências Diebold F. e C. Li (2006). Forecasting the Term Structure of Government Yields. Journal of Econometrics, 130, pp Varga, G. (2007). Brazilian (Local) Term Structure Forecast in a Factor Model. VII Encontro Brasileiro de Finanças.