Defesa Mestrado - Ana Carolina Santana Minioli
Defesa Mestrado - Ana Carolina Santana Minioli
Defesa - Mestrado
Data: 04/07/2014, às 10h00 Local: Sala da Congregação, Bloco A da FEA-RP
Autor(a): Ana Carolina Santana Minioli
Título: Modelagem de curvas de juros usando amostragem de frequências mistas
Orientador(a): Prof. Dr. Marcio Poletti Laurini
Banca - Márcio Diniz (UFSCAR)
Milton Barossi (USP)
Resumo: Neste trabalho, propomos 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).
Data: 04/07/2014, às 10h00 Local: Sala da Congregação, Bloco A da FEA-RP
Autor(a): Ana Carolina Santana Minioli
Título: Modelagem de curvas de juros usando amostragem de frequências mistas
Orientador(a): Prof. Dr. Marcio Poletti Laurini
Banca - Márcio Diniz (UFSCAR)
Milton Barossi (USP)
Resumo: Neste trabalho, propomos 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).
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