In search of exchange rate predictability : a study about accuracy, consistency, and granger causality of forecasts generated by a Taylor Rule Model

Este estudo investiga o poder preditivo fora da amostra, um mês à frente, de um modelo baseado na regra de Taylor para previsão de taxas de câmbio. Revisamos trabalhos relevantes que concluem que modelos macroeconômicos podem explicar a taxa de câmbio de curto prazo. Também apresentamos estudos que são céticos em relação à capacidade de variáveis macroeconômicas preverem as variações cambiais. Para contribuir com o tema, este trabalho apresenta sua própria evidência através da implementação do modelo que demonstrou o melhor resultado preditivo descrito por Molodtsova e Papell (2009), o “symmetric Taylor rule model with heterogeneous coefficients, smoothing, and a constant”. Para isso, utilizamos uma amostra de 14 moedas em relação ao dólar norte-americano que permitiu a geração de previsões mensais fora da amostra de janeiro de 2000 até março de 2014. Assim como o critério adotado por Galimberti e Moura (2012), focamos em países que adotaram o regime de câmbio flutuante e metas de inflação, porém escolhemos moedas de países desenvolvidos e em desenvolvimento. Os resultados da nossa pesquisa corroboram o estudo de Rogoff e Stavrakeva (2008), ao constatar que a conclusão da previsibilidade da taxa de câmbio depende do teste estatístico adotado, sendo necessária a adoção de testes robustos e rigorosos para adequada avaliação do modelo. Após constatar não ser possível afirmar que o modelo implementado provém previsões mais precisas do que as de um passeio aleatório, avaliamos se, pelo menos, o modelo é capaz de gerar previsões “racionais”, ou “consistentes”. Para isso, usamos o arcabouço teórico e instrumental definido e implementado por Cheung e Chinn (1998) e concluímos que as previsões oriundas do modelo de regra de Taylor são “inconsistentes”. Finalmente, realizamos testes de causalidade de Granger com o intuito de verificar se os valores defasados dos retornos previstos pelo modelo estrutural explicam os valores contemporâneos observados. Apuramos que o modelo fundamental é incapaz de antecipar os retornos realizados.

This study investigates whether a Taylor rule-based model provides short-term, one-month-ahead, out-of-sample exchange-rate predictability. We review important research that concludes that macroeconomic models are able to forecast exchange rates over short horizons. We also present studies that are skeptical about the forecast predictability of exchange rates with fundamental models. In order to provide our own evidence and contribution to the discussion, we implement the model that presents the strongest results in Molodtsova and Papell’s (2009) influential paper, the “symmetric Taylor rule model with heterogeneous coefficients, smoothing, and a constant.” We use a sample of 14 currencies vis-à-vis the US dollar to make out-of-sample monthly forecasts from January 2000 to March 2014. As with the work of Galimberti and Moura (2012), we focus on free-floating exchange rate and inflation-targeting economies, but we use a sample of both developed and developing countries. In line with Rogoff and Stavrakeva (2008), we find that the conclusion about a model’s out-of-sample exchange-rate forecast capability largely depends on the test statistics used: it is necessary to use stringent and robust test statistics to properly evaluate the model. After concluding that it is not possible to claim that the forecasts of the implemented model are more accurate than those of a random walk, we inquire as to whether the fundamental model is at least capable of providing “rational,” or “consistent,” predictions. To test this, we adopt the theoretical and procedural framework laid out by Cheung and Chinn (1998). We find that the implemented Taylor rule model’s forecasts do not meet the “consistent” criteria. Finally, we implement Granger causality tests to verify whether lagged predicted returns are able to partially explain, or anticipate, the actual returns. Once again, the performance of the structural model disappoints, and we are unable to confirm that the lagged forecasted returns antedate the actual returns.