Vantagens e desvantagens do modelo dinâmico de Nelson-Siegel : aplicação ao mercado brasileiro

A modelagem da estrutura a termo da taxa juros tem grande relevância para o mercado financeiro, isso se deve ao fato de ser utilizada na precificação de títulos de crédito e derivativos, ser componente fundamental nas políticas econômicas e auxiliar a criação de estratégias trading. A classe de modelos criada por Nelson-Siegel (1987), foi estendida por diversos autores e atualmente é largamente utilizada por diversos bancos centrais ao redor do mundo. Nesse trabalho utilizaremos a extensão proposta por Diebold e Li (2006) aplicada para o mercado brasileiro, os parâmetros serão calibrados através do Filtro de Kalman e do Filtro de Kalman Estendido, sendo que o último método permitirá estimar com dinamismo os quatros parâmetros do modelo. Como mencionado por Durbin e Koopman (2012), as fórmulas envolvidas no filtro de Kalman e em sua versão estendida não impõe condições de dimensão constante do vetor de observações. Partindo desse conceito, a implementação dos filtros foi feita de forma a possibilitar sua aplicação independentemente do número de observações da curva de juros em cada instante de tempo, dispensando a necessidade de interpolar os dados antes da calibração. Isso ajuda a refletir mais fielmente a realidade do mercado e relaxar as hipóteses assumidas ao interpolar previamente para obter vértices fixos. Também será testada uma nova proposta de adaptação do modelo de Nelson-Siegel, nela o parâmetro de nível será condicionado aos títulos terem vencimento antes ou depois da próxima reunião do Copom. O objetivo é comparar qualidade da predição entre os métodos, pontuando quais são as vantagens e desvantagens encontradas em cada um deles.

Modeling the term structure of interest rates has high relevance to the financial market, due to the fact of its utilization for pricing bonds and derivatives, being a fundamental component in the economic policies and assisting in the development of trading strategies. The class of models created by Nelson-Siegel(1987), was extended by many authors and currently is largely used by several centel banks around the world. In this work the extension proposed by Diebold and Li (2006) was applied to the brazilian market, the parameters were calibrated using the Kalman Filter and the Kalman Filter Extended, the last method allowing the estimation with dinamism of all the four parameters used in the model. As mentioned by Durbin and Koopman (2012), the equations contained in the Kalman filter and its extended version do not enforce conditions of constant dimensions in the observations vector. Based on this concept, the filters implementation were made allowing its application independent on the number of observations on each time instant, avoiding the need of previous interporlation of data. It helps the model to reflect more faithfully the markets reality and relax the assumed hypotheses to obtain fixed vértices through interpolation. A new propose of adaptation will be tested in the Nelson-Siegel model, where the level parameter will be conditioned to the bond’s maturities happened before or after the next Copom’s meeting. The objective is to compare the prediction quality across the methods, pointing the benefits and drawbacks observed on each one of them.