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.

Estimating Brazilian monthly GDP: a state-space approach

The first contribution of this paper is to employ a superior interpolation method that enables to estimate, nowcast and forecast monthly Brazilian GDP for 1980-2012 in an integrated way; see Bernanke, Gertler and Watson (1997, Brookings Papers on Economic Activity). The second contribution, along the spirit of Mariano and Murasawa (2003, Journal of Applied Econometrics), is to propose and test a myriad of inter-polation models and interpolation auxiliary series all coincident with GDP from a business-cycle dating point of view. Based on these results, we finally choose the most appropriate monthly indicator for Brazilian GDP. Third, this monthly GDP estimate is compared to an economic activity indicator widely used by practitioners in Brazil - the Brazilian Economic Activity Index - (IBC-Br). We found that our monthly GDP tracks economic activity better than IBC-Br. This happens by construction, since our state-space approach imposes the restriction (discipline) that our monthly estimate must add up to the quarterly observed series in any given quarter, which may not hold regarding IBC-Br. Moreover, our method has the advantage to be easily implemented: it only requires conditioning on two observed series for estimation, while estimating IBC-Br requires the availability of hundreds of monthly series. The third contribution is to illustrate, in a nowcasting and forecasting exercise, the advantages of our integrated approach. Finally, we compare the chronology of recessions of our monthly estimate with those done elsewhere.