Modelo Nelson-Siegel dinâmico da estrutura a termo da taxa de juros com fatores exógenos macroeconômicos: uma aplicação ao mercado brasileiro

A tradicional representação da estrutura a termo das taxas de juros em três fatores latentes (nível, inclinação e curvatura) teve sua formulação original desenvolvida por Charles R. Nelson e Andrew F. Siegel em 1987. Desde então, diversas aplicações vêm sendo desenvolvidas por acadêmicos e profissionais de mercado tendo como base esta classe de modelos, sobretudo com a intenção de antecipar movimentos nas curvas de juros. Ao mesmo tempo, estudos recentes como os de Diebold, Piazzesi e Rudebusch (2010), Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), Pooter, Ravazallo e van Dijk (2010) e Li, Niu e Zeng (2012) sugerem que a incorporação de informação macroeconômica aos modelos da ETTJ pode proporcionar um maior poder preditivo. Neste trabalho, a versão dinâmica do modelo Nelson-Siegel, conforme proposta por Diebold e Li (2006), foi comparada a um modelo análogo, em que são incluídas variáveis exógenas macroeconômicas. Em paralelo, foram testados dois métodos diferentes para a estimação dos parâmetros: a tradicional abordagem em dois passos (Two-Step DNS), e a estimação com o Filtro de Kalman Estendido, que permite que os parâmetros sejam estimados recursivamente, a cada vez que uma nova informação é adicionada ao sistema. Em relação aos modelos testados, os resultados encontrados mostram-se pouco conclusivos, apontando uma melhora apenas marginal nas estimativas dentro e fora da amostra quando as variáveis exógenas são incluídas. Já a utilização do Filtro de Kalman Estendido mostrou resultados mais consistentes quando comparados ao método em dois passos para praticamente todos os horizontes de tempo estudados.

Do options contain information about excess bond returns ?

There is strong empirical evidence that risk premia in long-term interest rates are time-varying. These risk premia critically depend on interest rate volatility, yet existing research has not examined the im- pact of time-varying volatility on excess returns for long-term bonds. To address this issue, we incorporate interest rate option prices, which are very sensitive to interest rate volatility, into a dynamic model for the term structure of interest rates. We estimate three-factor affine term structure models using both swap rates and interest rate cap prices. When we incorporate option prices, the model better captures interest rate volatility and is better able to predict excess returns for long-term swaps over short-term swaps, both in- and out-of-sample. Our results indicate that interest rate options contain valuable infor- mation about risk premia and interest rate dynamics that cannot be extracted from interest rates alone.

Estrutura a termo de taxas de juros : determinantes macroeconômicos : aplicação do modelo de Svensson para o Brasil

Este trabalho visa sistematizar um modelo para previsão e explicação dos movimentos de curto prazo da estrutura a termo de taxas de juros pré-fixada em reais do Brasil, baseado na relação dos movimentos em questão com os níveis e alterações que se processam nas variáveis macroeconômicas relevantes. A metodologia usada foi dividir o procedimento em duas etapas: Na primeira etapa, o modelo de Svensson (1994) é usado para ajustar a Estrutura a Termo de Taxas de Juros de cada data específica para obter os parâmetros daquela data. Isso é conseguido através da maximização da estatística R2 na regressão de mínimos quadrados, como sugerido no artigo original de Nelson e Siegel (1987). Então, as medianas dos dois parâmetros de decaimento utilizados são calculadas e mantidas arbitrariamente constantes para facilitar os cálculos da segunda etapa. Na segunda etapa, uma vez que os estimadores que melhor se ajustam às curvas de juros foram obtidos, outra regressão de MQO é realizada considerando os betas de Svensson dependentes de variáveis macroeconômicas de estado.

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.

Determinantes macroeconômicos da estrutura a termo da taxa de juros na América Latina

O trabalho relaciona, com um modelo de três fatores proposto por Huse (2007), variáveis macroeconômicas e financeiras observáveis com a estrutura a termo da taxa de juros (ETTJ) dos países da América Latina (Brasil, Chile, Colômbia e México). Consideramos os seguintes determinantes macroeconômicos: taxa de inflação, taxa de variação do nível de atividade, variação da taxa de câmbio, nível do credit default swaps (CDS), nível da taxa de desemprego, nível da taxa de juros nominal e fatores globais (inclinação da curva de juros norte-americana e variação de índices de commodities). Os modelos explicam mais do que 75% nos casos do Brasil, Chile e Colômbia e de 68% no caso do México. Variações positivas no nível de atividade e inflação são acompanhadas, em todos os países, de um aumento na ETTJ. Aumentos do CDS, com exceção do Chile, acarretam em aumento das taxas longas. Já crescimentos na taxa de desemprego têm efeitos distintos nos países. Ao mesmo tempo, depreciações cambiais não são acompanhadas de subida de juros, o que pode ser explicado pelos bancos centrais considerarem que depreciações de câmbio tem efeitos transitórios na inflação. No México, aumentos na ETTJ são diretamente relacionados com o índice de commodities de energia e metálicas. Já no caso brasileiro, em que os preços da gasolina são regulados e não impactam a inflação, esse canal não é relevante. Variações positivas na inclinação da curva norte-americana têm efeitos similares nas curvas da América Latina, reduzindo as taxas curtas e aumentando as taxas longas.

Essays in applied econometrics

Using a unique dataset on Brazilian nominal and real yield curves combined with daily survey forecasts of macroeconomic variables such as GDP growth, inflation, and exchange rate movements, we identify the effect of surprises to the Brazilian interbank target rate on expected future nominal and real short rates, term premia, and inflation expectations. We find that positive surprises to target rates lead to higher expected nominal and real interest rates and reduced nominal and inflation term premia. We also find a strongly positive relation between both real and nominal term premia and measures of dispersion in survey forecasts. Uncertainty about future exchange rates is a particularly important driver of variations in Brazilian term premia.

Term structure dynamics and no-arbitrage under the Taylor rule

A determinação da taxa de juros estrutura a termo é um dos temas principais da gestão de ativos financeiros. Considerando a grande importância dos ativos financeiros para a condução das políticas econômicas, é fundamental para compreender a estrutura que é determinado. O principal objetivo deste estudo é estimar a estrutura a termo das taxas de juros brasileiras, juntamente com taxa de juros de curto prazo. A estrutura a termo será modelado com base em um modelo com uma estrutura afim. A estimativa foi feita considerando a inclusão de três fatores latentes e duas variáveis ​​macroeconômicas, através da técnica Bayesiana da Cadeia de Monte Carlo Markov (MCMC).

Testing the long-run implications of the expectation hypothesis using cointegration techniques with structural change

This paper investigates whether or not multivariate cointegrated process with structural change can describe the Brazilian term structure of interest rate data from 1995 to 2006. In this work the break point and the number of cointegrated vector are assumed to be known. The estimated model has four regimes. Only three of them are statistically different. The first starts at the beginning of the sample and goes until September of 1997. The second starts at October of 1997 until December of 1998. The third starts at January of 1999 and goes until the end of the sample. It is used monthly data. Models that allows for some similarities across the regimes are also estimated and tested. The models are estimated using the Generalized Reduced-Rank Regressions developed by Hansen (2003). All imposed restrictions can be tested using likelihood ratio test with standard asymptotic 1 qui-squared distribution. The results of the paper show evidence in favor of the long run implications of the expectation hypothesis for Brazil.

A estrutura a termo da taxa de juros no Brasil: testando relações de codependência de ordem zero

Este trabalho testa a existência de relações de codependência de ordem zero em spreads formados a partir da estrutura a termo da taxa de juros no Brasil. O objetivo é verificar se existem combinações lineares dos spreads que geram um processo ruído branco contemporâneo. Essas combinações lineares poderiam ser utilizadas para a previsão de taxas de juros futuras dado que desvios destas relações estáveis implicariam em um movimento futuro das taxas de juros no sentido de restabelecer o equilíbrio. O modelo de Nelson e Siegel (1987) serve de base teórica para os testes empíricos. Ao verificar a hipótese de codependência de ordem zero é possível também analisar premissas quanto aos parâmetros do modelo em relação à estrutura a termo da taxa de juros no Brasil. As evidências obtidas a partir dos resultados empíricos apontam na rejeição da hipótese de codependência de ordem zero e, consequentemente, na impossibilidade de definir as combinações lineares mencionadas. Esta constatação pode estar relacionada aos períodos de instabilidade presentes na amostra ou na existência de codependência de ordem superior a zero.

A comparison of test of non-linear cointegration with an application to the predictability of US interest rates using the term structure

We evaluate the forecasting performance of a number of systems models of US shortand long-term interest rates. Non-linearities, induding asymmetries in the adjustment to equilibrium, are shown to result in more accurate short horizon forecasts. We find that both long and short rates respond to disequilibria in the spread in certain circumstances, which would not be evident from linear representations or from single-equation analyses of the short-term interest rate.

The role of no-arbitrage on forecasting: lessons from a parametric term structure model

Parametric term structure models have been successfully applied to innumerous problems in fixed income markets, including pricing, hedging, managing risk, as well as studying monetary policy implications. On their turn, dynamic term structure models, equipped with stronger economic structure, have been mainly adopted to price derivatives and explain empirical stylized facts. In this paper, we combine flavors of those two classes of models to test if no-arbitrage affects forecasting. We construct cross section (allowing arbitrages) and arbitrage-free versions of a parametric polynomial model to analyze how well they predict out-of-sample interest rates. Based on U.S. Treasury yield data, we find that no-arbitrage restrictions significantly improve forecasts. Arbitrage-free versions achieve overall smaller biases and Root Mean Square Errors for most maturities and forecasting horizons. Furthermore, a decomposition of forecasts into forward-rates and holding return premia indicates that the superior performance of no-arbitrage versions is due to a better identification of bond risk premium.

Economic cycles and term structure: application to Brazil

The objective of this work is to describe the behavior of the economic cycle in Brazil through Markov processes which can jointly model the slope factor of the yield curve, obtained by the estimation of the Nelson-Siegel Dynamic Model by the Kalman filter and a proxy variable for economic performance, providing some forecasting measure for economic cycles

US real interest rates and default risk in emerging economies

This paper empirically investigates the impact of changes in US real interest rates on sovereign default risk in emerging economies using the method of identification through heteroskedasticity. Policy-induced increases in US interest rates starkly raise default risk in emerging market economies. However, the overall correlation between US real interest rates and the risk of default is negative, demonstrating that the effects of other variables dominate the anterior relationship

Estratégia de trading utilizando o modelo dinâmico de Nelson-Siegel

Esta pesquisa busca testar a eficácia de uma estratégia de arbitragem de taxas de juros no Brasil baseada na utilização do modelo de Nelson-Siegel dinâmico aplicada à curva de contratos futuros de taxa de juros de 1 dia da BM&FBovespa para o período compreendido entre 02 de janeiro de 2008 e 03 de dezembro de 2012. O trabalho adapta para o mercado brasileiro o modelo original proposto por Nelson e Siegel (1987), e algumas de suas extensões e interpretações, chegando a um dos modelos propostos por Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), no qual estimam os parâmetros do modelo de Nelson-Siegel em uma única etapa, colocando-o em formato de espaço de estados e utilizando o Filtro de Kalman para realizar a previsão dos fatores, assumindo que o comportamento dos mesmos é um VAR de ordem 1. Desta maneira, o modelo possui a vantagem de que todos os parâmetros são estimados simultaneamente, e os autores mostraram que este modelo possui bom poder preditivo. Os resultados da estratégia adotada foram animadores quando considerados para negociação apenas os 7 primeiros vencimentos abertos para negociação na BM&FBovespa, que possuem maturidade máxima próxima a 1 ano.

Três ensaios sobre política monetária e crédito

In the first essay, "Determinants of Credit Expansion in Brazil", analyzes the determinants of credit using an extensive bank level panel dataset. Brazilian economy has experienced a major boost in leverage in the first decade of 2000 as a result of a set factors ranging from macroeconomic stability to the abundant liquidity in international financial markets before 2008 and a set of deliberate decisions taken by President Lula's to expand credit, boost consumption and gain political support from the lower social strata. As relevant conclusions to our investigation we verify that: credit expansion relied on the reduction of the monetary policy rate, international financial markets are an important source of funds, payroll-guaranteed credit and investment grade status affected positively credit supply. We were not able to confirm the importance of financial inclusion efforts. The importance of financial sector sanity indicators of credit conditions cannot be underestimated. These results raise questions over the sustainability of this expansion process and financial stability in the future. The second essay, “Public Credit, Monetary Policy and Financial Stability”, discusses the role of public credit. The supply of public credit in Brazil has successfully served to relaunch the economy after the Lehman-Brothers demise. It was later transformed into a driver for economic growth as well as a regulation device to force private banks to reduce interest rates. We argue that the use of public funds to finance economic growth has three important drawbacks: it generates inflation, induces higher loan rates and may induce financial instability. An additional effect is the prevention of market credit solutions. This study contributes to the understanding of the costs and benefits of credit as a fiscal policy tool. The third essay, “Bayesian Forecasting of Interest Rates: Do Priors Matter?”, discusses the choice of priors when forecasting short-term interest rates. Central Banks that commit to an Inflation Target monetary regime are bound to respond to inflation expectation spikes and product hiatus widening in a clear and transparent way by abiding to a Taylor rule. There are various reports of central banks being more responsive to inflationary than to deflationary shocks rendering the monetary policy response to be indeed non-linear. Besides that there is no guarantee that coefficients remain stable during time. Central Banks may switch to a dual target regime to consider deviations from inflation and the output gap. The estimation of a Taylor rule may therefore have to consider a non-linear model with time varying parameters. This paper uses Bayesian forecasting methods to predict short-term interest rates. We take two different approaches: from a theoretic perspective we focus on an augmented version of the Taylor rule and include the Real Exchange Rate, the Credit-to-GDP and the Net Public Debt-to-GDP ratios. We also take an ”atheoretic” approach based on the Expectations Theory of the Term Structure to model short-term interest. The selection of priors is particularly relevant for predictive accuracy yet, ideally, forecasting models should require as little a priori expert insight as possible. We present recent developments in prior selection, in particular we propose the use of hierarchical hyper-g priors for better forecasting in a framework that can be easily extended to other key macroeconomic indicators.