314 resultados para Taxa de juros - Modelos matemáticos

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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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.

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Este trabalho estuda a previsão da taxa de juros com foco em uma estratégia de investimento. Inicialmente é feita a parametrização da taxa de juros com o modelo de Vasicek para posterior aplicação do modelo autorregressivo tanto na taxa de juros quanto nos parâmetros do Vasicek. O instrumento financeiro escolhido para verificar a eficácia da metodologia proposta foi o constant matutity swap aplicado em alguns vértices. Os resultados variaram significativamente para os diferentes horizontes de calibragem e períodos de amostragem sem um padrão de desempenho.

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Com o objetivo de precificar derivativos de taxas de juros no mercado brasileiro, este trabalho foca na implementação do modelo de Heath, Jarrow e Morton (1992) em sua forma discreta e multifatorial através de uma abordagem numérica, e, que possibilita uma grande flexibilidade na estimativa da taxa forward sob uma estrutura de volatilidade baseada em fatores ortogonais, facilitando assim a simulação de sua evolução por Monte Carlo, como conseqüência da independência destes fatores. A estrutura de volatilidade foi construída de maneira a ser totalmente não paramétrica baseada em vértices sintéticos que foram obtidos por interpolação dos dados históricos de cotações do DI Futuro negociado na BM&FBOVESPA, sendo o período analisado entre 02/01/2003 a 28/12/2012. Para possibilitar esta abordagem foi introduzida uma modificação no modelo HJM desenvolvida por Brace e Musiela (1994).

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Esta tese é composta de três artigos que analisam a estrutura a termo das taxas de juros usando diferentes bases de dados e modelos. O capítulo 1 propõe um modelo paramétrico de taxas de juros que permite a segmentação e choques locais na estrutura a termo. Adotando dados do tesouro americano, duas versões desse modelo segmentado são implementadas. Baseado em uma sequência de 142 experimentos de previsão, os modelos propostos são comparados à benchmarks e concluí-se que eles performam melhor nos resultados das previsões fora da amostra, especialmente para as maturidades curtas e para o horizonte de previsão de 12 meses. O capítulo 2 acrescenta restrições de não arbitragem ao estimar um modelo polinomial gaussiano dinâmico de estrutura a termo para o mercado de taxas de juros brasileiro. Esse artigo propõe uma importante aproximação para a série temporal dos fatores de risco da estrutura a termo, que permite a extração do prêmio de risco das taxas de juros sem a necessidade de otimização de um modelo dinâmico completo. Essa metodologia tem a vantagem de ser facilmente implementada e obtém uma boa aproximação para o prêmio de risco da estrutura a termo, que pode ser usada em diferentes aplicações. O capítulo 3 modela a dinâmica conjunta das taxas nominais e reais usando um modelo afim de não arbitagem com variáveis macroeconômicas para a estrutura a termo, afim de decompor a diferença entre as taxas nominais e reais em prêmio de risco de inflação e expectativa de inflação no mercado americano. Uma versão sem variáveis macroeconômicas e uma versão com essas variáveis são implementadas e os prêmios de risco de inflação obtidos são pequenos e estáveis no período analisado, porém possuem diferenças na comparação dos dois modelos analisados.

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Este trabalho tem o objetivo de testar a qualidade preditiva do Modelo Vasicek de dois fatores acoplado ao Filtro de Kalman. Aplicado a uma estratégia de investimento, incluímos um critério de Stop Loss nos períodos que o modelo não responde de forma satisfatória ao movimento das taxas de juros. Utilizando contratos futuros de DI disponíveis na BMFBovespa entre 01 de março de 2007 a 30 de maio de 2014, as simulações foram realizadas em diferentes momentos de mercado, verificando qual a melhor janela para obtenção dos parâmetros dos modelos, e por quanto tempo esses parâmetros estimam de maneira ótima o comportamento das taxas de juros. Os resultados foram comparados com os obtidos pelo Modelo Vetor-auto regressivo de ordem 1, e constatou-se que o Filtro de Kalman aplicado ao Modelo Vasicek de dois fatores não é o mais indicado para estudos relacionados a previsão das taxas de juros. As limitações desse modelo o restringe em conseguir estimar toda a curva de juros de uma só vez denegrindo seus resultados.

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Utilizando dados de mercado obtidos na BM&F Bovespa, este trabalho propõe uma possível variação do modelo Heath, Jarrow e Morton em sua forma discreta e multifatorial, com a introdução de jumps como forma de considerar o efeito das reuniões realizadas pelo Cômite de Políticas Monetárias (Copom). Através do uso da análise de componentes principais (PCA), é feita a calibração dos parâmetros do modelo, possibilitando a simulação da evolução da estrutura a termo de taxa de juros (ETTJ) da curva prefixada em reais via simulação de Monte Carlo (MCS). Com os cenários da curva simulada em vértices fixos (sintéticos), os resultados são comparados aos dados observados no mercado.

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Esta dissertação tem com objetivo avaliar uma das implicações da hipótese de expectativas para a estrutura a termo de taxa de juros brasileira. Utilizando testes lineares tradicionais e através da reprodução de testes não lineares TAR de Enders e Granger (1998) e ESTAR Kapetanios e Shin (2003) conclui-se que a hipótese de expectativas não é totalmente válida para a ETTJ do Brasil, além disso, são encontradas evidências de não linearidade nas séries de spreads que demandam mais pesquisa sobre o assunto.

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O objetivo dessa pesquisa foi testar a relação entre a volatilidade da variação real de índices de ações e eventos raros (positivos e negativos) no PIB real e, adicionalmente, a relação entre a volatilidade das taxas de juros reais e da variação das taxas de câmbio real efetiva e a ocorrência de tais eventos. Para testar essas relações foi utilizado o modelo GARCH, com o objetivo de modelar a volatilidade das variáveis consideradas (índices de ações, taxas de câmbio real efetiva e taxas de juros), inclusive regredindo a volatilidade contra variáveis dummy que indicassem a ocorrência de eventos raros. O teste foi realizado para os seguintes países: Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Coréia do Sul, Japão e Brasil. Foram encontradas evidências de que a ocorrência de eventos raros negativos (desastres raros) impacta positivamente a volatilidade tanto da variação real de índices de ações quanto da variação da taxa de câmbio real efetiva. Entretanto, os resultados não indicaram que existe um impacto de eventos raros positivos na volatilidade dessas variáveis. Para a volatilidade da taxa de juros real, os testes não indicaram a existência de relação com eventos raros, porém esses resultados podem ter sido influenciados pelo fato da amostra ser pequena.

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Neste trabalho são abordados empiricamente dois temas bastante atuais no âmbito da política monetária: a estimativa de uma Regra de Taylor aumentada com a inclusão de um vetor de preços de ativos financeiros e a hipótese de não-linearidade da Regra de Taylor. Os principais resultados encontrados sugerem que o Banco Central do Brasil não segue uma Regra de Taylor aumentada na condução da política monetária e que há evidências de não-linearidade de sua função de reação. Além disso, encontramos evidência de recuo da taxa de juros real de equilíbrio (ou neutra) da economia brasileira.

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Modelos de predição baseados em estimações não-paramétricas continuam em desenvolvimento e têm permeado a comunidade quantitativa. Sua principal característica é que não consideram a priori distribuições de probabilidade conhecidas, mas permitem que os dados passados sirvam de base para a construção das próprias distribuições. Implementamos para o mercado brasileiro os estimadores agrupados não-paramétricos de Sam e Jiang (2009) para as funções de drift e de difusão do processo estocástico da taxa de juros instantânea, por meio do uso de séries de taxas de juros de diferentes maturidades fornecidas pelos contratos futuros de depósitos interfinanceiros de um dia (DI1). Os estimadores foram construídos sob a perspectiva da estimação por núcleos (kernels), que requer para a sua otimização um formato específico da função-núcleo. Neste trabalho, foi usado o núcleo de Epanechnikov, e um parâmetro de suavizamento (largura de banda), o qual é fundamental para encontrar a função de densidade de probabilidade ótima que forneça a estimação mais eficiente em termos do MISE (Mean Integrated Squared Error - Erro Quadrado Integrado Médio) no momento de testar o modelo com o tradicional método de validação cruzada de k-dobras. Ressalvas são feitas quando as séries não possuem os tamanhos adequados, mas a quebra estrutural do processo de difusão da taxa de juros brasileira, a partir do ano 2006, obriga à redução do tamanho das séries ao custo de reduzir o poder preditivo do modelo. A quebra estrutural representa um processo de amadurecimento do mercado brasileiro que provoca em grande medida o desempenho insatisfatório do estimador proposto.

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O objetivo deste trabalho é caracterizar a Curva de Juros Mensal para o Brasil através de três fatores, comparando dois tipos de métodos de estimação: Através da Representação em Espaço de Estado é possível estimá-lo por dois Métodos: Filtro de Kalman e Mínimos Quadrados em Dois Passos. Os fatores têm sua dinâmica representada por um Modelo Autorregressivo Vetorial, VAR(1), e para o segundo método de estimação, atribui-se uma estrutura para a Variância Condicional. Para a comparação dos métodos empregados, propõe-se uma forma alternativa de compará-los: através de Processos de Markov que possam modelar conjuntamente o Fator de Inclinação da Curva de Juros, obtido pelos métodos empregados neste trabalho, e uma váriavel proxy para Desempenho Econômico, fornecendo alguma medida de previsão para os Ciclos Econômicos.

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Tendo por base o trabalho realizado por Hyde e Sherif (2010) com dados do mercado inglês, foi desenvolvido estudo com o objetivo de avaliar a capacidade do spread de curto e longo prazo da taxa de juros de funcionar como indicador do crescimento futuro do consumo no Brasil. Tanto Hyde e Sherif (2010) como outros estudos realizados em países desenvolvidos indicaram relação positiva entre o spread de juros de curto e longo prazo e o crescimento do consumo. Entretanto, as análises empíricas realizadas neste estudo para o caso brasileiro, apresentaram resultados divergentes do esperado pela teoria, indicando relação negativa entre o spread de juros e o crescimento do consumo. Em algumas análises, os estudos não indicaram relação entre as variáveis. Foram discutidas possíveis razões para estes resultados contraintuitivos, tais como tamanho reduzido da amostra, nível da taxa de juros no Brasil e liquidez do mercado futuro de juros. Adicionalmente foram analisados os modelos teóricos C-CAPM (Consumption-based asset pricing model) e o modelo de consumo habitual desenvolvido por Campbell e Cochrane (1999) com a adaptação proposta por Wachter (2006). Os resultados encontrados no modelo C-CAPM divergiram do esperado, já que a estimativa do coeficiente relativo de aversão ao risco apresentou sinal negativo. Por outro lado, os resultados obtidos no modelo de Wachter (2006) ficaram em linha com o esperado na teoria, tanto em relação à significância dos parâmetros como aos respectivos sinais e magnitudes.

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O objetivo do presente trabalho é verificar se o modelo que combina correção de erros e fatores extraídos de grandes conjuntos de dados macroeconômicos produz previsões mais precisas das taxas de juros do Brasil em relação aos modelos VAR, VECM e FAVAR. Para realizar esta análise, foi utilizado o modelo sugerido por Banerjee e Marcellino (2009), o FAVECM, que consiste em agregar o mecanismo de correção de erros ao modelo proposto por Bernanke, Boivin e Eliasz (2005), o FAVAR. A hipótese é que o FAVECM possuiu uma formulação teórica mais geral. Os resultados mostram que para o mercado brasileiro o FAVECM apresentou ganhos significativos de previsão para as taxas mais longas e horizontes de previsão maiores.

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O trabalho busca comparar dois conjuntos de informações para a projeção das variações do PIB brasileiro: através de modelos econométricos aplicados sobre a série univariada do PIB, e a aplicação dos mesmos modelos, mas contemplando adicionalmente o conjunto de informação com dados da estrutura a termo de taxa de juros de swap PRÉ-DI. O objetivo é verificar, assim como descrito na literatura internacional, se informações de variáveis financeiras tem a capacidade de incrementar o poder preditivo de projeções de variáveis macroeconômicas, na medida em que esses dados também embutem as expectativas dos agentes em relação ao desenvolvimento do cenário econômico. Adicionalmente, o mesmo procedimento aplicado para os dados brasileiros é aplicado sobre as informações dos Estados Unidos, buscando poder fornecer ao estudo uma base de comparação sobre os dados, tamanho da amostra e estágio de maturidade das respectivas economias. Como conclusão do resultado do trabalho está o fato de que foi possível obter um modelo no qual a inclusão do componente de mercado apresenta menores erros de projeção do que as projeções apenas univariadas, no entanto, os ganhos de projeção não demonstram grande vantagem comparativa a ponto de poder capturar o efeito de antecipação do mercado em relação ao indicador econômico como em alguns casos norte-americanos. Adicionalmente o estudo demonstra que para este trabalho e amostra de dados, mesmo diante de diferentes modelos econométricos de previsão, as projeções univariadas apresentaram resultados similares.

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Neste estudo foi estimada a taxa de juros neutra da economia brasileira no período compreendido entre o quarto trimestre de 2001 e o segundo trimestre de 2012 através de três diferentes modelos econométricos. Foram comparados os resultados obtidos, analisou-se se havia evidências de uma tendência de redução recente na taxa de juros neutra e a partir dos resultados obtidos avaliou-se como tem sido a condução da política monetária por parte do Banco Central do Brasil, verificando se houve períodos onde as taxas de juros reais praticadas ficaram sistematicamente abaixo/acima das taxas de juros neutras. A seqüência do texto é a seguinte. Inicialmente são apresentadas uma síntese contendo as principais definições e conceitos econômicos envolvidos, além da motivação para se abordar o tema e uma revisão bibliográfica mostrando os principais resultados obtidos para outras economias e para o Brasil. Em seguida é feito um sumário dos principais métodos de estimação utilizados e os dados utilizados, além de serem descritos e discutidos os resultados das estimações. No final um capítulo de conclusão com um resumo dos desenvolvimentos é apresentado.