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Previsão da estrutura temporal da taxa de juro na zona Euro : aproximação paramétrica e por métodos de aprendizagem automática
| Summary: | A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk. |
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| Main Authors: | Garcia, Inês Regina Portela Costa |
| Subject: | Taxas de juro Zona Euro Modelo Nelson-Siegel & Svensson Redes neuronais artificiais Previsão |
| Year: | 2016 |
| Country: | Portugal |
| Document type: | master thesis |
| Access type: | open access |
| Associated institution: | Universidade Nova de Lisboa |
| Language: | Portuguese |
| Origin: | Repositório Institucional da UNL |
| Summary: | A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk. |
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