Curva de juros brasileira e modelos da classe Nelson-Siegel

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Lorençoni Junior, Angelo Donizeti
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-06122024-133442/
Resumo: Nesta dissertação, realizamos a previsão fora da amostra da estrutura a termo da taxa de juros do Brasil por meio de um modelo de passeio aleatório, pela abordagem de Diebold & Li (2006) e por um modelo baseado em árvores de decisão. As previsões foram realizadas 1,6 e 12 meses à frente para taxas de juros de maturidades de 3 a 108 meses. Nossos resultados indicam a redução de 43% do erro quadrático médio de previsão para maturidades de 3 a 24 meses e horizonte de previsão de 12 meses quando utilizado o modelo baseado em árvores de decisão
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spelling Curva de juros brasileira e modelos da classe Nelson-SiegelBrazilian yield curve and Nelson-Siegel class modelsÁrvore de decisãoBrazilian yield curveCurva de juros brasileiraDecision treeDynamic Nelson-Siegel modelForecastingModelo Nelson-Siegel dinâmicoPrevisãoNesta dissertação, realizamos a previsão fora da amostra da estrutura a termo da taxa de juros do Brasil por meio de um modelo de passeio aleatório, pela abordagem de Diebold & Li (2006) e por um modelo baseado em árvores de decisão. As previsões foram realizadas 1,6 e 12 meses à frente para taxas de juros de maturidades de 3 a 108 meses. Nossos resultados indicam a redução de 43% do erro quadrático médio de previsão para maturidades de 3 a 24 meses e horizonte de previsão de 12 meses quando utilizado o modelo baseado em árvores de decisãoIn this dissertation, we perform out-of-sample forecasting of the term structure of Brazilian interest rates using a random walk model, the Diebold & Li (2006) approach, and a decision tree-based model. Forecasts are made 1, 6, and 12 months ahead for interest rates with maturities ranging from 3 to 108 months. Our results indicate a 43% reduction in the mean squared forecast error for maturities of 3 to 24 months and a 12-month forecast horizon when using the decision tree-based modelBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBueno, Rodrigo de Losso da SilveiraLorençoni Junior, Angelo Donizeti2024-10-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-06122024-133442/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-12-20T17:40:09Zoai:teses.usp.br:tde-06122024-133442Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-12-20T17:40:09Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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