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Previsão da estrutura a termo da taxa de juros brasileira usando redes neurais artificiais

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Previsão da estrutura a termo da taxa de juros brasileira usando redes neurais artificiais

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Título Previsão da estrutura a termo da taxa de juros brasileira usando redes neurais artificiais
Autor Arantes, Breno de Oliveira
Orientador Portugal, Marcelo Savino
Co-orientador Caldeira, João Frois
Data 2013
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Faculdade de Ciências Econômicas. Programa de Pós-Graduação em Economia.
Assunto Brasil
Economia monetária
Modelo de previsão
Redes neurais artificiais
Taxa de juros
[en] Artificial neural networks
[en] Forecast
[en] Term structure of interest rates
Resumo Avaliamos as previsões fora da amostra da curva de juros geradas por modelos de redes neurais artificiais e as comparamos com os modelos tradicionalmente usados para este fim. A curva de juros foi segmentada em três regiões distintas e para cada uma dessas regiões e horizontes de previsão, foram estimados duas classes de modelos de redes neurais (modelos dinâmicos e modelos estáticos), totalizando 198 modelos estimados. Afim de verificar a significância estatística das previsões dos modelos de RNA em relação aos outros modelos, foi realizado o teste Diebold-Mariano. Os resultados mostram que em média, os modelos estimados através de RNA conseguiram superar as previsões realizadas pelo random walk em todos os horizontes de previsão, sendo essas previsões em torno de 2% e 5% melhores para os horizontes de 1 dia e 1 semana a frente, e de 12% e 7% melhores para os horizontes mais longos, de 1 mês e 3 meses. Além disso, apresentou previsões em torno de 15% e 10% melhores que o modelo de NS para os horizontes de 1 mês e 3 meses a frente. Concluimos que os modelos de redes neurais são capazes de realizar previsões superiores para todos os horizontes testados, principalmente para região de curto prazo da curva, com destaque especial para as previsões com horizontes de 1 dia e 1 semana a frente.
Abstract We evaluate the out of sample forecasts of the yield curve generated by artificial neural network models and compare them with the models traditionally used for this purpose. The yield curve was segmented into three distinct regions and for each region and forecast horizons, we estimated two classes of neural network models (dynamic models and static models), totaling 198 models estimated. In order to check the statistical significance of the model predictions of RNA compared to other models, was performed the Diebold-Mariano’s test. The results show that on average, the models estimated using RNA overcame the predictions made by the random walk at all forecast horizons, and these forecasts around 2% and 5% better for horizons of 1 day and 1 week forward and 12% and 7% better for longer horizons, 1 month and 3 months. Moreover, forecasts showed around 15% and 10% better than the NS model for horizons of 1 month and 3 months ahead. We conclude that the neural network models are capable of superior forecasts for all horizons tested, especially for short-term region of the curve, with particular attention to the forecasts with horizons of 1 day and 1 week ahead.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/79126
Arquivos Descrição Formato
000901290.pdf (1.604Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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