Article (Journal/Review)
Forecasting the Brazilian term structure using macroeconomic factors
Fecha
2014-03-26Registro en:
1980-2447
10.12660/bre.v34n12014.16642
16642
Autor
Almeida, Caio Ibsen Rodrigues de
Faria, Adriano
Institución
Resumen
This paper studies the forecasting of the Brazilian interest rate term structure using common factors from a wide database of 171 macroeconomic series, from the period of January 2000 to May 2012. Firstly the model proposed by Moench (2008) was implemented, in which the dynamic of the short term interest rate is modeled using a FAVAR and the term structure is derived using the restrictions implied by no-arbitrage. Similarly to the original study, this model resulted in better predictive performance when compared to the usual benchmarks, but presented deterioration of the results with increased maturity. To avoid this problem, we proposed that the dynamic of each rate be modeled in conjunction with the macroeconomic factors, thus eliminating the no-arbitrage restrictions. This attempt produced superior forecasting results. Finally, the macro factors were inserted in the model proposed by Diebold and Li (2006). Este artigo estuda a previsão da estrutura a termo da taxa de juros brasileira utilizando de fatores comuns extraídos de uma vasta base de 171 séries macroeconômicas, contidas no intervalo de Janeiro de 2000 a Maio de 2012. Primeiramente implementamos o modelo proposto por Moench (2008), no qual a dinâmica da taxa de juros de curto prazo é modelada através de um FAVAR e a estrutura a termo é derivada utilizando-se de restrições implicadas por não-arbitragem. Assim como no estudo original, tal modelo proporcionou melhor desempenho preditivo quando comparado a benchmarks usuais, mas apresentando deterioração nos resultados com o aumento da maturidade. Visando contornar este problema, propusemos modelar a dinâmica de cada taxa conjuntamente com os fatores macroeconômicos, eliminando-se as restrições de não-arbitragem. Tal alternativa proporcionou resultados de previsão superiores. Por fim, foi realizada a inserção dos fatores macro no modelo de Diebold e Li (2006), aumentando a sua capacidade preditiva.