Combinações de modelos de previsão da estrutura a termo da taxa de juros : aplicações ao caso brasileiro

Abstract

Questões como quebras estruturais e problemas de especificação tornam difícil a possibilidade de existência de um modelo de previsão da estrutura a termo da taxa de juros que domine os demais competidores. Essa dissertação tem como objetivo principal identificar a existência de métodos de combinação que permitam obter previsões da curva de juros superiores às dos modelos individuais para o caso brasileiro.A análise dos resultados dos modelos individuais confirma não ser possível encontrar um modelo que consistentemente produza menor erro de previsão. Adicionalmente, os desempenhos relativos podem variar ao longo do tempo. Os problemas de utilização de modelos individuais podem ser reduzidos pelo intermédio de métodos de combinação de previsões. Os resultados alcançados para o período analisado permitem atestar ganhos de previsão consistentes ao longo tempo. Em particular, quanto mais longo o horizonte considerado, maior a contribuição das combinações. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT

Issues like structural breaks and misspecification make it difficult to find any term structure of interest rates model that dominates all competitors. This dissertation aims to identify the existence of combination methods that produce superior forecast results compared to individual models applied to Brazilian data. Empirical results confirm not being possible to determine a individual model capable of consistently produce superior forecasts. Furthermore, the relative performance of these models can change over time. The problems of using individual models can be reduced by applying forecast combination schemes. The results for the period considered show consistent forecast gains of combination techniques over time. In particular, the higher the forecast horizon, the higher the contribution of forecast combination.