کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
992814 1377483 2016 17 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Forecasting the yield curve with the arbitrage-free dynamic Nelson–Siegel model: Brazilian evidence
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی منحنی بازده با مدل پویای نلسون ـ سیگل بدون آربیتراژ: شواهد برزیل
کلمات کلیدی
عملکرد منحنی؛ مدل نلسون سیگل بدون آربیتراژ؛ مدل های عامل پویا
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی اقتصاد، اقتصادسنجی و امور مالی اقتصاد، اقتصادسنجی و مالیه (عمومی)
چکیده انگلیسی

We assess the extent to which the imposition of a no-arbitrage restriction on the dynamic Nelson–Siegel model helps obtaining more accurate forecasts of the term structure. For that purpose, we provide an empirical application based on a large panel of Brazilian interest rate future contracts and test for differences in forecasting performance among alternative benchmark specifications including the random walk, vector autoregressions, and the dynamic Nelson–Siegel. We show empirically that the arbitrage-free Nelson–Siegel model is able to outperform all other benchmark models when longer forecasting horizons are taken into account.

ResumoNeste artigo avaliamos em que medida a imposição de uma restrição de não arbitragem na versão dinâmica do modelo de Nelson–Siegel ajuda a obter previsões mais precisas da estrutura a termo. Para isso, realizamos uma aplicação empírica envolvendo um amplo conjunto de taxas de juros de contratos de DI-futuro negociados na BM&F Bovespa. Os resultados são comparados com os modelos competidores mais amplamente usados, incluindo o random walk, vetores autorregressivos e o modelo dinâmico de Nelson–Siegel. Os resultados encontrados mostram evidências de que o modelo de Nelson–Siegel com condição de não arbitragem é capaz de superar os modelos benchmarks quando se consideram horizontes de previsão mais longos em todo o espectro de maturidades analisadas.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: EconomiA - Volume 17, Issue 2, May–August 2016, Pages 221–237
نویسندگان
, , , ,