Novos Working Papers
Os meus novos working papers já estão disponíveis na página de pesquisa do Ibmec São Paulo:
Leitura do dia para os corajosos. As versões são preliminares, e muita água ainda vai rolar antes da submissão. Comentários muito bem vindos.
BAYESIAN EXTENSIONS TO DIEBOLD-LI TERM STRUCTURE MODEL
MÁRCIO POLETTI LAURINI
LUIZ KOODI HOTTA
Abstract. In this article we propose a statistical model to adjust, interpolate and forecast the term structure of interest rates. This model is based on extensions for the term structure model of interest rates proposed by [Diebold & Li, 2006], through a Bayesian estimation using Markov Chain Monte Carlo. The proposed extensions involve the use of a more flexible parametric form for the yield curve, making all parameters time-varying using a structure of latent factors, and adding a stochastic volatility structure to control the presence of conditional heteroscedasticity observed in the interest rates.
The Bayesian estimation enables the exact distribution of estimators in finite samples, and as a
sub product, the estimation enables obtaining the distribution of forecasts for the term structure of interest rates. The methodology developed does not need a pre-interpolation of the yield curve as it happens in some econometric models of term structure. We do an empirical exercise of this methodology in which we adjust daily data of the term structure of interest rates implicit in Swap DI-PRÉ contracts traded in the Mercantile and Futures Exchange (BM&F)
Keywords: Term Structure, Bayesian Inference, Markov Chain Monte Carlo.
JEL Codes: G1,C22.
INFERÊNCIA INDIRETA EM MODELOS FRACIONÁRIOS DE TAXAS DE JUROS DE CURTO PRAZO
MÁRCIO POLETTI LAURINI
LUIZ KOODI HOTTA
Resumo. Neste artigo discutimos a estimação de modelos de taxas de juros em tempo contínuo, quando o processo de choques é dirigido por um Movimento Browniano Fracionário (fBm). Na presença de um Movimento Browniano Fracionário as técnicas usuais de estimação de modelos em tempo contínuo usando dados discretos não são aplicáveis, já que o em geral fBM não é um semimartingale, nem um processo de Markov. Neste contexto discutimos a estimação usando o princípio de Inferência Indireta (Gourieroux and Monforte - Journal of Applied Econometrics (1993)).
MÁRCIO POLETTI LAURINI
LUIZ KOODI HOTTA
Abstract. In this article we propose a statistical model to adjust, interpolate and forecast the term structure of interest rates. This model is based on extensions for the term structure model of interest rates proposed by [Diebold & Li, 2006], through a Bayesian estimation using Markov Chain Monte Carlo. The proposed extensions involve the use of a more flexible parametric form for the yield curve, making all parameters time-varying using a structure of latent factors, and adding a stochastic volatility structure to control the presence of conditional heteroscedasticity observed in the interest rates.
The Bayesian estimation enables the exact distribution of estimators in finite samples, and as a
sub product, the estimation enables obtaining the distribution of forecasts for the term structure of interest rates. The methodology developed does not need a pre-interpolation of the yield curve as it happens in some econometric models of term structure. We do an empirical exercise of this methodology in which we adjust daily data of the term structure of interest rates implicit in Swap DI-PRÉ contracts traded in the Mercantile and Futures Exchange (BM&F)
Keywords: Term Structure, Bayesian Inference, Markov Chain Monte Carlo.
JEL Codes: G1,C22.
INFERÊNCIA INDIRETA EM MODELOS FRACIONÁRIOS DE TAXAS DE JUROS DE CURTO PRAZO
MÁRCIO POLETTI LAURINI
LUIZ KOODI HOTTA
Resumo. Neste artigo discutimos a estimação de modelos de taxas de juros em tempo contínuo, quando o processo de choques é dirigido por um Movimento Browniano Fracionário (fBm). Na presença de um Movimento Browniano Fracionário as técnicas usuais de estimação de modelos em tempo contínuo usando dados discretos não são aplicáveis, já que o em geral fBM não é um semimartingale, nem um processo de Markov. Neste contexto discutimos a estimação usando o princípio de Inferência Indireta (Gourieroux and Monforte - Journal of Applied Econometrics (1993)).
Leitura do dia para os corajosos. As versões são preliminares, e muita água ainda vai rolar antes da submissão. Comentários muito bem vindos.
posted by Márcio Laurini at 8:07 PM
2 Comments:
Tenho um interesse particular pelo artigo da extensões bayesianas. Aliás, já assisti a apresentação de uma versão preliminar na SBE. Entender o que está nele é outro papo...
Marcio, li o segundo artigo. Embora a parte matemática seja porrada para mim e viajei legal nas equações apresentadas, o texto é muito didático e bem escrito. Foi um bela surpresa porque, geralmente, trabalho academico é mal escrito para caramba. Para um leigo como eu, deu para ter uma noção da matéria graças ao bom texto e sua objetividade. Parabens.
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