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dc.creatorBrocco, Marcelo Bertini
dc.date.accessioned2016-06-02T20:06:07Z
dc.date.available2013-05-14
dc.date.available2016-06-02T20:06:07Z
dc.date.issued2013-03-21
dc.identifier.citationBROCCO, Marcelo Bertini. Análise estatística do modelo de Nelson e Siegel. 2013. 107 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2013.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4566
dc.description.abstractThe present paper studies the yield curve, an important tool for financial decisions, due to its fundamental role in the implementation and evaluation of monetary policies by the central banks. It also shows market perspectives in relation to the future development of interest rates, inflation and economical activities. Using an adequate model and a reasoned assessment of its parameters enables us to adjust the curve as far as possible to the real curve and hence obtain most precise and trustful results. These results were acquired by studying a model which was developed in 1987 by Nelson and Siegel and used to draw up the yield curve. Considering the model s limitations, diferent methods were used to attain the estimated parameters, such as Ordinary Least Squares, Maximum Likelihood and Bayesian Inference in the static version. The Nelson-Siegel model is widely used in Brazil and in the rest of the world, due to its economical idea, easy implementation and eficient adjustment into diferent formats that the yield curve is able to deal with. By considering the restrictions of the model, we found estimations for the parameters of the model safer than other and besides, the main point of this work is an estimation form of parameters of time together with others parameters of the model without considering one fixed value for it.eng
dc.description.sponsorshipFinanciadora de Estudos e Projetos
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectEstatísticapor
dc.subjectInferência bayesianapor
dc.subjectTaxas de jurospor
dc.subjectMétodos de estimaçãopor
dc.subjectRestrições de desigualdadepor
dc.subjectEstrutura a termo das taxas de jurospor
dc.subjectNelson and Siegel Modeleng
dc.subjectBayesian Inferenceeng
dc.subjectInequality Restrictionseng
dc.subjectYield Curveeng
dc.subjectTerm Structure of Interest Rateseng
dc.subjectParameter Estimationeng
dc.titleAnálise estatística do modelo de Nelson e Siegelpor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Diniz, Márcio Alves
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8948404469003829por
dc.description.resumoO objeto de estudo deste trabalho é a curva de taxas de juros, uma importante ferramenta utilizada em decisões financeiras, pois desempenha um papel fundamental na implementação e avaliação de políticas monetárias pelos bancos centrais. Assim sendo, indica as expectativas do mercado quanto ao comportamento futuro das taxas de juros, inflação e atividade econômica. A utilização de um bom modelo e uma boa estimação dos parâmetros do mesmo nos permite representar a curva ajustada o mais próximo da curva real, dessa forma, conseguimos encontrar resultados mais precisos e confiáveis. Neste trabalho estudamos o modelo utilizado para construção das curvas de taxas de juros desenvolvido em 1987 por Nelson e Siegel (1987) e métodos, considerando as restrições do modelo, para obtermos as estimativas dos parâmetros (Mínimos Quadrados Ordinários, Máxima Verossimilhança e Inferência Bayesiana) na vers~ao estática. O modelo de Nelson e Siegel apresenta grande aplicação tanto no Brasil quanto no restante do mundo, pois ele apresenta como características seu caráter parcimonioso nos parâmetros, sua fácil implementação e ajuste eficiente nos diversos formatos que a curva de taxas de juros pode assumir. Por considerarmos as restrições do modelo, encontramos estimativas para os parâmetros do modelo mais seguras e além disso, como principal contribuição deste trabalho, temos uma forma de estimação do parâmetro de tempo conjuntamente com os demais parâmetros do modelo, sem considerar apenas um valor fixo para ele.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Estatísticapor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICApor


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