Publicação: Comparing term structure estimation techniques : an exercise with Brazilian data
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Discussion Paper 3047 : Comparing term structure estimation techniques : an exercise with Brazilian data
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Resumo
Este texto avalia os modelos empíricos da Estrutura a Termo das Taxas de Juros, comparando as estimativas resultantes em relação à qualidade do ajuste, a robustez a valores atípicos e a suavidade das curvas. Além das estatísticas descritivas dessas métricas, o teste de Friedman e o procedimento de comparação múltipla foram utilizados para avaliar a significância estatística das diferenças entre os modelos. A literatura geralmente considera modelos não paramétricos ou modelos spline, além dos modelos de função parcimoniosa, derivados do trabalho de Nelson e Siegel (1987). Expandimos esse conjunto de modelos ao considerar Loess e duas especificações de regressão de Kernel. Dados de derivativos de taxa de juros brasileiros ao longo de 1.313 dias úteis são utilizados para a avaliação. A especificação smoothing spline tem consistentemente o melhor ajuste na amostra, mas é superado pelo Loess quando se avalia o ajuste fora da amostra em todas as faixas de maturidade. Além disso, o smoothing spline e o Loess são robustos e apresentam o melhor ajuste mesmo na presença de outliers. Entre os modelos da família Nelson-Siegel, as versões mais parametrizadas não apresentam vantagem clara em relação à qualidade do ajuste. Considerando a literatura pesquisada, a aplicação de Loess e regressão de Kernel e o uso do procedimento de comparação múltipla no contexto da estimação da curva de rendimento são contribuições inovadoras.
Resumo traduzido
This text evaluates the empirical models of the Term Structure of Interest Rates (TSIR), comparing the resulting estimates regarding goodness-of-fit, robustness to outliers, and smoothness. In addition to the descriptive statistics on these metrics, the Friedman test and the multiple comparison procedure were used to assess the statistical significance of differences among the models. Literature usually considers nonparametric or spline models in addition to the parsimonious function models derived from Nelson and Siegel (1987). We expand this set of models by considering local regression (Loess) and two Kernel regression specifications. We used data from Brazilian interest rate derivatives over 1,313 working days. The Smoothing Spline consistently has the best-fit in-sample but is outperformed by the Loess out-of-sample on all different maturity ranges. Furthermore, the Smoothing Spline and the Loess are robust and have the best fit even in the presence of outliers. Among the Nelson-Siegel family models, the more parametrised versions have no clear advantage regarding goodness-of-fit. Considering the surveyed literature, applying Loess and Kernel regression and the use of multiple comparison procedure in the context of yield curve estimation are novel contributions.
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JEL
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STIVALI, Matheus; FIORUCCI, José Augusto; MATSUSHITA, Raul Yukihiro. Comparing term structure estimation techniques: an exercise with Brazilian. Rio de Janeiro: Ipea, Oct. 2024. 44 p. (Discussion Paper, n. 3047). DOI: http://dx.doi.org/10.38116/td3047-eng
