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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.104.2022.tde-09082022-085154
Document
Auteur
Nom complet
Thomas Correa e Silva Martins
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2022
Directeur
Jury
Montoril, Michel Helcias (Président)
Hotta, Luiz Koodi
Laurini, Marcio Poletti
Titre en anglais
Bayesian inference for term structure models
Mots-clés en anglais
Affine interest rate models
Asset pricing
Bayesian inference
Dynamic Nelson-Siegel
State space time series
Resumé en anglais
We explore recent advances in Bayesian methods in order to estimate the Vasicek, CIR and dynamic Nelson-Siegel (DNS) models for term structure of interest rates. The models are specified as state space time series. The main goal of this work is assessing and comparing the forecasting abilities of each model with respect to the observed data via mean absolute error. When estimated with synthetic simulated datasets, the models are able to successfully recover the latent vectors. As for the forecasting abilities, the multifactor models generally deliver the best predictions. The relevance of this work lies in integrating novel computational techniques for Bayesian inference with canonical models from the field of financial economics. Several aspects of both fields are discussed throughout the text.
Titre en portugais
Inferência bayesiana para modelos da estrutura a termo
Mots-clés en portugais
Inferência bayesiana
Modelos afins de taxas de juros
Modelos espaço de estados
Nelson-Siegel dinâmico
Precificação de ativos
Resumé en portugais
Exploramos avanços recentes em métodos bayesianos para estimar os modelos de Vasicek, CIR e Nelson-Siegel dinâmico para a estrutura a termo da taxa de juros. Os modelos são especificados na forma de séries temporais de espaço de estados. O objetivo principal deste trabalho é analisar e comparar as habilidades de previsão de cada modelo em relação aos dados observados, por meio do desvio médio absoluto. Quando estimados com conjuntos de dados simulados sintéticos, os modelos conseguem recuperar os vetores latentes. Com relação às habilidades preditivas, os modelos multifatores geralmente realizam as melhores previsões. A relevância deste trabalho está em integrar novas técnicas computacionais para inferência bayesiana com modelos canônicos da área de economia financeira. Diversos aspectos de ambos os campos são discutidos ao longo do texto.
 
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Date de Publication
2022-08-09
 
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