Predicting the term structure of interest rate : a machine learning approach

Abstract

Over time, several studies have attempted to predict the term structure of interest rates, each study has proposed a methodology for this purpose, but there is still no predominant method. In this article, we propose the use of machine learning models applied to a database of macroeconomic variables. The results show that machine learning models are capable of making predictions as expected, however, in the short term they still do not consistently outperform Random Walk, only as the horizon increases. Using the Diebold-Mariano test, it was not possible to find evidence indicating the superiority of machine learning models, and further studies are needed to advance on the subject.

Ao longo do tempo, diversos estudos tentaram prever a estrutura a termo das taxas de juros, cada estudo propos uma metodologia para tal, mas ainda não há um metodo predominante. Neste artigo, propomos a utilização de modelos de machine learning aplicados a um banco de dados de variaveis macroeconômicas. Os resultados mostram que os modelos de machine learning são capazes de fazer previsões conforme o esperado, no entanto, no curto prazo ainda não superam consistentemente o Random Walk, apenas a medida que o horizonte aumenta. Utilizando o teste de Diebold-Mariano, não foi possível encontrar evidencias que indiquem a superioridade dos modelos de machine learning, sendo necessarios mais estudos para avançar no assunto.