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dc.contributor.advisorCampestrini, Lucíolapt_BR
dc.contributor.authorSanvitto, Mateus Zelmanowiczpt_BR
dc.date.accessioned2025-02-14T06:56:11Zpt_BR
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/285245pt_BR
dc.description.abstractEste trabalho investiga a modelagem paramétrica da Estrutura a Termo das Taxas de Juros (ETTJ) com ênfase nos modelos de Nelson-Siegel e Svensson, aplicando-os a dados reais de derivativos de juros brasileiros. São inicialmente analisados métodos de estimação não linear ressaltando-se o impacto das estimativas iniciais e propondo-se um modelo híbrido que combina mínimos quadrados com Interior Point. Descreve-se o tratamento dos dados de contratos DI Futuro, contemplando estratégias de interpolação para lidar com intervalos de maturidade irregulares. Define-se classes de estimação que variam conforme a forma de obtenção dos dados e a extensão do horizonte de maturidade, bem como a quantidade de amostras históricas. Por fim, introduz-se uma abordagem de predição baseada em funções de aproximação, na qual os parâmetros são estimados individualmente, e compara-se a acurácia dessas projeções contra um benchmark de Random Walk, evidenciando a eficácia relativa de cada estratégiapt_BR
dc.description.abstractThis work investigates the parametric modeling of the Term Structure of Interest Rates (ETTJ) with an emphasis on the Nelson-Siegel and Svensson models, applying them to real data from Brazilian interest rate derivatives. Initially, non-linear estimation methods are analyzed, highlighting the impact of the initial estimates and proposing a hybrid approach that combines least squares with the Interior Point algorithm. The treatment of DI Futuro contract data is then described, including interpolation strategies to address irregular maturity intervals. Different estimation classes are defined according to how the data are obtained and the length of the maturity horizon, as well as the amount of historical samples considered. Finally, a forecasting approach based on approximation functions is introduced, in which parameters are estimated individually, and the accuracy of these projections is compared against a Random Walk benchmark, demonstrating the relative effectiveness of each strategyen
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectParameter estimationen
dc.subjectEngenharia de controle e automaçãopt_BR
dc.subjectSystem identificationen
dc.subjectYield curveen
dc.subjectYield curve predictionen
dc.titleEstimação de parâmetros para predição de estrutura a termo da taxa de jurospt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001241555pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2024pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Controle e Automaçãopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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