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BCB - Resumos/Abstracts

 

Working Paper 155

Does Curvature Enhance Forecasting?


Caio Almeida, Romeu Gomes, André Leite e José Vicente


Abstract

In this paper, we analyze the importance of curvature term structure movements on forecasts of interest rate means. An extension of the exponential three-factor Diebold and Li (2006) model is proposed, where a fourth factor captures a second type of curvature. The new factor increases model ability to generate more volatile and non-linear yield curves, leading to a significant improvement of forecasting ability, in special for short-term maturities. A forecasting experiment adopting Brazilian term structure data on Interbank Deposits (IDs) generates statistically significant lower bias and Root Mean Square Errors (RMSE) for the double curvature model, for most examined maturities, under three different forecasting horizons. Consistent with recent empirical analysis of bond risk premium, when a second curvature is included, despite explaining only a small portion of interest rate variability, it changes the structure of model risk premium leading to better predictions of bond excess returns

Resumo

Neste artigo, nós analisamos a importância da curvatura na previsão da média das taxas de juros. Uma extensão do modelo exponencial de três fatores é proposto, onde um quarto fator captura um segundo tipo de curvatura. O novo fator aumenta a capacidade do modelo de gerar curvas de juros mais voláteis e não-lineares, levando a um significativo aumento da capacidade de previsão, em especial para horizontes curtos. Um experimento de previsão adotando a Estrutura a Termo Brasileira de Depósitos Interbancários produz níveis de significância bem baixo de viés e Erro Médio Quadrático para o modelo de dupla curvatura, na maioria das maturidades observadas e nos três diferentes horizontes de previsão. Consistente com a recente análise do prêmio de risco de bônus, a introdução de uma segunda curvatura, apesar de ela explicar apenas uma pequena parte da variabilidade das taxas de juros, melhora a estrutura de prêmio de risco do modelo, o que acarreta melhores previsões do excesso de retorno dos bônus.