Working Paper 446

Evaluation of Exchange Rate Point and Density Forecasts: an application to Brazil


Wagner Piazza Gaglianone and Jaqueline Terra Moura Marins


Abstract

In this paper, we construct multi-step-ahead point and density forecasts of the exchange rate, from statistical or economic-driven approaches, using financial or macroeconomic data and using parametric or nonparametric distributions. We employ a set of statistical tools, from different strands of the literature, to identify which models work in practice, in terms of forecast accuracy across different data frequencies and forecasting horizons. We propose a novel full-density/local analysis approach to collect the many test results, and deploy a simple risk based decision rule to rank models. An empirical exercise with Brazilian daily and monthly data reveals that macro fundamentals matter when modeling the risk of exchange rate appreciation, whereas models using survey information or financial data are the best way to account for the depreciation risk. These findings have relevance for econometricians, risk managers or policymakers interested in evaluating the accuracy of competing exchange rate models.

Resumo

Neste artigo são construídas previsões pontuais e de densidade da taxa de câmbio, com múltiplos horizontes, a partir de abordagens estatísticas ou econômicas, com dados financeiros ou macroeconômicos e utilizando distribuições paramétricas ou não paramétricas. Com base em um conjunto de ferramentas estatísticas, de diferentes ramos da literatura, identificam-se quais modelos funcionam melhor na prática, em termos de capacidade preditiva, em diferentes frequências amostrais e horizontes de previsão. Uma nova abordagem de análise de densidade total/local é proposta para considerar conjuntamente os inúmeros resultados. Além disso, implementa-se uma regra simples de classificação e escolha de modelos baseada em risco. Um exercício empírico com dados diários e mensais brasileiros revela que os fundamentos macroeconômicos são importantes quando se modela o risco de apreciação da taxa de câmbio, enquanto que os modelos que utilizam informações de survey ou dados financeiros são a melhor forma de considerar o risco de desvalorização cambial. Tais resultados têm relevância para econometristas, gestores de risco ou formuladores de políticas interessados na avaliação de modelos de previsão da taxa de câmbio.