Trabalhos para Discussão Brasília n 146 out 2007 P. 1-32

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2 ISSN CGC / Trabalhos para Discussão Brasília n 146 out 2007 P. 1-32

3 Trabalhos para Discussão Editado pelo Departamento de Estudos e Pesquisas (Depep) workingpaper@bcb.gov.br Editor: Benjamin Miranda Tabak benjamin.tabak@bcb.gov.br Assistente Editorial: Jane Sofia Moita jane.sofia@bcb.gov.br Chefe do Depep: Carlos Hamilton Vasconcelos Araújo carlos.araujo@bcb.gov.br Todos os Trabalhos para Discussão do Banco Central do Brasil são avaliados em processo de double blind referee. Reprodução permitida somente se a fonte for citada como: Trabalhos para Discussão nº 146. Autorizado por Mário Mesquita, Diretor de Política Econômica. Controle Geral de Publicações Banco Central do Brasil Secre/Surel/Dimep SBS Quadra 3 Bloco B Edifício-Sede 1º andar Caixa Postal Brasília DF Telefones: (61) e Fax: (61) editor@bcb.gov.br As opiniões expressas neste trabalho são exclusivamente do(s) autor(es) e não refletem, necessariamente, a visão do Banco Central do Brasil. Ainda que este artigo represente trabalho preliminar, citação da fonte é requerida mesmo quando reproduzido parcialmente. The views expressed in this work are those of the authors and do not necessarily reflect those of the Banco Central or its members. Although these Working Papers often represent preliminary work, citation of source is required when used or reproduced. Central de Atendimento ao Público Endereço: Secre/Surel/Diate Edifício-Sede 2º subsolo SBS Quadra 3 Zona Central Brasília DF DDG: Fax: (61) Internet:

4 Movimentos da Estrutura a Termo e Criterios de Minimizac~ao do Erro de Previs~ao em um Modelo Parametrico Exponencial. Caio Almeida Romeu Gomes y Andre Leite z Jose Vicente x Este Trabalho para Discuss~ao n~ao deve ser citado como representando as opini~oes do Banco Central do Brasil. As opini~oes expressas neste trabalho s~ao exclusivamente do(s) autor(es) e n~ao reetem, necessariamente, a vis~ao do Banco Central do Brasil. Resumo Neste artigo, nos estudamos como diferentes escolhas dos loadings afetam a previs~ao do modelo exponencial de estrutura a termo proposto por Diebold e Li (2006). Os loadings s~ao denidos atraves de um par^ametro especco lambda que controla tanto a velocidade de decaimento da inclinac~ao como o maximo da curvatura. Em particular, adotando uma base de dados formada por taxas brasileiras de DI futuro, nos analisamos quatro regras de escolha que dependem de metricas que minimizam erros de previs~ao para diferentes horizontes de previs~ao. Nos conclumos que a regra otima muda de acordo com a regi~ao dos vencimentos dos DI futuro e com o horizonte de previs~ao, indicando que a escolha de como os movimentos s~ao parametrizados nesse modelo exponencial deve ser feita com cuidado, adaptada para aplicac~ao particular do modelo. Palavras chaves: Modelos Parametricos de Estrutura a Termo, Componentes Principais e Previs~ao da Curva de Juros. Codigos JEL: E43, E47, C53, G10. EPGE, Fundac~ao Getulio Vargas. calmeida@fgv.br y Banco Central do Brasil. romeu.gomes@bcb.gov.br z Banco Central do Brasil. andre.leite@bcb.gov.br x Banco Central do Brasil. jose.valentim@bcb.gov.br 3

5 1 Introduc~ao Previs~ao da Estrutura a Termo de Taxa de Juros (ETTJ) tem enorme import^ancia pratica tanto para os tomadores de decis~oes de poltica monetaria como para os participantes do mercado de renda xa. Neste artigo, nos analisamos a capacidade preditiva do modelo de Diebold e Li (2006) (modelo DL daqui em diante) considerando quatro modos diferentes de estimac~ao do par^ametro do modelo que controla a inclinac~ao e a curvatura da curva de juros. Os resultados mostram que dependendo do horizonte de previs~ao e da taxa que se t^em em foco, estrategias de estimac~ao diferentes desse par^ametro devem ser empregadas. Apesar da relev^ancia do assunto e do grande progresso recente na modelagem da curva de juros, pouca atenc~ao tem sido dada na literatura acad^emica a quest~ao pratica de previs~ao da ETTJ. Duee (2002), usando um modelo am livre de arbitragem, demonstra que a especicac~ao correta do pr^emio de risco e de vital import^ancia na previs~ao da curva de juros. Egorov e outros (2006) mostram que um modelo am com volatilidade estocastica a- presenta boa qualidade de previs~ao da distribuic~ao condicional conjunta da rentabilidade dos b^onus. Diebold e Li (2006), utilizando uma variante do modelo estatstico de Nelson e Siegel (1987) (modelo NS daqui em diante), apresentam uma tecnica para previs~ao da ETTJ americana com resultados signicativamente melhores que diversos modelos tradicionais de series temporais tais como o passeio aleatorio e modelos VAR (vetor autoregressivo) aplicados as taxas. Todavia, ha de se ressaltar que esse resultado promissor tem como contrapartida uma inconsist^encia econ^omica, qual seja: o modelo DL n~ao garante a aus^encia de arbitragem 1. Muito provavelmente o sucesso do modelo DL deve-se n~ao somente aos bons resultados obtidos mas tambem a facilidade de implementac~ao da tecnica. Consequentemente, embora recente, o modelo DL ja e objeto de diversos estudos e extens~oes. No Brasil, Vicente e Tabak (2007) comparam o modelo am gaussiano 2 com o modelo DL e concluem que este ultimo tem poder de previs~ao ligeiramente superior ao primeiro para a curva brasileira. Almeida e outros (2007) prop~oem uma vers~ao din^amica do modelo de Svensson (1994) para ajustar a curva de juros e obt^em resultados superiores aos do modelo DL para a previs~ao da ETTJ brasileira. Varga (2007) usando uma longa base 1 Filipovic e Sharef (2004) mostram como modicar o modelo parametrico NS de modo a impedir a ocorr^encia de oportunidades de arbitragem. 2 Veja Dai e Singleton (2000) para uma descric~ao detalhada dos modelos am. 4

6 de dados de contratos DI futuro replica os achados do modelo DL para o Brasil. Laurini e Hotta (2007) mostram que extens~oes bayesianas do modelo DL aumentam signicativamente a capacidade preditiva. O modelo DL consiste na estimac~ao por mnimos quadrados de uma serie temporal de tr^es fatores estocasticos (associados com o nvel, inclinac~ao e curvatura da curva de juros) a partir de uma amostra de taxas a vista. Em seguida faz-se a previs~ao fora da amostra desses fatores usando um processo autoregressivo de ordem 1 (AR(1)). No entanto, os loadings 3 dos fatores dependem de um par^ametro que controla o ponto de maximo da curvatura e a velocidade de decaimento da inclinac~ao 4. Valores diferentes do decaimento fornecem series temporais diferentes para os fatores estocasticos e portanto previs~oes distintas. Diebold e Li (2006) sugerem xar o par^ametro de decaimento de tal sorte que o maximo teorico da curvatura coincida com o maximo da curvatura extrada da amostra via analise de componentes principais. Embora de forte apelo intuitivo essa abordagem n~ao exclui outras possibilidades igualmente coerentes. Neste trabalho nos avaliamos o desempenho em termos de previs~ao fora da amostra de quatro novas regras de escolha do par^ametro de decaimento. A base de dados do estudo consiste de uma serie diaria de taxas de juros a vista do mercado brasileiro. Na primeira regra o par^ametro de decaimento e determinado de modo a minimizar a soma dos quadrados dos erros de ajuste dentro da amostra. Nas outras tr^es regras os dados dentro da amostra foram divididos em duas sub-bases. Em seguida escolhem-se os valores para o par^ametro de decaimento que minimizam o erro medio quadratico total das previs~oes diarias da ETTJ na segunda sub-base para um horizonte de previs~ao de 1 dia, 1 semana (5 dias uteis) e 1 m^es (21 dias uteis). Por m nos comparamos o poder de previs~ao para esses mesmos tr^es horizontes temporais de cada uma das tecnicas usando uma base de taxas fora da amostra. Em media, a regra otima de escolha do par^ametro de decaimento para previs~ao fora da amostra em cada horizonte considerado coincide com o mesmo horizonte de previs~ao usado no ajuste na segunda sub-base dentro da amostra. Por exemplo, para fazer previs~oes 1 m^es a frente fora da amostra, o par^ametro de decaimento que minimiza os erros de previs~ao 1 m^es a frente na segunda sub-base dentro da amostra e, em media, superior aos demais. No entanto, dependendo da 3 Os loadings de um modelo parametrico correspondem aos autovetores de uma rotac~ao da matriz de covari^ancia das taxas (veja Almeida e outros (2003)). 4 Nos referiremos a esse par^ametro como par^ametro de decaimento. 5

7 taxa de que prazo se deseja prever, essa conclus~ao pode n~ao ser verdadeira. Esse resultado tem dois corolarios importantes. Primeiro, fornece uma regra pratica para os participantes do mercado aplicarem em suas atividades diarias de aprecamento de ativos e gest~ao de risco. Do ponto de vista teorico, demonstra que as previs~oes do modelo DL s~ao sensveis a forma como se estima o par^ametro de controle da curvatura. Essa falta de robustez pode estar relacionada com a diculdade da combinac~ao de modelos parametricos com processos AR(1) em capturar corretamente o pr^emio de risco das taxas forward, conforme apontado por Almeida e Vicente (2007). Ao contrario de todas as aplicac~oes do modelo DL no mercado brasileiro 5, em nossa analise tentamos manter ao maximo a simplicidade do modelo DL original, isto e, estimac~ao dos fatores latentes por uma variante do modelo NS e previs~ao via um processo AR(1). Essa parsim^onia tem por objetivo garantir que as tecnicas propostas para escolha do par^ametro de decaimento do modelo possam ser facilmente empregadas pelos participantes do mercado. O restante do artigo e organizado como se segue. A Sec~ao 2 apresenta uma analise descritiva dos dados usados neste estudo. A Sec~ao 3 descreve o modelo DL e os quatro metodos de escolha do par^ametro de decaimento. Na Sec~ao 4 e feita uma analise dos resultados obtidos. A Sec~ao 5 conclui o trabalho. 2 Dados Os resultados descritos neste trabalho foram obtidos a partir de uma base de dados diarios do mercado futuro de taxa media de depositos internanceiros (DI) de um dia da BM&F (Bolsa de Mercadorias & Futuros), ou mais resumidamente, DI futuro de 1 dia. O perodo de estudo engloba os preg~oes de 04/11/2004 a 28/12/2006 totalizando 534 dias de saques 6. No mercado futuro de DI de 1 dia da BM&F e negociada a taxa de juros efetiva anual, base 252 dias uteis, ate o vencimento do contrato, denida pela acumulac~ao das taxas diarias de DI 7 no perodo compreendido entre a 5 Excec~ao feita ao trabalho de Varga (2007) que, apesar de reestimar o par^ametro de decaimento a cada dois anos, mantem os ingredientes basicos do modelo DL. 6 Dia de saque e um dia util para ns de operac~oes praticadas no mercado nanceiro, conforme estabelecido pelo Conselho Monetario Nacional. 7 Taxa DI e a taxa media de depositos internanceiros de 1 dia calculada pela Central de Custodia e de Liquidac~ao Financeira de Ttulos (Cetip). 6

8 data de negociac~ao e o ultimo dia de negociac~ao do contrato 8. Geralmente, o mercado caracteriza cada contrato DI futuro pela data de vencimento. Com a nalidade de eliminar dados oriundos de contratos pouco lquidos e que portanto poderiam conter informac~ao distorcida, nos eliminados em cada dia de preg~ao os vencimentos com volume negociado inferior a 500 contratos. A cada dia o prazo para o vencimento de um contrato DI futuro diminui de uma unidade. Dessa forma, o prazo das taxas de nossa base muda dia a dia. Evidentemente, como e de praxe na literatura de renda xa, poderamos interpolar diariamente para prazos xos os dados obtidos. Optamos por uma abordagem diferente para evitar que erros de interpolac~ao contaminassem os resultados 9. 3 O Modelo DL O modelo DL e uma variante do modelo parametrico NS no qual a taxa de juros a vista na data t para o prazo, denotada por y t (), tem a seguinte forma funcional: 1 e t 1 e t y t () = 1t + 2t + 3t e t : (1) t O par^ametro t controla a taxa de decaimento exponencial da inclinac~ao e a curvatura da curva de juros. Valores pequenos de t provocam uma reduc~ao suave nos coecientes exponenciais e servem para ajustar bem a curva em prazos longos. Por outro lado, valores altos de t resultam em uma reduc~ao dos coecientes exponenciais mais acentuada e servem para ajustar a curva em prazos mais curtos. Os coecientes 1t, 2t e 3t podem ser interpretados como fatores latentes din^amicos. O loading do primeiro fator e constante e igual a 1, portanto 1t pode ser interpretado como o fator de longo prazo. O loading de 2t e representado por uma func~ao que assume o valor limite igual a 1 para a maturidade tendendo a zero e decai monotonicamente para zero com o aumento da maturidade. Assim, podemos interpretar o segundo fator como o fator de curto prazo. Finalmente, o loading de 3t assume valor limite igual 8 Para maiores detalhes sobre o DI futuro, veja as especicac~oes do contrato desse derivativo disponvel no site 9 Do ponto de vista pratico, o uso das taxas observadas ao inves de taxas interpoladas e de grande valia uma vez que a primeira e a taxa efetivamente negociada. t 7

9 a zero para a maturidade proxima de zero, cresce atingindo seu maximo e depois decai para zero novamente, mas de uma forma mais lenta do que o segundo loading. Dessa forma o terceiro fator representa o fator de medio prazo. A Figura 1 apresenta os loadings desses tr^es fatores. Alternativamente, os fatores latentes podem ser interpretados como os tr^es movimentos basicos da curva de juros 10. Um aumento em 1t provoca um aumento igual nas taxas para todas as maturidades, logo podemos interpretar esse fator como o nvel da curva. Um aumento em 2t gera uma variac~ao maior nas taxas longas que nas curtas. Portanto, podemos interpretar esse fator como a inclinac~ao. Um aumento em 3t tem pouco efeito nas taxas curtas e longas, mas afeta as taxas medias. Logo podemos interpretar esse fator como a curvatura. Os par^ametros 1t, 2t, 3t e t podem ser estimados em cada dia t via um procedimento de mnimos quadrados n~ao lineraes. Diebold e Li (2006) prop~oem, entretanto, uma abordagem mais simples. Primeiramente xa-se o valor do par^ametro de decaimento ( t = para todo t). Em seguida calcula-se o valor dos loadings para esse valor prexado de t. Por m, encontram-se os fatores latentes em cada dia t por mnimos quadrados ordinarios tomando os loadings conhecidos como regressores. Diebold e Li (2006) xam o par^ametro de decaimento de tal forma que o maximo do loading do fator de prazo medio coincida com o maximo observado da curvatura 11. Seja a maturidade onde ocorre o maximo observado da curvatura, ent~ao o par^ametro de decaimento deve satisfazer a: () 2 = e : (2) Obtida uma serie temporal de fatores latentes, a previs~ao da taxa de prazo na data t + h feita com as informac~oes disponveis em t e ^y t+h=t () = ^ 1;t+h=t + ^ 2;t+h=t ( 1 e ) + ^ 3;t+h=t ( 1 e e ); (3) onde ^ i;t+h=t = ^c i + ^ i ^it ; i = 1; 2; 3 (4) 10 Para uma descric~ao detalhada dos movimentos da curva de juros veja Litterman e Scheinkman (1991). 11 A curvatura pode ser extrada via componentes principais. 8

10 com os par^ametros ^c i e ^ i estimados atraves de um processo autoregressivo de ordem 1 na serie temporal do fator i disponvel ate t. A principal contribuic~ao deste trabalho e a analise de quatro tecnicas diferentes de escolha do par^ametro de decaimento. Assim como Diebold e Li (2006) nos xamos t = para todo t. A inovac~ao esta na forma de obtenc~ao do valor de. Em todas as quatro tecnicas, a pesquisa dos lambdas otimos foi feita considerado-se os dados dos 400 primeiros dias da amostra (de 04/11/2004 a 14/06/2006). Os dados do perodo que abrange os dias 401 a 534 (de 16/06/2006 a 28/12/2006) foram utilizados para testar a qualidade da previs~ao gerada por cada tecnica. Na primeira tecnica, nos escolhemos o lambda tal que a soma dos quadrados dos erros de ajuste diarios nos 400 primeiros dias da amostra fosse a menor possvel. O ajuste da curva em cada dia foi obtido atraves de um procedimento de mnimos quadrados ordinarios. Vamos chamar essa tecnica de criterio 1 de estimac~ao do lambda. Nas outras tr^es tecnicas nos dividimos a amostra em duas sub-bases. A primeira compreende os dias 1 ate 300 e a segunda os dias 301 ate 400. Em seguida nos determinamos o lambda que minimiza o erro medio quadratico para previs~oes 1 dia a frente, 1 semana (5 dias uteis) a frente e 1 m^es (21 dias uteis) a frente no perodo da segunda sub-base, feitas estas previs~oes de acordo com a Equac~ao 3. Assim obtemos tr^es lambdas otimos. O primeiro deles minimiza o erro medio quadratico de previs~ao 1 dia a frente no perodo compreendido entre o dia 301 e 400 da amostra. As previs~oes s~ao feitas impondo um processo AR(1) nos fatores latentes conforme a Equac~ao 4. Os outros dois lambdas t^em interpretac~ao semelhante. Vamos chamar essas 3 tecnicas de criterios 2, 3 e 4 de estimac~ao do lambda. Os lambdas otimos obtidos por cada uma dessas tecnicas est~ao indicados na Tabela 1. 4 Analise dos Resultados Passemos agora a analise dos resultados obtidos. As Figuras 2, 3 e 4 apresentam as series temporais dos fatores latentes nvel, inclinac~ao e curvatura, respectivamente, estimados por todos os quatro criterios de escolha do lambda. Observe que as series temporais dos fatores de longo prazo ( 1 ) apresentam uma invers~ao proxima a transic~ao dentro da amostra (ate o dia 400) para 9

11 fora da amostra (dia 401 ate 534): dentro da amostra o 1 estimado pelo criterio 1 e o menor enquanto o 1 estimado pelo criterio 4 e o maior; fora da amostra esses papeis s~ao trocados. Isso pode explicar a melhor capacidade preditiva do criterio 4 para prazos mais longos visto que no perodo de analise a economia brasileira passou por um momento de reduc~ao da taxa de juros basica. Os fatores latentes correspondentes as taxas de curto ( 2 ) e medio ( 3 ) prazos apresentam um comportamento bem parecido quando estimados pelos criterios 1, 2 e 3 e um certo disturbio quando estimado pelo criterio 4. A diculdade para previs~oes de curto prazo demonstrada pelo criterio 4 pode estar relacinada com essa pertubac~ao na inclinac~ao e no nvel. As Tabelas 2 e 3 apresentam as medias dos erros medios quadraticos das previs~oes de 1 dia, 1 semana e 1 m^es a frente de todas as taxas para os quatro criterios propostos de escolha do lambda otimo. Os resultados est~ao em pontos base. Na Tabela 2 os erros medios foram calculados para o mesmo perodo em que os lambdas otimos foram determinados pelos criterios 2, 3 e 4, ou seja, entre os dias 301 e 400. Ja na Tabela 3 os erros reportados referem-se ao perodo fora da amostra, isto e, entre os dias 401 e 534. Todas as previs~oes foram feitas com os dados ate o dia anterior ao dia considerado, reestimando dia a dia os processos autoregressivos descritos pela Equac~ao 4. A Tabela 2 mostra que os menores erros medios quadraticos dentro da amostra para os tr^es prazos de previs~ao s~ao aqueles obtidos usando os lambdas otimos correspondentes, o que n~ao apresenta novidade alguma visto que isso e a condic~ao imposta pelos criterios 2, 3 e 4 de escolha do par^ametro de decaimento. Por outro lado, observando a Tabela 3 vemos que esse resultado continua valendo para as previs~oes fora da amostra. Ainda da analise dessas duas tabelas, notamos que o criterio 1 (ajuste) n~ao e otimo para nenhum horizonte de previs~ao sendo dominado pelo criterio Descompactando os dados das Tabelas 2 e 3 podemos observar como variam os erros de previs~ao ao longo de toda a curva de juros. As Tabelas 4, 5 e 6 mostram o erro medio quadratico de previs~ao da taxa de contratos DI futuro de prazos curtssimo, curto, medio-curto, medio, medio-longo e longo 13 para os horizontes de previs~ao de 1 dia, 1 semana e 1 m^es, respectivamente. Conclus~oes interessantes podem ser feitas a partir da analise do erro medio 12 Melhor entender essa domin^ancia em um sentido fraco, visto que para previs~ao 1 m^es a frente os criterios 1 e 2 apresentam praticamente o mesmo desempenho medio. 13 Estes prazos correspondem ao primeiro, terceiro, quinto, setimo, nono e decimo segundo vencimento em cada dia. Em media, esses DI's vencem em 13, 55, 129, 255, 391 e 610 dias uteis. 10

12 quadratico ao longo de toda a curva. Primeiramente, observe que o criterio 1 apresenta um bom poder de previs~ao da taxa curtssima para horizontes de 1 dia e 1 semana a frente. Alem disso, esse criterio tem a menor dispers~ao de erros ao longo da curva para todos os horizontes de previs~ao. O criterio 1 n~ao favorece uma taxa em particular em detrimento de outra. Em outras palavras, ele tem a melhor capacidade de prever a curva de juros como um todo. O criterio 2 possui um bom desempenho na parte curta e media da curva para horizontes curtos de previs~ao. No entanto, a capacidade preditiva do criterio 2 para taxas de prazo curtssimo e fraca. O criterio 3 e o dominante para todos os horizontes de previs~ao quando se pretende capturar a parte curta da curva, porem, assim como o criterio 2, ele e deciente na previs~ao de curtssimo prazo. Por m, o criterio 4 apresenta boa qualidade de previs~ao para taxas longas e tambem para o horizonte de 1 m^es a frente. Para conrmar estatisticamente se existe ou n~ao diferenca entre as previs~oes geradas pelos quatro criterios de escolha de lambda, nos aplicamos aos resultados obtidos o teste de comparac~ao de previs~oes de Diebold e Mariano (1995). Fixamos o termo de comparac~ao como sendo o criterio 1 de escolha do lambda. A Tabela 7 apresenta a estatstica S1 para uma func~ao de perda quadratica tomando como competidor do termo de comparac~ao os criterios 2, 3 e 4. Entradas positivas indicam domin^ancia do benchmark e negativas o contrario, sendo que valores absolutos maiores que 1,96 representam signic^ancia de 95%. Por um lado, a estatstica S1 corrobora estatisticamente algumas conclus~oes do paragrafo anterior, como por exemplo, o bom desempenho na parte curta e media da curva dos criterios 2 e 3, especialmente para os horizontes de previs~ao de 1 dia e 1 semana a frente. Por outro lado, ela enfraquece outras conclus~oes, como por exemplo, a domin^ancia do criterio 4 para previs~oes 1 m^es a frente. 5 Conclus~ao O objetivo desse trabalho foi avaliar o poder de previs~ao do modelo DL no mercado brasileiro usando quatro metodos diferentes de escolha do par^ametro do modelo que controla a inclinac~ao e a curvatura da curva de juros. Os resultados mostram que a regra otima de escolha desse par^ametro depende do horizonte de previs~ao e da taxa que se pretende prever. Em media, o criterio que seleciona o par^ametro de controle da curvatura que minimiza os erros de ajuste dentro da amostra e o superior. Ele n~ao 11

13 favorece nem discrimina um vencimento de DI ou um horizonte de previs~ao especcos. Quando o objetivo e analisar fatos estilizados do mercado ou propriedades econ^omicas relacionadas a curva de juros, esse criterio e o recomendado. No entanto, para o participante do mercado, muitas vezes mais interessado em acertar o valor de um ativo do que entender o funcionamento dos mercados, outros criterios podem ser mais uteis. Por exemplo, para realizar previs~oes 1 dia a frente de taxas de prazo em torno de 3 meses, e recomendado que o participante do mercado escolha o par^ametro de curvatura que minimiza os erros de previs~ao 1 dia a frente em uma sub-base dentro da amostra. Os resultados mostram ainda que o modelo DL carece de robutez, visto que as conclus~oes s~ao muito sensveis ao valor do par^ametro de curvatura. Muito provavelmente, esse problema esta relacionado com a diculdade de estimar o pr^emio de risco via a combinac~ao de modelos parametricos com processos autoregressivos de ordem 1 (veja Almeida e Vicente (2007)). Nesse sentido, extens~oes do modelo DL original como as propostas por Almeida e outros (2007) e Laurini e Hotta (2007) s~ao promissoras. 12

14 Refer^encias [1] Almeida, C., A. Duarte e C. Fernandes (2003). A Generalization of Principal Components Analysis for Non-Observable Term Structures in Emerging Markets. International Journal of Theoretical and Applied Finance, 6, [2] Almeida, C., R. Gomes, A. Leite e J. Vicente (2007). Does Curvature Enhance Forecasting? Working Paper EPGE, Fundac~ao Getulio Vargas. [3] Almeida, C. e J. Vicente (2007). The Role of No-Arbitrage on Forecasting: Lessons from a Parametric Term Structure Model. Working Paper EPGE, Fundac~ao Getulio Vargas. [4] Dai, Q. e K. Singleton (2000). Specication Analysis of Ane Term Structure Models. Journal of Finance, LV, 5, [5] Diebold, F. e C. Li (2006). Forecasting the Term Structure of Government Bond Yields. Journal of Econometrics, 130, [6] Diebold, F. e R. Mariano (1995). Comparing Predictive Accuracy. Journal of Business and Economic Statistics, 13, [7] Duee G. (2002). Term Premia and Interest Rates Forecasts in Ane Models. Journal of Finance, 57, [8] Egorov, A., Y. Hong e H. Li (2006). Validating Forecasts of the Joint Probability Density of Bond Yields: Can Ane Models Beat Random Walk? Journal of Econometrics, 135, [9] Filipovic, D. e E. Sharef (2004). Conditions for Consistent Exponential- Polynomial Forward Rate Processes with Multiple Nontrivial Factors. International Journal of Theoretical and Applied Finance, 7, [10] Laurini, M. e L. Hotta (2007). Extens~oes Bayesianas do Modelo de Estrutura a Termo de Diebold e Li. Working Paper Ibmec 40. [11] Litterman R. e J. Scheinkman (1991). Common Factors Aecting Bond Returns. Journal of Fixed Income, 1, [12] Nelson C. e A. Siegel (1987). Parsimonious Modeling of Yield Curves. Journal of Business, 60, 4,

15 [13] Svensson L. (1994). Monetary Policy with Flexible Exchange Rates and Forward Interest Rates as Indicators. Institute for International Economic Studies, Stockholm University. [14] Varga, G. (2007). Brazilian (Local) Term Structure Forecast in a Factor Model. VII Encontro Brasileiro de Financas. [15] Vicente J. e B. Tabak (2007). Forecasting Bond Yields in the Brazilian Fixed Income Market. Working Paper Banco Central do Brasil. 14

16 Criterio Descric~ao Lambda 1 Ajuste 1, Previs~ao 1 dia 2, Previs~ao 1 semana 5, Previs~ao 1 m^es 14,8119 Tabela 1: Lambdas otimos estimados por quatro criterios diferentes. Essa tabela apresenta os lambdas estimados segundo quatro criterios diferentes. O criterio ajuste corresponde a escolher o lambda que minimiza o erro de ajuste no perodo compreendido entre o dia 1 e o dia 400. Previs~ao 1 dia minimiza o erro de previs~ao 1 dia a frente no perodo entre os dias 301 e 400. Previs~ao 1 semana minimiza o erro de previs~ao 1 semana a frente no perodo entre os dias 301 e 400. Previs~ao 1 m^es minimiza o erro de previs~ao 1 m^es a frente no perodo entre os dias 301 e 400. Criterio Previs~ao 1 dia Previs~ao 1 semana Previs~ao 1 m^es 1 19,54 45,35 143, ,78 41,29 132, ,82 36,65 97, ,06 48,50 70,10 Tabela 2: Media dos erros medios quadraticos de previs~ao de todas as taxas entre os dias 301 e 400. Essa tabela apresenta as medias dos erros medios quadraticos em pontos base de todas as taxas para previs~oes 1 dia, 1 semana e 1 m^es a frente. Os erros foram calculados dentro da amostra entre os dias 301 e 400, perodo de determinac~ao do lambda otimo para os criterios 2, 3 e 4. 15

17 Criterio Previs~ao 1 dia Previs~ao 1 semana Previs~ao 1 m^es 1 11,18 33,67 106, ,57 31,99 106, ,20 30,73 86, ,10 39,14 73,10 Tabela 3: Media dos erros medios quadraticos de previs~ao de todas as taxas entre os dias 401 e 534. Essa tabela apresenta as medias dos erros medios quadraticos em pontos base de todas as taxas para previs~oes 1 dia, 1 semana e 1 m^es a frente. Os erros foram calculados fora da amostra entre os dias 401 e 534. Criterio Curtssimo Curto Medio Medio Medio Longo curto longo Tabela 4: Erros medios quadraticos de previs~ao 1 dia a frente fora da amostra para DI's futuro de diferentes prazos. Essa tabela apresenta os erros medios quadraticos em pontos base para previs~oes 1 dia a frente dos DI's futuro de prazo curtssimo (primeiro vencimento), curto (terceiro vencimento), medio-curto (quinto vencimento), medio (setimo vencimento), medio-longo (nono vencimento) e longo (decimo segundo vencimento). Os erros foram calculados fora da amostra entre os dias 401 e 534. Em destaque o menor erro para cada prazo. 16

18 Criterio Curtssimo Curto Medio Medio Medio Longo curto longo Tabela 5: Erros medios quadraticos de previs~ao 5 dias a frente fora da amostra para DI's futuro de diferentes prazos. Essa tabela apresenta os erros medios quadraticos em pontos base para previs~oes 5 dias a frente dos DI's futuro de prazo curtssimo (primeiro vencimento), curto (terceiro vencimento), medio-curto (quinto vencimento), medio (setimo vencimento), medio-longo (nono vencimento) e longo (decimo segundo vencimento). Os erros foram calculados fora da amostra entre os dias 401 e 534. Em destaque o menor erro para cada prazo. Criterio Curtssimo Curto Medio Medio Medio Longo curto longo Tabela 6: Erros medios quadraticos de previs~ao 21 dias a frente fora da amostra para DI's futuro de diferentes prazos. Essa tabela apresenta os erros medios quadraticos em pontos base para previs~oes 21 dias a frente dos DI's futuro de prazo curtssimo (primeiro vencimento), curto (terceiro vencimento), medio-curto (quinto vencimento), medio (setimo vencimento), medio-longo (nono vencimento) e longo (decimo segundo vencimento). Os erros foram calculados fora da amostra entre os dias 401 e 534. Em destaque o menor erro para cada prazo. 17

19 Prazo Curtssimo Curto Medio Medio Medio Longo curto longo Criterio Previs~ao 1 dia a frente Criterio Previs~ao 1 semana a frente Criterio Previs~ao 1 m^es a frente Tabela 7: Estatstica S1 de signic^ancia entre as diferencas de previs~oes fora da amostra: Teste de Diebold e Mariano (1995). Essa tabela apresenta a estatstica S1 de Diebold e Mariano (1995) para previs~oes 1 dia a frente, 1 semana a frente e 1 m^es a frente fora da amostra (dias 401 a 534). O termo de comparac~ao e o criterio 1 de escolha do lambda e a func~ao de perda e o erro medio quadratico. Entradas positivas representam domin^ancia de previs~ao do criterio 1. Valores absolutos grandes para S1 indicam alta probabilidade de rejeitar a hipotese nula (diferenca entre os erros medios quadraticos desprezvel). Valores absolutos maiores que 1,96 correspondem a uma rejeic~ao da hipotese nula a um nvel de conanca de 95%. 18

20 Figura 1: Loadings do modelo DL Essa gura apresenta os loadings do modelo DL correspondente aos fatores nvel ( 1 ), inclinac~ao ( 2 ) e curvatura ( 3 ) considerando = 5; 5288 (xo). 19

21 Figura 2: Serie temporal do fator latente nvel para cada um dos criterios de escolha de lambda. Essa gura apresenta a serie temporal do fator latente nvel para cada um dos criterios de escolha do par^ametro de decaimento ao longo dos 534 dias analisados nesse estudo. 20

22 Figura 3: Serie temporal do fator latente inclinac~ao para cada um dos criterios de escolha de lambda. Essa gura apresenta a serie temporal do fator latente inclinac~ao para cada um dos criterios de escolha do par^ametro de decaimento ao longo dos 534 dias analisados nesse estudo. 21

23 Figura 4: Serie temporal do fator latente curvatura para cada um dos criterios de escolha de lambda. Essa gura apresenta a serie temporal do fator latente curvatura para cada um dos criterios de escolha do par^ametro de decaimento ao longo dos 534 dias analisados nesse estudo. 22

24 Banco Central do Brasil Trabalhos para Discussão Os Trabalhos para Discussão podem ser acessados na internet, no formato PDF, no endereço: Working Paper Series Working Papers in PDF format can be downloaded from: 1 Implementing Inflation Targeting in Brazil Joel Bogdanski, Alexandre Antonio Tombini and Sérgio Ribeiro da Costa Werlang 2 Política Monetária e Supervisão do Sistema Financeiro Nacional no Banco Central do Brasil Eduardo Lundberg Monetary Policy and Banking Supervision Functions on the Central Bank Eduardo Lundberg 3 Private Sector Participation: a Theoretical Justification of the Brazilian Position Sérgio Ribeiro da Costa Werlang 4 An Information Theory Approach to the Aggregation of Log-Linear Models Pedro H. Albuquerque 5 The Pass-Through from Depreciation to Inflation: a Panel Study Ilan Goldfajn and Sérgio Ribeiro da Costa Werlang 6 Optimal Interest Rate Rules in Inflation Targeting Frameworks José Alvaro Rodrigues Neto, Fabio Araújo and Marta Baltar J. Moreira 7 Leading Indicators of Inflation for Brazil Marcelle Chauvet 8 The Correlation Matrix of the Brazilian Central Bank s Standard Model for Interest Rate Market Risk José Alvaro Rodrigues Neto 9 Estimating Exchange Market Pressure and Intervention Activity Emanuel-Werner Kohlscheen 10 Análise do Financiamento Externo a uma Pequena Economia Aplicação da Teoria do Prêmio Monetário ao Caso Brasileiro: Carlos Hamilton Vasconcelos Araújo e Renato Galvão Flôres Júnior 11 A Note on the Efficient Estimation of Inflation in Brazil Michael F. Bryan and Stephen G. Cecchetti 12 A Test of Competition in Brazilian Banking Márcio I. Nakane Jul/2000 Jul/2000 Jul/2000 Jul/2000 Jul/2000 Jul/2000 Jul/2000 Sep/2000 Sep/2000 Nov/2000 Mar/2001 Mar/2001 Mar/

25 13 Modelos de Previsão de Insolvência Bancária no Brasil Marcio Magalhães Janot 14 Evaluating Core Inflation Measures for Brazil Francisco Marcos Rodrigues Figueiredo 15 Is It Worth Tracking Dollar/Real Implied Volatility? Sandro Canesso de Andrade and Benjamin Miranda Tabak 16 Avaliação das Projeções do Modelo Estrutural do Banco Central do Brasil para a Taxa de Variação do IPCA Sergio Afonso Lago Alves Evaluation of the Central Bank of Brazil Structural Model s Inflation Forecasts in an Inflation Targeting Framework Sergio Afonso Lago Alves 17 Estimando o Produto Potencial Brasileiro: uma Abordagem de Função de Produção Tito Nícias Teixeira da Silva Filho Estimating Brazilian Potential Output: a Production Function Approach Tito Nícias Teixeira da Silva Filho 18 A Simple Model for Inflation Targeting in Brazil Paulo Springer de Freitas and Marcelo Kfoury Muinhos 19 Uncovered Interest Parity with Fundamentals: a Brazilian Exchange Rate Forecast Model Marcelo Kfoury Muinhos, Paulo Springer de Freitas and Fabio Araújo 20 Credit Channel without the LM Curve Victorio Y. T. Chu and Márcio I. Nakane 21 Os Impactos Econômicos da CPMF: Teoria e Evidência Pedro H. Albuquerque 22 Decentralized Portfolio Management Paulo Coutinho and Benjamin Miranda Tabak 23 Os Efeitos da CPMF sobre a Intermediação Financeira Sérgio Mikio Koyama e Márcio I. Nakane 24 Inflation Targeting in Brazil: Shocks, Backward-Looking Prices, and IMF Conditionality Joel Bogdanski, Paulo Springer de Freitas, Ilan Goldfajn and Alexandre Antonio Tombini 25 Inflation Targeting in Brazil: Reviewing Two Years of Monetary Policy 1999/00 Pedro Fachada 26 Inflation Targeting in an Open Financially Integrated Emerging Economy: the Case of Brazil Marcelo Kfoury Muinhos 27 Complementaridade e Fungibilidade dos Fluxos de Capitais Internacionais Carlos Hamilton Vasconcelos Araújo e Renato Galvão Flôres Júnior Mar/2001 Mar/2001 Mar/2001 Mar/2001 Jul/2001 Abr/2001 Aug/2002 Apr/2001 May/2001 May/2001 Jun/2001 Jun/2001 Jul/2001 Aug/2001 Aug/2001 Aug/2001 Set/

26 28 Regras Monetárias e Dinâmica Macroeconômica no Brasil: uma Abordagem de Expectativas Racionais Marco Antonio Bonomo e Ricardo D. Brito 29 Using a Money Demand Model to Evaluate Monetary Policies in Brazil Pedro H. Albuquerque and Solange Gouvêa 30 Testing the Expectations Hypothesis in the Brazilian Term Structure of Interest Rates Benjamin Miranda Tabak and Sandro Canesso de Andrade 31 Algumas Considerações sobre a Sazonalidade no IPCA Francisco Marcos R. Figueiredo e Roberta Blass Staub 32 Crises Cambiais e Ataques Especulativos no Brasil Mauro Costa Miranda 33 Monetary Policy and Inflation in Brazil ( ): a VAR Estimation André Minella 34 Constrained Discretion and Collective Action Problems: Reflections on the Resolution of International Financial Crises Arminio Fraga and Daniel Luiz Gleizer 35 Uma Definição Operacional de Estabilidade de Preços Tito Nícias Teixeira da Silva Filho 36 Can Emerging Markets Float? Should They Inflation Target? Barry Eichengreen 37 Monetary Policy in Brazil: Remarks on the Inflation Targeting Regime, Public Debt Management and Open Market Operations Luiz Fernando Figueiredo, Pedro Fachada and Sérgio Goldenstein 38 Volatilidade Implícita e Antecipação de Eventos de Stress: um Teste para o Mercado Brasileiro Frederico Pechir Gomes 39 Opções sobre Dólar Comercial e Expectativas a Respeito do Comportamento da Taxa de Câmbio Paulo Castor de Castro 40 Speculative Attacks on Debts, Dollarization and Optimum Currency Areas Aloisio Araujo and Márcia Leon 41 Mudanças de Regime no Câmbio Brasileiro Carlos Hamilton V. Araújo e Getúlio B. da Silveira Filho 42 Modelo Estrutural com Setor Externo: Endogenização do Prêmio de Risco e do Câmbio Marcelo Kfoury Muinhos, Sérgio Afonso Lago Alves e Gil Riella 43 The Effects of the Brazilian ADRs Program on Domestic Market Efficiency Benjamin Miranda Tabak and Eduardo José Araújo Lima Nov/2001 Nov/2001 Nov/2001 Nov/2001 Nov/2001 Nov/2001 Nov/2001 Dez/2001 Feb/2002 Mar/2002 Mar/2002 Mar/2002 Apr/2002 Jun/2002 Jun/2002 Jun/

27 44 Estrutura Competitiva, Produtividade Industrial e Liberação Comercial no Brasil Pedro Cavalcanti Ferreira e Osmani Teixeira de Carvalho Guillén 45 Optimal Monetary Policy, Gains from Commitment, and Inflation Persistence André Minella 46 The Determinants of Bank Interest Spread in Brazil Tarsila Segalla Afanasieff, Priscilla Maria Villa Lhacer and Márcio I. Nakane 47 Indicadores Derivados de Agregados Monetários Fernando de Aquino Fonseca Neto e José Albuquerque Júnior 48 Should Government Smooth Exchange Rate Risk? Ilan Goldfajn and Marcos Antonio Silveira 49 Desenvolvimento do Sistema Financeiro e Crescimento Econômico no Brasil: Evidências de Causalidade Orlando Carneiro de Matos 50 Macroeconomic Coordination and Inflation Targeting in a Two-Country Model Eui Jung Chang, Marcelo Kfoury Muinhos and Joanílio Rodolpho Teixeira 51 Credit Channel with Sovereign Credit Risk: an Empirical Test Victorio Yi Tson Chu 52 Generalized Hyperbolic Distributions and Brazilian Data José Fajardo and Aquiles Farias 53 Inflation Targeting in Brazil: Lessons and Challenges André Minella, Paulo Springer de Freitas, Ilan Goldfajn and Marcelo Kfoury Muinhos 54 Stock Returns and Volatility Benjamin Miranda Tabak and Solange Maria Guerra 55 Componentes de Curto e Longo Prazo das Taxas de Juros no Brasil Carlos Hamilton Vasconcelos Araújo e Osmani Teixeira de Carvalho de Guillén 56 Causality and Cointegration in Stock Markets: the Case of Latin America Benjamin Miranda Tabak and Eduardo José Araújo Lima 57 As Leis de Falência: uma Abordagem Econômica Aloisio Araujo 58 The Random Walk Hypothesis and the Behavior of Foreign Capital Portfolio Flows: the Brazilian Stock Market Case Benjamin Miranda Tabak 59 Os Preços Administrados e a Inflação no Brasil Francisco Marcos R. Figueiredo e Thaís Porto Ferreira 60 Delegated Portfolio Management Paulo Coutinho and Benjamin Miranda Tabak Jun/2002 Aug/2002 Aug/2002 Set/2002 Sep/2002 Set/2002 Sep/2002 Sep/2002 Sep/2002 Nov/2002 Nov/2002 Nov/2002 Dec/2002 Dez/2002 Dec/2002 Dez/2002 Dec/

28 61 O Uso de Dados de Alta Freqüência na Estimação da Volatilidade e do Valor em Risco para o Ibovespa João Maurício de Souza Moreira e Eduardo Facó Lemgruber 62 Taxa de Juros e Concentração Bancária no Brasil Eduardo Kiyoshi Tonooka e Sérgio Mikio Koyama 63 Optimal Monetary Rules: the Case of Brazil Charles Lima de Almeida, Marco Aurélio Peres, Geraldo da Silva e Souza and Benjamin Miranda Tabak 64 Medium-Size Macroeconomic Model for the Brazilian Economy Marcelo Kfoury Muinhos and Sergio Afonso Lago Alves 65 On the Information Content of Oil Future Prices Benjamin Miranda Tabak 66 A Taxa de Juros de Equilíbrio: uma Abordagem Múltipla Pedro Calhman de Miranda e Marcelo Kfoury Muinhos 67 Avaliação de Métodos de Cálculo de Exigência de Capital para Risco de Mercado de Carteiras de Ações no Brasil Gustavo S. Araújo, João Maurício S. Moreira e Ricardo S. Maia Clemente 68 Real Balances in the Utility Function: Evidence for Brazil Leonardo Soriano de Alencar and Márcio I. Nakane 69 r-filters: a Hodrick-Prescott Filter Generalization Fabio Araújo, Marta Baltar Moreira Areosa and José Alvaro Rodrigues Neto 70 Monetary Policy Surprises and the Brazilian Term Structure of Interest Rates Benjamin Miranda Tabak 71 On Shadow-Prices of Banks in Real-Time Gross Settlement Systems Rodrigo Penaloza 72 O Prêmio pela Maturidade na Estrutura a Termo das Taxas de Juros Brasileiras Ricardo Dias de Oliveira Brito, Angelo J. Mont'Alverne Duarte e Osmani Teixeira de C. Guillen 73 Análise de Componentes Principais de Dados Funcionais uma Aplicação às Estruturas a Termo de Taxas de Juros Getúlio Borges da Silveira e Octavio Bessada 74 Aplicação do Modelo de Black, Derman & Toy à Precificação de Opções Sobre Títulos de Renda Fixa Octavio Manuel Bessada Lion, Carlos Alberto Nunes Cosenza e César das Neves 75 Brazil s Financial System: Resilience to Shocks, no Currency Substitution, but Struggling to Promote Growth Ilan Goldfajn, Katherine Hennings and Helio Mori Dez/2002 Fev/2003 Feb/2003 Feb/2003 Feb/2003 Fev/2003 Fev/2003 Feb/2003 Feb/2003 Feb/2003 Apr/2003 Maio/2003 Maio/2003 Maio/2003 Jun/

29 76 Inflation Targeting in Emerging Market Economies Arminio Fraga, Ilan Goldfajn and André Minella 77 Inflation Targeting in Brazil: Constructing Credibility under Exchange Rate Volatility André Minella, Paulo Springer de Freitas, Ilan Goldfajn and Marcelo Kfoury Muinhos 78 Contornando os Pressupostos de Black & Scholes: Aplicação do Modelo de Precificação de Opções de Duan no Mercado Brasileiro Gustavo Silva Araújo, Claudio Henrique da Silveira Barbedo, Antonio Carlos Figueiredo, Eduardo Facó Lemgruber 79 Inclusão do Decaimento Temporal na Metodologia Delta-Gama para o Cálculo do VaR de Carteiras Compradas em Opções no Brasil Claudio Henrique da Silveira Barbedo, Gustavo Silva Araújo, Eduardo Facó Lemgruber 80 Diferenças e Semelhanças entre Países da América Latina: uma Análise de Markov Switching para os Ciclos Econômicos de Brasil e Argentina Arnildo da Silva Correa 81 Bank Competition, Agency Costs and the Performance of the Monetary Policy Leonardo Soriano de Alencar and Márcio I. Nakane 82 Carteiras de Opções: Avaliação de Metodologias de Exigência de Capital no Mercado Brasileiro Cláudio Henrique da Silveira Barbedo e Gustavo Silva Araújo 83 Does Inflation Targeting Reduce Inflation? An Analysis for the OECD Industrial Countries Thomas Y. Wu 84 Speculative Attacks on Debts and Optimum Currency Area: a Welfare Analysis Aloisio Araujo and Marcia Leon 85 Risk Premia for Emerging Markets Bonds: Evidence from Brazilian Government Debt, André Soares Loureiro and Fernando de Holanda Barbosa 86 Identificação do Fator Estocástico de Descontos e Algumas Implicações sobre Testes de Modelos de Consumo Fabio Araujo e João Victor Issler 87 Mercado de Crédito: uma Análise Econométrica dos Volumes de Crédito Total e Habitacional no Brasil Ana Carla Abrão Costa 88 Ciclos Internacionais de Negócios: uma Análise de Mudança de Regime Markoviano para Brasil, Argentina e Estados Unidos Arnildo da Silva Correa e Ronald Otto Hillbrecht 89 O Mercado de Hedge Cambial no Brasil: Reação das Instituições Financeiras a Intervenções do Banco Central Fernando N. de Oliveira Jun/2003 Jul/2003 Out/2003 Out/2003 Out/2003 Jan/2004 Mar/2004 May/2004 May/2004 May/2004 Maio/2004 Dez/2004 Dez/2004 Dez/

30 90 Bank Privatization and Productivity: Evidence for Brazil Márcio I. Nakane and Daniela B. Weintraub 91 Credit Risk Measurement and the Regulation of Bank Capital and Provision Requirements in Brazil a Corporate Analysis Ricardo Schechtman, Valéria Salomão Garcia, Sergio Mikio Koyama and Guilherme Cronemberger Parente 92 Steady-State Analysis of an Open Economy General Equilibrium Model for Brazil Mirta Noemi Sataka Bugarin, Roberto de Goes Ellery Jr., Victor Gomes Silva, Marcelo Kfoury Muinhos 93 Avaliação de Modelos de Cálculo de Exigência de Capital para Risco Cambial Claudio H. da S. Barbedo, Gustavo S. Araújo, João Maurício S. Moreira e Ricardo S. Maia Clemente 94 Simulação Histórica Filtrada: Incorporação da Volatilidade ao Modelo Histórico de Cálculo de Risco para Ativos Não-Lineares Claudio Henrique da Silveira Barbedo, Gustavo Silva Araújo e Eduardo Facó Lemgruber 95 Comment on Market Discipline and Monetary Policy by Carl Walsh Maurício S. Bugarin and Fábia A. de Carvalho 96 O que É Estratégia: uma Abordagem Multiparadigmática para a Disciplina Anthero de Moraes Meirelles 97 Finance and the Business Cycle: a Kalman Filter Approach with Markov Switching Ryan A. Compton and Jose Ricardo da Costa e Silva 98 Capital Flows Cycle: Stylized Facts and Empirical Evidences for Emerging Market Economies Helio Mori e Marcelo Kfoury Muinhos 99 Adequação das Medidas de Valor em Risco na Formulação da Exigência de Capital para Estratégias de Opções no Mercado Brasileiro Gustavo Silva Araújo, Claudio Henrique da Silveira Barbedo,e Eduardo Facó Lemgruber 100 Targets and Inflation Dynamics Sergio A. L. Alves and Waldyr D. Areosa 101 Comparing Equilibrium Real Interest Rates: Different Approaches to Measure Brazilian Rates Marcelo Kfoury Muinhos and Márcio I. Nakane 102 Judicial Risk and Credit Market Performance: Micro Evidence from Brazilian Payroll Loans Ana Carla A. Costa and João M. P. de Mello 103 The Effect of Adverse Supply Shocks on Monetary Policy and Output Maria da Glória D. S. Araújo, Mirta Bugarin, Marcelo Kfoury Muinhos and Jose Ricardo C. Silva Dec/2004 Dec/2004 Apr/2005 Abr/2005 Abr/2005 Apr/2005 Ago/2005 Aug/2005 Aug/2005 Set/2005 Oct/2005 Mar/2006 Apr/2006 Apr/

31 104 Extração de Informação de Opções Cambiais no Brasil Eui Jung Chang e Benjamin Miranda Tabak 105 Representing Roommate s Preferences with Symmetric Utilities José Alvaro Rodrigues Neto 106 Testing Nonlinearities Between Brazilian Exchange Rates and Inflation Volatilities Cristiane R. Albuquerque and Marcelo Portugal 107 Demand for Bank Services and Market Power in Brazilian Banking Márcio I. Nakane, Leonardo S. Alencar and Fabio Kanczuk 108 O Efeito da Consignação em Folha nas Taxas de Juros dos Empréstimos Pessoais Eduardo A. S. Rodrigues, Victorio Chu, Leonardo S. Alencar e Tony Takeda 109 The Recent Brazilian Disinflation Process and Costs Alexandre A. Tombini and Sergio A. Lago Alves 110 Fatores de Risco e o Spread Bancário no Brasil Fernando G. Bignotto e Eduardo Augusto de Souza Rodrigues 111 Avaliação de Modelos de Exigência de Capital para Risco de Mercado do Cupom Cambial Alan Cosme Rodrigues da Silva, João Maurício de Souza Moreira e Myrian Beatriz Eiras das Neves 112 Interdependence and Contagion: an Analysis of Information Transmission in Latin America's Stock Markets Angelo Marsiglia Fasolo 113 Investigação da Memória de Longo Prazo da Taxa de Câmbio no Brasil Sergio Rubens Stancato de Souza, Benjamin Miranda Tabak e Daniel O. Cajueiro 114 The Inequality Channel of Monetary Transmission Marta Areosa and Waldyr Areosa 115 Myopic Loss Aversion and House-Money Effect Overseas: an Experimental Approach José L. B. Fernandes, Juan Ignacio Peña and Benjamin M. Tabak 116 Out-Of-The-Money Monte Carlo Simulation Option Pricing: the Join Use of Importance Sampling and Descriptive Sampling Jaqueline Terra Moura Marins, Eduardo Saliby and Joséte Florencio dos Santos 117 An Analysis of Off-Site Supervision of Banks Profitability, Risk and Capital Adequacy: a Portfolio Simulation Approach Applied to Brazilian Banks Theodore M. Barnhill, Marcos R. Souto and Benjamin M. Tabak 118 Contagion, Bankruptcy and Social Welfare Analysis in a Financial Economy with Risk Regulation Constraint Aloísio P. Araújo and José Valentim M. Vicente Abr/2006 Apr/2006 May/2006 Jun/2006 Jun/2006 Jun/2006 Jul/2006 Jul/2006 Jul/2006 Ago/2006 Aug/2006 Sep/2006 Sep/2006 Sep/2006 Oct/

32 119 A Central de Risco de Crédito no Brasil: uma Análise de Utilidade de Informação Ricardo Schechtman 120 Forecasting Interest Rates: an Application for Brazil Eduardo J. A. Lima, Felipe Luduvice and Benjamin M. Tabak 121 The Role of Consumer s Risk Aversion on Price Rigidity Sergio A. Lago Alves and Mirta N. S. Bugarin 122 Nonlinear Mechanisms of the Exchange Rate Pass-Through: a Phillips Curve Model With Threshold for Brazil Arnildo da Silva Correa and André Minella 123 A Neoclassical Analysis of the Brazilian Lost-Decades Flávia Mourão Graminho 124 The Dynamic Relations between Stock Prices and Exchange Rates: Evidence for Brazil Benjamin M. Tabak 125 Herding Behavior by Equity Foreign Investors on Emerging Markets Barbara Alemanni and José Renato Haas Ornelas 126 Risk Premium: Insights over the Threshold José L. B. Fernandes, Augusto Hasman and Juan Ignacio Peña 127 Uma Investigação Baseada em Reamostragem sobre Requerimentos de Capital para Risco de Crédito no Brasil Ricardo Schechtman 128 Term Structure Movements Implicit in Option Prices Caio Ibsen R. Almeida and José Valentim M. Vicente 129 Brazil: Taming Inflation Expectations Afonso S. Bevilaqua, Mário Mesquita and André Minella 130 The Role of Banks in the Brazilian Interbank Market: Does Bank Type Matter? Daniel O. Cajueiro and Benjamin M. Tabak 131 Long-Range Dependence in Exchange Rates: the Case of the European Monetary System Sergio Rubens Stancato de Souza, Benjamin M. Tabak and Daniel O. Cajueiro 132 Credit Risk Monte Carlo Simulation Using Simplified Creditmetrics Model: the Joint Use of Importance Sampling and Descriptive Sampling Jaqueline Terra Moura Marins and Eduardo Saliby 133 A New Proposal for Collection and Generation of Information on Financial Institutions Risk: the Case of Derivatives Gilneu F. A. Vivan and Benjamin M. Tabak 134 Amostragem Descritiva no Apreçamento de Opções Européias através de Simulação Monte Carlo: o Efeito da Dimensionalidade e da Probabilidade de Exercício no Ganho de Precisão Eduardo Saliby, Sergio Luiz Medeiros Proença de Gouvêa e Jaqueline Terra Moura Marins Out/2006 Oct/2006 Nov/2006 Nov/2006 Nov/2006 Nov/2006 Dec/2006 Dec/2006 Dec/2006 Dec/2006 Jan/2007 Jan/2007 Mar/2007 Mar/2007 Mar/2007 Abr/