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Título: A HIERARCHICAL FACTOR MODEL FOR THE JOINT PREDICTION OF CORPORATE BOND YIELDS
Autor: URSULLA MONTEIRO DA SILVA BELLOTE MACHADO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - ADVISOR
LUCIANO VEREDA OLIVEIRA - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 19535
Catalogação:  17/05/2012 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19535@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19535@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19535

Resumo:
This dissertation constructs an integrated model for interest rate term structure forecast for American corporate bonds associated with different risk levels. Our methodology is primarily based on Nelson and Siegel (1987) and presents extensions proposed in Diebold and Li (2006) and Diebold, Li and Yue (2008). We model the term structure for 14 risk levels and we jointly estimate the level and slope latent factors that drive interest rates dynamics. These factors are then used in the estimation of two super factors which is our main innovation. The yield curve forecast is then determinate from the forecast of the super factors, described by autoregressive processes, as suggested by Diebold and Li (2006). Through the super factors forecast, reconstructed in the form of forecasting the latent factors and their own interest rate. Our results focus on the model’s out of sample forecast and efficiency compared with the random walk model, considered the benchmark model in this type of literature. Our results provide evidence that the proposed models shows no significant gains in relation to the benchmark, especially in predicting one month ahead. Better results were obtained by increasing the forecast horizon, but not being able to overcome the random walk.

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