[en] JOINT MODELING OF FIXED INTEREST RATES LOG-RETURNS BASED ON TAIL DEPENDENCE MEASURES

• Main Author: ALDO FERREIRA DA SILVA
• Other Authors: CARLOS TOMEI
• Language: pt
• Published: MAXWELL 2009
• Subjects: [pt] TAXAS DE JUROS; [en] RATES OF INTEREST; [pt] COPULAS ARQUIMEDIANAS; [en] ARCHIMEDEAN COPULAS; [pt] DEPENDENCIA DE CAUDA TOTAL; [en] TOTAL TAIL DEPENDENCE
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=13065@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=13065@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.13065

[pt] A representação e interpretação claras da estrutura de dependência presente em vetores aleatórios, em particular em vetores bivariados, podem ser feitas com o uso do conceito de cópulas. Na análise bivariada, os coeficientes de dependência homogênea e heterogênea de cauda têm por objetivo estudar uma medida de dependência quando as variáveis assumem valores extre- mos. Obtemos as expressões dos coeficientes de dependência heterogênea de cauda a partir da função de distribuição acumulada condicional e apresen- tamos a demonstração de que os coeficientes de dependência homogênea de cauda de uma distribuição normal assimétrica são iguais a zero. Com o uso do conceito de cópulas e de dependência de cauda total, estudamos a estru- tura de dependência entre as seguintes variáveis: (i) log-retornos das taxas, interpoladas, para a estrutura a termo pré-fixada de 1 ano e de 2 anos; (ii) log-retorno das taxas para a estrutura a termo pré-fixada de 1 (um) ano e log-retorno do índice do Ibovespa; e (iii) log-retorno das taxas para a estru- tura a termo pré-fixada de 1 (um) ano e log-retorno da expectativa da taxa PTAX, 6 meses a frente. === [en] Using the concepts of copula we can represent and interpret the dependence structure presented in random vectors with clarity, particularly in bivariate vectors. In bivariate analysis, the role of both heterogeneous tail-dependence coefficient and homogenous tail- dependence coefficient are to study a measure of dependence when variables reach extreme values. We find expressions for the heterogeneous tail-dependence coefficients from the conditional cumulative distribution function and prove that the homoge- neous tail-dependence coefficients of a skewed normal distribution are equal to zero. Using the concepts of copula and the total tail dependence, we study the dependence structure between the following variables: (i) log- return of interpolated rates for the 1-year and 2-year fixed term structure; (ii) log-return of interpolated rate for the 1-year and log- return for the Bo- vespa index; e (iii) log-return of interpolated rate for the 1-year fixed term structure and log-return of expected PTAX, 6 months ahead.