São propostas diversas extensões do modelo dinâmico de Nelson-Siegel para a análise do ajuste e da acurácia preditiva utilizando dados de DI do mercado brasileiro, incorporando, além de variáveis macroeconômicas, a possibilidade de mudanças de regime nos parâmetros dos modelos. As abordagens utilizadas são motivadas por evidências que sugerem mudanças de regime na curva de juros dos EUA, que é mais bem comportada que as de países em desenvolvimento, e evidências de mudança de regime em variáveis macroeconômicas brasileiras. Para a estimação verificamos que, além da incorporação de variáveis macroeconômicas, modelos com maior flexibilidade apresentam melhor ajuste. Na previsão fora da amostra, o desempenho dos modelos dependem do horizonte de previsão e da maturidade considerada, sendo que pelo procedimento do Model Confidence Set os modelos com mudança de regime se destacam. O modelo com mudança de regime nas variáveis latentes e nos fatores macroeconômicos (MDNS-MMacroEnd) destaca-se para maturidades mais elevadas para o horizonte de previsão de 1 mês. Para o horizonte de previsão de 12 meses, o modelo com mudança de regime baseado no artigo de So et al. (1998) nas variáveis macroeconômicas (MDNS-Smacro) apresenta melhor poder preditivo na maioria das maturidades analisadas. Já para o horizonte de 60 meses, o modelo com mudança de regime no fator de decaimento (MDNS-?) possui melhor acurácia preditiva para a maioria das maturidades

This thesis estimates versions of the dynamic Nelson-Siegel model, with macro factors and different methods of regime switch, for Brazilian ID data to analyze the fit and forecast accuracy. Our modeling approach is motivated by evidences suggesting breaks in the USA yield curve, which is more well behave than curves in developing countries, and evidences of regime switch in Brazilian macroeconomics variables. For the fit, the models with macro factors and more flexibility outperform the others. For out of sample forecast, the performance of the models depends of the forecast horizon and the maturity, in which by the procedure of the Model Confidence Set, models with regime switch stand out. Model with regime switch in the latent and macro factors (MDNS-MMacroEnd) outperforms in long maturities at shortest forecast horizon. For twelve month horizon, the model with regime switch based on So et al. (1998) in the macro factors (MDNS-Smacro) outperforms the others in most of the maturities. However, for the sixty month horizon, model with the regime switch in the decay factor (MDNS-?) has better predictive accuracy for most of the maturities