Predicción de Tipos de Interés con Modelos Vasicek y CIR

Описание: Este estudio presenta una nueva metodología para predecir los tipos de interés futuros utilizando los modelos de Vasicek y Cox-Ingersoll-Ross (CIR). A diferencia de los usos tradicionales de estos modelos para la fijación de precios de derivados, este enfoque se centra en la previsión de los tipos esperados para diferentes vencimientos, basándose en datos históricos del mercado financiero. La principal innovación radica en la partición de la muestra de datos en subconjuntos más pequeños y manejables, lo que permite capturar de manera más efectiva los cambios significativos en la volatilidad de los tipos de interés.

El método propuesto aborda los desafíos comunes en la modelización de los tipos de interés, como los cambios de régimen, la agrupación de la volatilidad y las distribuciones asimétricas. Además, se adapta al entorno actual del mercado, que se caracteriza por tipos de interés bajos o incluso negativos. Al dividir los datos, el modelo puede calibrar mejor sus parámetros para reflejar los saltos y la dinámica cambiante del mercado, considerando únicamente los períodos históricos más relevantes para la predicción.

La investigación demuestra que esta técnica de partición mejora significativamente la precisión de las previsiones en comparación con métodos más tradicionales como el Promedio Móvil Ponderado Exponencialmente (EWMA). Los resultados empíricos, probados con datos del euro, muestran un mejor rendimiento, especialmente cuando se utiliza el modelo CIR con una partición de datos que sigue una distribución Chi-cuadrado no central. Esto sugiere que el enfoque es robusto y eficaz para prever la evolución de los tipos de interés en condiciones de mercado complejas.


Link al paper: https://arxiv.org/pdf/1901.02246


Autores del estudio: Giuseppe Orlando, Rosa Maria Mininni, Michele Bufalo


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