Comparación de un modelo multifactorial de la ETTIparamétrico versus no paramétrico
- Fernández Arufe, Josefa E. (dir.)
- Rojo García, José Luis (dir.)
- Moyano Pesquera, Pedro Benito (coord.)
- Somarriba Arechavala, Noelia (coord.)
Editorial: Asociación Española de Economía Aplicada, ASEPELT
ISBN: 84-96477-93-2
Año de publicación: 2007
Título del volumen: Área VII : Métodos cuantitativos
Volumen: 7
Páginas: 289-306
Congreso: ASEPELT España. Reunión anual (21. 2007. Valladolid)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
En la literatura de los tipos de interés existe un debate continuo sobre cuántos factores son necesarios para explicar la estructura temporal de los tipos de interés (ETTI). Los modelos con un sólo factor ofrecen resultados muy interesantes debido a su sencillez. Sin embargo, son muchos los autores, por ejemplo Canabarro (1995), los que demuestran que son necesarios más factores para explicar la curva. Además los modelos multifactoriales son más adecuados si se quiere valorar activos complejos, como opciones sobre la curva de rendimientos, o planificar estrategias de inmunización. Estos modelos, fundamentalmente si se utilizan técnicas de estimación no paramétrica, presentan una mayor complejidad de estimación y valoración. Gómez-Valle y Martínez-Rodríguez (2006a) presentaron una nueva técnica para reducir el coste computacional de los modelos de dos factores. En este trabajo consideramos un modelo de dos factores: el tipo de interés y la varianza de los cambios del tipo de interés, y mostramos que la técnica planteada por Gómez-Valle y Martínez-Rodríguez (2006a) para su estimación, además de reducir el coste computacional proporciona mejores resultados que modelos que utilizan técnicas paramétricas y modelos GARCH para su estimación, como Longstaff y Schwartz (1992).