Estimación de la estructura a plazos de tasas de interés de Colombia utilizando el modelo Diebold, Rudebusch & Aruoba con macrofactores
| Autor: | Gómez Restrepo, Jackelyne |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Restrepo Tobón, Diego Alexander |
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2016 |
| Předmět: |
FILTRACIÓN KALMAN
ECONOMETRÍA Modelo Diebold PRONÓSTICO DE LA ECONOMÍA ECONOMÍA - MÉTODOS ESTADÍSTICOS Economic forecasting TASAS DE INTERÉS Tasa de cambio representativa del mercado (TRM) Curva de rendimientos MACROECONOMÍA - MÉTODOS ESTADÍSTICOS Macroeconomics - Statistical methods Interest rates Matlab (programa para computador) Econometrics TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN Economics - statistical methods Modelo Rudebusch & Aruoba Kalman filtering Estimation theory |
| Zdroj: | Repositorio EAFIT Universidad EAFIT instacron:Universidad EAFIT |
| Popis: | Se presenta una aproximación a la estructura a plazos de tasas de interés del mercado colombiano a través de dos modelos: Modelo de Diebold, & Li con factores latentes y el modelo de Diebold, Rudebusch & Aruoba con Macrofactores, los cuales fueron estimados utilizando un Filtro de Kalman implementado en MATLAB y posteriormente utilizados para obtener pronósticos de la curva en función del comportamiento esperado de variables macroeconómicas y financieras de la economía local y americana -- La inclusión de los macrofactores se hace esperando mejores proyecciones de la curva, de manera que tener proyecciones de estas variables será de utilidad para conocer el comportamiento futuro de la curva de rendimientos local -- Los modelos se ajustan con datos mensuales, tomando el periodo 2003-2015 y testeado con una porción de esta información; el modelo de factores latentes tiene solo información histórica de la curva cero cupón mientras que en el modelo con macrofactores se consideraron variables como: inflación local 12 meses, CDS 5Y, índice VIX, precios del WTI, TRM, tasa de cambio Euro/Dólar, tasa REPO y tasa FED; obteniendo finalmente dos modelos, siendo el que contiene macrofactores el que tiene mejores indicadores de desempeño en el pronóstico |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|