La curva de rendimiento puede explicarse mediante un ACP, donde la proporción acumulada explicada para muchos fines prácticos es lo suficientemente alta con tres factores.
Para un conjunto de datos, utilizado en https://www.r-bloggers.com/principal-component-analysis-to-yield-curve-change/ explicaron el 58% con el factor1, el 85% añadiendo el factor2 y el 93% añadiendo el factor3. Esto coincide con otros conjuntos de datos que he visto, por ejemplo, Tsay - Analysis of Financial Time Series.
Los tres factores se interpretan a partir de los signos y tamaños de los coeficientes como "desplazamiento, giro y curvatura". Dado que la curvatura explica la menor cantidad de variabilidad, ¿implica que los desplazamientos ocurren más raramente en el mundo real que un turno? Es decir, ¿el ordenamiento nos dice algo sobre la frecuencia con la que se producen? ¿O es que cuando se producen los desplazamientos el aspecto cambia tanto que es el primer componente principal?
