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La curva de rendimiento de Vasicek

La estructura del término está determinada por un modelo afín de dos factores (Vasicek). Usando los datos del mercado de intercambio mensual, ajustamos el modelo para que coincida exactamente los puntos de un año y diez años a lo largo de la curva de intercambio cada mes. Una vez que ajustados a estos puntos, entonces identificamos cuán lejos de la curva ajustada las otras tasas de intercambio son.

Encima de una cita con la que estoy trabajando y tratando de entender cuáles son mis pasos y agradecería cualquier ayuda.

Actualmente soy capaz de hacer una estimación MLE de puntos cortos (1Y) y largos (10Y), pero no entiendo, cómo puedo calibrar esto para que se ajuste a la curva inicial. Sin calibración, me está dando valores muy raros para otros vencimientos. La principal herramienta que uso es R, pero realmente cualquier código o un buen ejemplo paso a paso ayudaría.

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Hola, ¿te importaría compartir tus códigos para el paso 1? ¿Utilizó la calibración hacia atrás utilizando los precios de los bonos de cupón cero? Le agradezco mucho si puede ayudarnos.

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Lo siento, ya he cambiado de trabajo y todo. Esto podría ayudar web.math.ku.dk/~rolf/teaching/mfe04/MathFin.Vasicekestimation.R

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Cube_Zombie Puntos 174

Se trata de una aplicación de valor relativo de los modelos de estructura temporal de equilibrio. En realidad hay dos pasos en este ejercicio:

El paso 1 es un procedimiento de calibración que permite obtener los "parámetros" del modelo (es decir, los parámetros de reversión media, volatilidades/parámetros de correlación, etc.). Esto suele hacerse utilizando datos históricos de los tipos de interés y técnicas de filtrado MLE o Kalman (véase "Filtrado Kalman de los modelos de estructura temporal generalizados de Vasicek").

Una vez realizado el paso 1 (que, por cierto, es una tarea ingente), se puede aplicar el modelo para el análisis del valor relativo. Teniendo en cuenta la curva de rendimientos actual (en lugar de los datos históricos del paso 1), se extraen los "valores de los factores" (en lugar de los parámetros del modelo) para que el modelo se ajuste a algunos puntos de la curva de rendimientos. En el ejemplo que ha utilizado, el operador/investigador supone que los rendimientos a 2 y 10 años cotizan de forma justa, y ajusta el modelo para que se ajuste a estos dos puntos. A continuación, comparan el valor implícito en el modelo para, por ejemplo, el punto de 5 años, para juzgar si el rendimiento a 5 años es rico o barato.

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Gracias, tengo algo de código para el paso 1, el segundo paso es donde estoy atascado. Por casualidad, ¿tiene algún buen documento donde se explica con más detalle?

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¿Cómo hacer el paso 1 sin poder hacer el paso 2? Para poder hacer la calibración, ya debes haber podido ajustar las curvas a los rendimientos/precios. De lo contrario, ¿cómo se calculan los errores totales en toda la muestra?

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