Me gustaría probar diferentes métodos para ajustar una curva de rendimiento, como el Nelson-Siegel, splines cúbicos, etc.
Me gustaría generar datos aleatorios de rendimiento al vencimiento, que de alguna manera reflejen los rendimientos comunes observados en los mercados. Estoy usando R pero agradezco cualquier idea.
Gracias de antemano.
El reto que plantean los rendimientos completamente aleatorios es que resulta difícil garantizar que los datos estén libres de arbitraje. Lo que se puede hacer es utilizar los datos de otro mercado (por ejemplo, tomar el rendimiento del Reino Unido y fingir que están en USD) o utilizar un remuestreo aleatorio de CONJUNTOS de datos.
¿Cómo se hace el remuestreo? Creo que además del arbitraje hay problemas no triviales debidos a las correlaciones/dependencias.
Según tengo entendido, esta es la razón por la que la mayor parte de la literatura sobre curvas de rendimiento traduce las curvas en curvas a plazo. Si se simulan rendimientos a plazo aleatorios y se construye una curva de rendimiento a partir de ellos, no debería haber oportunidades de arbitraje.
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Basta con tomar datos históricos.
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Puede simular modelos Vasicek o CIR utilizando el paquete "sde" en R.