Comparación de los métodos de calibración de múltiples curvas

Question

Parece que hay mayores softwares por ahí que ofrecen un marco multicurva basado en bootstrap. Esto me parece desconcertante hoy en día, dadas las claras ventajas de los métodos de optimización de mejor ajuste y los obstáculos para extender las técnicas de bootstrap al entorno de las curvas múltiples (por ejemplo, interdependencias cíclicas entre las curvas, productos no triviales, uso de instrumentos no líquidos, coherencia global, desajustes de fechas, efecto TOY, avances previos al primer tenor, calibración conjunta de curvas+dinámica de la estructura de plazos, etc.). Por lo tanto, debo estar pasando por alto algún inconveniente importante de la calibración completa o la sobreestimación de los problemas del bootstrap. La bibliografía está desfasada y es mayoritariamente partidista, al igual que los que pregunté para descartar por completo cualquiera de las dos opciones. ¿Podría alguien arrojar algo más de luz sobre estas dos posibilidades y sus respectivos inconvenientes?

(Además, Henrard sostiene que para la calibración del mejor ajuste basta con un optimizador Newton-Rhapson, mientras que en mi opinión el paisaje no se comporta tan bien... ¿alguna opinión al respecto?)

Answer 1

1. Predictibilidad: todos sabemos lo que hará una curva de arranque cuando desplazamos un valor. Una minimización, sin embargo, puede saltar a un nuevo mínimo en cualquier momento. También tienen un rendimiento imprevisible; a veces una minimización es rápida, a veces lenta.
2. Robustez: estos códigos existen desde siempre y funcionan. Los nuevos códigos, no tanto.
3. Defendibilidad: ¿por qué su X sobre el 17 es tan alta? ¿Porque lo dice una spline cúbica? Es mucho más difícil defender algo basado en las matemáticas que algo basado en la utilidad demostrada, aunque sea más correcto, y sobre todo cuando el jefe sólo ha conocido ese tipo de construcción.
4. Velocidad - Los códigos de arranque, por ser predecibles y por ser antiguos, son rápidos. Los métodos de optimización pueden ser entre 10 y 100 veces más lentos, (¡o más!) si tienes muchos criterios complejos, o resulta que es un día divertido para los Futuros frente a los Swaps.
5. Así es como lo hacen los demás: si estás tratando de acordar un tipo de interés de talón con tu contraparte, o el carácter monetario de una posición para la constitución de márgenes, cualquier cosa en la que tengas que justificar los tipos, es mucho más fácil ir con algo "normal". He oído que Goldman tardó años en convencer a todo el mundo de que el OIS era el tipo correcto para la acumulación de márgenes y el descuento.
6. Para la compatibilidad con los sistemas de media oficina: si su cuenta de resultados de mañana está calculada por una configuración de media oficina que utiliza curvas de arranque, va a querer saber al menos lo que es probable que diga, incluso si también utiliza una hoja de cálculo sofisticada
7. Los sistemas van a la zaga de las hojas de cálculo: como consecuencia de lo anterior, los sistemas disponibles van a la zaga de las prácticas del mercado, por lo que, a menos que la empresa de software tenga clientes importantes que requieran curvas más sofisticadas, aún no se habrán puesto al día.
8. No es una diferencia significativa - si usted sabe que la diferencia es pequeña, o que es abrumado por otra cosa que es mucho más importante, pero imposible con una curva más reciente, a continuación, a pesar de toda su sofisticación todavía no es una solución mejor.