• Keine Ergebnisse gefunden

Athree-factormodelwithamarketsensitivityparametertoestimatethedynamicsoftheshortrate:AnapplicationfortheMexicangovernmentfundingrate MunichPersonalRePEcArchive Ruiz-Porras,AntonioandPerez-Sicairos,ReneBenjamin

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Aktie "Athree-factormodelwithamarketsensitivityparametertoestimatethedynamicsoftheshortrate:AnapplicationfortheMexicangovernmentfundingrate MunichPersonalRePEcArchive Ruiz-Porras,AntonioandPerez-Sicairos,ReneBenjamin"

Copied!
32
0
0

Wird geladen.... (Jetzt Volltext ansehen)

Volltext

(1)

Munich Personal RePEc Archive

A three-factor model with a market sensitivity parameter to estimate the dynamics of the short rate: An

application for the Mexican government funding rate

Ruiz-Porras, Antonio and Perez-Sicairos, Rene Benjamin

Universidad de Guadalajara, CUCEA, Universidad Autonoma de Sinaloa

12 November 2010

Online at https://mpra.ub.uni-muenchen.de/26631/

MPRA Paper No. 26631, posted 14 Nov 2010 16:05 UTC

(2)

U MODELO DE TRES FACTORES CO U PARAMETRO DE SE SIBILIDAD DE MERCADO PARA ESTIMAR LA DI ÁMICA DE LA TASA CORTA: U A APLICACIÓ PARA LA TASA DE FO DEO GUBER AME TAL DE MEXICO

! "

# # $$ # $ # % " # $ " & $ #

# ' "$ & ( # $ # # # " # ) $ # $ $ "

% # & # # $ " " $ # # " &$ # $ " "

$ $ $ # # " # # "* ) $ & ( # $ & " # $ $ $ # #

$ " ) $ # $ & $ # ( " # $ " + " ) ,

# $ -. & $ " # &$ " # . " # #

& /!,! # (+ $ # " % " " &$ 012,

$ " 2 3 $ ) , $ # - ' $ # $ ' $

# $ 31 & # " & # " $ # % # - $ + " )

, ! 3, 4 " & $ " $ # # # " # #

% # - $ 2 + "

"

1 * # 5 # $ & * 6% " # $ % * " % *

"$ # 7 & ) 1 * # $ * % * 6 # & # *

" * 6 * * 6 % * * # * " $ $ % *

* 6 ) 8* & * & " % * $ $ * * ) 8* # $

# * # " % * 2 + " * ) 8* * # $ -

* " * 6 - $ ' /!,! # % $$6 % +

$ 7 $ * # 012, # 2 3 $ $ ) 8* $ -- * *

# $ % * * 31 # " # & # " * 2 + " - % # -

)

9 :;< =! 8 " * 7 - % # -

2 + "

> , ?/ 3 @

, - # " 0 " " < - A # # " & & & & $ "

) $ - # " " B ". 4( ' $ 3 $ - # > $ " & $ " $

# # $ ) 8 $ - # " - $ $ # " C & # $ " &"

# % $ " # )

= & # 2 # 3 ) A # # # B # $ 3A3 )

0 " $ # # 3 " " " ! " $ ) A # # # ! $ )

(3)

U MODELO DE TRES FACTORES CO U PARAMETRO DE SE SIBILIDAD DE MERCADO PARA ESTIMAR LA DI ÁMICA DE LA TASA CORTA: U A APLICACIÓ PARA LA TASA DE FO DEO GUBER AME TAL DE MEXICO

Introducción

, # ( $ $ ( "* # $ #

$ " . $ " # % " ) , $ $ $ " #

% " $ " # # # # - " $ ($

# & $. " ) $ # ' +&$ " $ " &

$ " # $ # - $ " & $ & % $ " # "

* " # # & $. " ) " $ $ # $ # $ " & $ #

& # " $ # ( " " # &$ # # "* )

" &. $ # $$ # $ # % " # $ " & $ &

$ # ( " # $ " # # " &$ ) $

- $ " # ' $ # $$ # & 3* DDE ) 3 " $ # $ F # $

- $ G& ( # $ # # # $ " # H γ ' " & $ & "

&$ % " # - # ' $ $ $ # # $ " ) # (

" " # " " $ # $ - $ $ # # " &$ $ $ # # # $ "

"( " ) $ # # " &$ )

4 = ## DI = ! -$ ! # C $$ J , ; &

$- # $ . # &. " ' $ $ " & $ # )

0 $ $ " $ # " # # " ( K4 -

2 . J L) ! # % " rt =$ TtR

( )

t T )

(4)

, $ # # # " # # " $ # $ & ' * # " # ' $

# % $ " & $ # $ # K9 # 7 ) $) DDE $$

8 DDD $ @ L) 1 "$ * '

' $ # # $ " " . " ( & $ # $ # K3*

) $ DD L) 1 $ # # # $ & # $ " #

% " "* ' ) $ & (" " "* ' $ # #

" # $ " " $ # " " " % " )

$ # $ ' . & & "$ % " F # # $ % " # $ # # #

" # & # " $ # ( " # $ " )-) " $ " # " & $

% ) 3 " $ % " ' # $ " %

r

t+

$ " "

r

t $ # # " &$ # $ "

Θ

t $ $ $ # #

# $ "

σ

t ) $ # $ - # #

" " # % " $ "( " # # " # % " " $ " " % #

" # 5 )

$ # $ # " & $ & # " $ # ( " # $ # % #

- $ $ " # &$ # % # 2 + " ) # % #

& # $ & " # $ # & $ " " # $ )/

" $ # & # $ $ " & $ # & # & $

/ , # % # - $ # % " $ & # & # # & $ # $

& " $ # & $ &$ # #. *( $ ' $ " . $ # # # - $

' * # $ ' # # $ # - " & - # $ 1 = 4 ,) , . $ # # #

- $ "$ ' $$ # & $ 8 !<0 $ 1 $ " # 2 + " )

(5)

/

$ " # $ # &$ #. ) " & ' $ &

$ # & % $ ' "$ " 3 8 ! #

% # $ - &$ 2/ 2@ 2

, # $ -. & $ " # &$ # $ " "$ #

" " $ " # 2 3 $ ) $ # " " $ &

" $" $ $ & ( # $ # $ # $ " " /!,! 012, 2.

3 # # 8 & 1 % " 3 &$ # 2(+ 4 $ # ) ,

$ " # 2 3 $ & $ " # &$ # $ #

% # ) # ( " & $ $ # # $ # $ & & " ' $$ #

# $ # $ 31 K3 + 1 - $$ DI@ L)

, " # $ " # &$ - ' $ # $ # % " " & #

" & $ # " # " # # % + " ) " $ $ # ( " #

$ # % # - $ # " & " # # % " ) ,

& " $ # & # "" $$ - $ & " ) " + $ #

F $ ' $ " - ' $ $ # # # $ " # + "

& ' F ) # ( $ " " " & - ' $ # $ # % "

( # " # ' $ 31 )

- " * " " " $ $ ) 8 " $ "$ # $

& ( # $ # # $ # $ - $ $ & & & 3* DDE )

2 # $ - " " &$ " $ # $ & # " $ # ( " # $

" $ " # &$ # % 2 + " ) % "

(6)

?

&. " $ & " # $ # $ " " " " & ) , #

$ # % # # $ &$ " " &. " " & # # # $ #

- # @ $ # - # J)

$ " &. $ # # # "" ) $ & &$ $ # $ # "

& $ &$ $ " " # " # $ ) $ - # $

# " " ) $ " " $ $ # $ $ # $ -. # 2 3 $

" % # " # $ " # &$ ) $ " & $

$ " # $ # ( " # $ # # " &$ # $ $ $ # #)

$ " # &$ # # $ # $ & & ) $ '

" & $ $ # # $ # $ # % " " ' $$ # $ 31 ) $ M$

"" # " $ $ # ) $ & # " & $ -

& # $ # # ' $ " " &. " )

1. Modelo teórico y técnicas de estimación econométrica

$ # $ # $ " & $ # $ & & - $ ' $ # $$ # &

3* DDE ) # $ $ # # " &$ $ $ $ # # #

$ " "( " ) + $ # # " &$ ) $

# $ - $ &$." ' $ & ( # $ # # # $ " #

) $ # $ ' . # $$ # & (

γ

"

" " # " " $ * $$ - # # # K3* ) $ DD

9 # 7 ) $) DDE L)

(7)

@

, & ( " # $ # $ & & % " " $ %$ + $ # # '

$ - $ & # " # # ( " # $ " ) " $ $

$ $ # # $ # # " &$ " "( " ) ! $

$ # # $ % " # $ N # " " ' $ # "

" & ( # $ K 3* ) $) DD > / L) , % "

# $ # $ $ - $ ' $ # $ - $ % " " $ # #

, !"* 7 DD , !"* 7 ; DD )

$ # $ & & "$ % " & # " $ " & $ # $

# ) 3 * # " # $ % " ' # $ " %

r

t+

$ " "

r

t $ # # " &$ # $ "

Θ

t $ $ $ # #

" $ # $ "

σ

t ) 3 # # % " & # ( " # % # &

" " "( " ) $ " # " " # % " $ $ $ # $ # $

$ -

>

>

+

− Θ

=k r dt γ σ rdW k γ

drt t t t t t

>

>

>

Θ Θ

+ Θ

− Θ

=

Θ v dt ς dV v ς

d t t t t

>

>

>

+

= σ σ η σ σ η

σt t dt tdUt

d /

, & ( $ "( " # $ # " " & "

γ k Θ σ ς η Wt Vt Ut ) $ & ( # $ # # # $ " # γ " &

$ & " ' $ $ $ # #

σ

t $ " rt) , " k v

(8)

J

% " # " $ " $ # $ ) , # $ $ $ # # # $ - &$ Θ

σ ) , $ $ # # # Θt σt & " ς η) $ . # " t # $

& & t≥ ) 2 ( "

{ }

Wt t

{ }

Vt t

{ }

Ut t # % "

5 & " # & $ # # % " % $ " # )

$ # $ * " $- & # " $ ) 3 " ' $

& " Wt Vt Ut & " # ; # # ) dWt O dt

O dt

dVt dUt O dt ) ' $ 5 (

" $ " # ) . Cov

(

dWt dVt

)

= pWVdt Cov

(

dWt dUt

)

= pWUdt

(

dV dU

)

p dt

Cov t t = VU ) , & ( k Θ vς σ η & & "

& ) " " $ & ( # $ # # # " # γ )

" $ " " " & " # % " # $

$ $ # # $ " )

, # $ -. # " # $ " # &$ $ $ " # $

" " # % " $ # $ # $ " " " $ " # 2

3 $ ) , $ $ " # % $ # - " " ) ,

& ( k γ Θ vς σ η " $" $ " $ " '

& # # " " " " # % " " &$ & # -

$ ( ) , $ " # 2 3 $ & $ " # &$

" $ # & ( " $" $ # )

(9)

E

, $ $ " # $ " " # $ # $ $ $ # " # # " #

" " # % $ # - # ) $$ $ " &

& # " " $ & # " # # $ " " # % " $ # $

# $ ) # " #. " # # # % " ) , $ $ "

" $ $ 5 # " # " " # " # & '

% " # & - $ ) * " # # # " # " " # " #

$ " # $ # $ )

3 " & # " $ $ $ " " # % " $ # $ " $

" " ) 3 # " " # % " $ $ # " $ & #. $

' # " rtrt =k Θtrt tt− + σt rt tt− ε t

# # ε t "( " ' # $ ε t− O γ )

" " &$ % " # ' # " rtrt =k Θtrt + σt rt ε t ) = & #

rt $ - " " $ $ $ #

+ − +

Θ

= t t t t t

t k k r r

r σ ε )

, $ $ ". # $ " " $ $ " & $ " " )

$ $ " * " " # # ' $ " # $ "( " # $

t

t r

σ ) ! # # $ " " $ $ M$

$ - " " $ $ #

>

≥ +

− +

=

k r t

k r k r

r r

t t t

t t

t t t

t

t ε

σ σ

θ

σ ?

(10)

I

, " " ? # % $ & - # $ # & $ # $ )

A & " $ - & # % $ - # " " # $ # - )

" " $ $ " # $ " " # % " $ # $ # # " &$ #

$ " ) 3 # $ " " # % " $ $ # " $ & #. $

$ &$ % " # ' # " Θt −Θt =v Θ−Θt + Θt ε t

# # ε t− O ς ) = & # Θt " # # ' $ " # $

"( " " " Θt N $ - " " $ $ #

>

>

Θ

≥ Θ +

− Θ Θ +

= Θ Θ Θ

v t

v v

t t t t

t

t ε @

$ # " " " &$ " $ " " $ $ # # $ $ $ # # # $

" ) " " " $ " " # % " $ / ) 3 # " "

# % " $ $ # " $ & $ ' # "

/

+

− +

= t t t

t σ σ σ ε

σ # # O

/ η

ε t− ) ! # # " "

$ " # $ σt $ " " $ $ # ) M$

$ -

/ ≥ > >

+

− +

=

σ σ ε

σ σ

σ σ

σ t t

t t t

t

t J

, " " ? @ J # % $ # $ # & & ) " "

# % $ # - " " ) #

- $ " "

(11)

D

t t

t z

y =δ +δ +ε E

?

? /

/ t t t

t z z

y =δ +δ +ε I

/ J J

@

@

/ t t t

t z z

y =δ +δ +ε D

$ E I D # % $ $ " % " # $ # $ # ) . $

$ # $ $ # # "* ( # % # "

=

t t

t

t r

y r

σ Θ

= Θ

t t

yt

/

=

t t

yt

σ

σ ) , $ # $ $ # ' # ( # % # "

Θ

=

t t

t

t r

z σ

=

t t

t

t r

z r

σ / = Θ

t

zt ?

Θ

= Θ

t t

zt @

=

t

zt

σ J

= t t

zt

σ σ ) ,

= t

t γε

ε εt =ςεt εt/ =ηε t / # # εt O γ εt O ς

/ O η

εt ) , " % " δ =k δ = −k δ/ =vΘ δ? =

(

v

)

δ@ = σ

( )

δJ = − )

, " % " δ δ δ/ δ? δ@ δJ " # $ # - " $

- # & E I D # $ # # " " " "

# % " " &$ ) $ % ' # " # & # ) ?

3 " $ " " ' # ' . /!,! 012, 2. 3 # #

8 & 1 % " 3 &$ # 2(+ 4 $ # ) , & " " /!,!

? $ % ' " " # % " " &$ # $ " " # $ #

$ ( ) A % ' $ ( " $$ # $ # " " # % " $ # )

% ' " # " " # # # $ " # $ "" ' & # *

$ " " # $ " $ +"$ # $ # - ) , " # " #

"" & # " # " & $ # # % " " " " # $ & ( ) - " % " $ # " " # % " " &$ & # "* & $ # #)

(12)

$ & " & # . " # # - $ # $ $ )

, - # 012, & # " # # (+ $ #)

, # # # " " /!,! 012, " " . "

" " # $ ) , # /!,! $ " $$ #

) , # 012, " % " # $ #

& $ KB I L) & " $ $ ( # # $ $

" ' . $ # /!,! " $ # "

' $ # 012,) ! - & $ # " * " ' $

# # /!,! 012, " ' $ )

, " " /!,! 012, ' $ # % & % " #

" ) " $ /!,! ' # - # ) " # # '

$ & & # # # /!,! " ) = * "* & ' F $ #

/!,! " - $ # 012, K=* DE/ L) '

" " & (" " " # " " ) "

$ &$ # $ & F # ' #

% " ) $$ # %." $ % " " " M " # " )@

- " " $" $ $ & ( # $ # $ # $ "

" " " # " " & " &$ # #) "

# & " $" $ $- " $ & ( # $ # $ # % " ) $

@4 B $ / & # $ # # " # # " " " $

# ' & % " # " )

(13)

- "" # " $ # " " $ # ) $ # "

$ # & % " # $ ($ #. " ) $

& ( " $" $ # " $ " /!,!) " $ # &

$ $ " & $ " # &$ & $ " # # % )

2. Estudio econométrico: Series de datos, estimaciones econométricas y valores paramétricos

"" # " $ # " " $ # ) , "" # # #

& # ) $ & & # # " $ # # & # % $ "

"

r

t $ # # " &$ # $ "

Θ

t $ $ $ # # # $ "

σ

t ) $ - # "$ $ " # $ " % " # $ #

- - # & $ " " E I D $ # # $

& ( # $ # $ # $ " & $ # $ ) $ # $

& ' % " $ # $ " " /!,! 012,)

2.1 Series de datos

% " # # ' . " # " "

r

t $ + " #

% # - $ $ " ) $ # & # & $ $ " #

+ " $ # &$ #. *( $ " ) , # % " $

& # # $ & " ' $ " . $ # # # - $ ' *

# $ ' # # $ # - " & - # $ 1 = 4 ,) , $ #

" # I@ # " & # # $ # - # @ $ # - # J

"$ #. % ) * # # & & ! " E )

(14)

$ " # & % " " " # $ # # " &$ Θt # $ $ $ # #

σt# $ " ) $ - $ ' ! " E ' .

# & " $" $ $ # $ # # " &$ # $ $ $ # # "

$ % " # & $ ) . $ # $ # & " $" $ $ # #

" &$ $ & t

=

=

Θ t

s s

t r

t ) $ # # $ $ $ # #

t r

t r

s s s

t =

= − P

σ # #

=

= t

s s

t r

r t ) # #. "

" ) 2( M $ # $ & $ # # " &$ Θt - # )

2.2 Estimaciones econométricas

& # $ $ # # " # $ " # $

- # & E I D ) , - # "$ $ & # "

) 3 " $ 8 $ $ " % " #

" " # " " δ δ δ/ δ? δ@ δJ) , & " #

" % " ' & " $" $ $- " $ & ( # $ # $

# % # & $ " " / ) & ( # % $ $ # #

" $ # # $ # $ # " & $ # $ )

Tabla 1. Coeficientes Estimados Econométricamente

Método δ δ δ/ δ? δ@ δJ

3SLS ) @ @?@ )I IE ? ) IE )DDI @J ) I@ )DD ??

FIML ) @ DD )I ID/ ) D )DDI J ) IJ )DD / @

(15)

/

, & ( & $ # ( " # $ " $ # $ # "

& $ "$ $ 8 $ ) " $ $ & ( 7

ς

# $

# ( " # $ " $ " # &$ ) # * " '

$ & ( # $ # # # " # #

γ

& + # ) @ /

" " " " ) $ # - ' $ & " ' $

$ $ # #

σ

t $ " # # $ $ " # # ) $

$ # - ' $ & # $ " # "* ' & ' F )

Tabla 2. Parámetros Estimados del Modelo de Tres Factores

Método

k γ v

θ ς σ

η

3SLS ) @ @?@ ) @ EJ ) E?? ) @ ) ) D@@I ) IIE ) /E

FIML ) @ DD ) @ J ) EE? ) @ JEJ? ) ) DJE@ ) ID DJ ) /E

, $ # # . /!,! - ' " # " # &

" $" $ $ & ( # $ - # & ? @ J ) = * "* $- # $

& # " " # - " &$ # % " ) & #

% " " # # $ # # δ δ & + $ # #)

& # & ' $ " " /!,! 012, ' $ "

# & # 6" # $ - $ " ) " $

' . $ # # # "* " # # $ " " /!,!

[ ]

 

 

 

 

=

 

 

=

?J )

//

)

E?I )

ε

/

ε ε

ε E

E

(16)

?

[ ]

 

 

 

 

′ =

J )

) / )

) )

? )

/ )

? )

E / / )

ε ε E

Q ' " $ # " # $ " " 012,R ,

$ & " $ $ # # # $ # $ $ # " $ # . /!,!)

" $ $ & - (% " S6S S $ T S $ - $ + " #

$ # # $ # $ # $ - $ & # " 3 ) #

' . # $ % " $ " # . /!,!)

" ' $ & ( # ($ # " & + " " $ &

% " # $ " # # $ " " # )

3. El modelo de estructura temporal y la metodología de Monte Carlo

"" $ $ " $ # $ # " & $ $

# # 2 3 $ & % " # $ " # $ " # &$ & $

" # # % # 2 + " ) , "" # # # & # ) $ &

$ % $ # " # $ " &$ # $ " ) "

% # $ $ $ " # $ # ( " # $ + " # % #

- $ #. ) $ - # # $$ " $ " # &$ "

$ " " " $ # $ # $ -. # 2 3 $ )

(17)

@ 3.1 Estructura de plazos y tasa corta

& # $ % $ # " # $ " # &$ # $ #

# " &$ "

r

s ) $$ " # ' $ % $ # $ "

# " $ & # " & " B t T " " 8 # # &

 

 

  

  +

=

r

t

T T V

t B

/J

= #

T t

B $ $ # $ $ & # " 8

4 $ $ $ # $ U & & $ " # 2 + "

8 $ &$ # " # $

r

t $ # # $ $ & )

, +& & + $ % $ # $ "

"

B t T = e

R tT Tt N # # R t T $ " # &$ # $ #

) " $ " # $ "

r

s "( " % $ +&

"

t T ds t r T

T

t s

s

e T t B

=

= ) % $ & # % $ " #

&$ # $ " "

=

=

T

t s

s

ds t r

T T t

R

) ' . & % "

(18)

J

# $ $ $ " $ - % $ " # " # # "* "

=

= −

T

t s

rs

t T T

t

R )

3.2 Simulación de Monte Carlo y estructura de plazos

& # $ # 2 3 $ & $ $ # ( " # $ " )

" $ $ & - $ # $ # $ "

r

t

$ #

Θ

t $ $ $ # #

σ

t ) , $ " # 2 3 $ &$ & " &

" $ # " " $ $ # % # $ "" )

+ − +

Θ

= t t t t t

t k k r r

r σ ε ε t− O γ

+ Θ

Θ

− + Θ

=

Θt v v t t ε t ε t− O ς )

/

+

− +

= t t t

t σ σ σ ε

σ O

/ η

ε t−

# +& # 5 # $ & ( #

" " & % " # $ " ) . $ $ ' # "

(

)

+ Θ − +

= t t t t t t

t r r k r W

r γ σ

(

)

+ Θ−Θ + Θ

Θ

=

Θt t t v ς t Vt

(

)

+ − +

= t t t t

t σ σ σ η σ U

σ

(19)

E

$ $ " $ 5 Wt− O Vt− O Ut− O

- & # M $ ' # $ " # "

) , M $ - # $ $- # 1 2 )

0 $ $ # $ -. & # $ " # &$ R t T

$ - &

• ! $ $ " & # $ # # " &$

Θ

s " )

• ! $ $ " & # $ $ $ # #

σ

s " )

• ! $ $ " & # $ "

r

s # & & # "

$ " $ $ $ " $ # $ "

r

" # * $ % "* # $ &$

# # TV I @) # $ " # " # $ " )

• & nV " $ $ " # $ & )

• 3 $" $ $ & # # $ $ " # $ " #

&$ $ " # &$ # I @ #. " " F )

4. Simulación del modelo de tres factores

"" $ $ " " # $ # " "

) " $ & $ " # &$ # " # "*

$ " $ # # $ & # $ # ) $ $ " $ $ " $ #

$ "

r

t $ # # " &$

Θ

t $ $ $ # #

σ

t r = ) E

ED

= )

Θ σ = ) J@I ) $ $ # # "* $ & $ #. #

(20)

I

- # J) , $ # $ & ( # $ # $ # $ "

& $ ' $$ # # $ " " /!,!)

4.1 Simulaciones de la media de corto plazo y de la volatilidad

& # $ $ " # $ # ( " # $ # # " &$

# $ $ $ # # # $ " # $ & # $ # ) 3 " $ B (% "

$ & # # $ $ " # $ # ( " # $ # # " &$

Θ

t)

($ - $ B (% " $ & # # $ $ " # $ # ( " # $

$ $ # #

σ

t ) " $ $ " " % ' * $

# ) $ $ # # ( " " - $ $ #

# Θ = ) @

σ

= ) IIE K 8 $ L)

Gráfica 1. Simulación de la Dinámica de la Media de Corto Plazo

Dinámica del Short_Term

) ?I ) @ @ ) @/

) @@@

) @I ) J @ ) J/

) J@@

) JI ) E @ ) E/

) E@@

) EI ) I @

D I E /J ?@ @? J/ E I D DD I E J /@ ?? @/ J E I

Días

Theta

(21)

D

Gráfica 2. Simulación de la Dinámica de la Volatilidad

Dinámica de la Volatilidad

) E ) I ) D ) ) ) ) / ) ? ) @ ) J ) E ) I

D I E /J ?@ @? J/ E I D DD I E J /@ ?? @/ J E I

Días

Sigma

4.2 Estructura de plazos estimada

& # $ " # &$ & $ " # # % # 2 + "

# $ & # $ # " " # $ " & " # # & # " # $ # $ )

3 " $ B (% " / $ " # " $ # $ )

" + " ' $ % # $ " # ' $ #

" # & # # # $ # # & $ )J & " # " ' $

" # ' * " # " # G ' $ H & # G H

# $ " ) " " $ &$ # $ " " # $ # $ )

J8 # " $ $ " # &$ " " ) ($ # " $ "

# &$ # $ # $ ) , & " # $ " " " # # $ # % # - $

& $ & . # " & # # $ @ # # ? $ I # # J

" # &$ " " ) $ # - ' $ # $ $ %$ + $ & % " #

" $ " )

(22)

Gráfica 3. Estructura de Plazos Estimada

Estructura de Plazos con Modelo Propuesto

) ?J ) ?I ) @ ) @ ) @?

) @J ) @I ) J ) J ) J?

) JJ ) JI ) E ) E

D I E /J ?@ @? J/ E I D DD I E J /@ ?? @/ J E I

Días

Tasa

, $ # # $ # $ & # $ # &. " # " & " # # & # " )

$ 8 $ / " & $ & # "" # $ # $ " $ # $

# $ & #. " $ # - # J) $ $ $ -

- & & $ & " # " " # $ $

$ # $ # % # - $) 3 & # # $ & " $

$$ - $ & " ) # $ # $ & " # $ # $ # % "

& $ # ( " # $ # % # - $ + " )

(23)

Tabla 3. Capacidad Predictiva del Modelo Día Subsecuente rt estimada

(Porcentaje)

rt real (Porcentaje)

Diferencia (Porcentaje)

E) E) @ 6 )? E/@

E) IJJ E) E 6 )E/ ?/E

/ E) E J J)D@ )D@@J

? E) @/ E) ) I D

@ E) / D E) ) ?@@ D

J E) DD E) / 6 ) E DI

E E) IID E) / 6 )/ ?

I E) JE E) ) D@JIJ

D E) ?J E) 6 ) DJ E

5. Ejercicio comparativo entre el modelo propuesto y el modelo CIR

"" " & $ " # &$ # # $ # $ #

% " $ 31 K3 + 1 - $$ DI@ L) ! $ " % "

M$ # # ' $ " M $ # & $ $ " )

% " " & ' . $ # # $ # % #

- $) , M " # % " # $ - " % $ " " # &

$ & ( 2. 3 # # < # <,! ) = "* # % " " # #

' $ # $ 31 # $ # $ % " )

2 ( " $ # $ 31 & " # 2 7 " " "

# % # &

dr

t

= k Θ − r

t

dt + σ r

t

dW

t # # $ & (

k Θ σ

" ) # $ & % " # $ " &$ #

(24)

" # & ( # 5 Wt O ) . $ " "

$ ' # "

r

t

= k Θ − − k r

t

+ σ r

t

W

t , & (

# . <,! "$ $ 8 $ ?)

Tabla 4. Parámetros Estimados del Modelo CIR

Método kθ −k k θ

σ

t

OLS ) /J )DI J ) I/D ) E/D@/ ) @//I

$ ($ " & # # $ # $ " $ B % " ?)

= "* - (% " $ " # &$ # # $ # $ & &

$ 31 ) # $ " # % ) $ # $ 31 # % "

# $ # $ & & # % " # &$ " " ) # ( $ " - "

$ ' $ # $ - &$ $ # $ 31 ( (& # ' $ # $ & & )

" # " - ' $ # $ " % " & ( #

$ # # # " # ( # " # ' $ # $ 31 )

(25)

/

Gráfica 4. Ejercicio Comparativo de las Estructuras de Plazos

6. Conclusiones y discusión

* # $$ # # $ # % " & $ # ( " #

$ " ) $ - $ " # $ # $ # 3* DDE ) 3 "

M$ $ * F # # G& ( # $ # # # $ " # H γ $ " $

" & $ & " ' $ $ $ # #

σ

t $ " ) . $ # $

# $$ # ' $ # # " &$ $ $ $ # # # $ "

"( " ) ' + $ # # " &$ ) $ # $

& # " $ " # &$ & $ " # # % # 2 + " )

2 # $ - " $ # $ " # $ " # &$ $ $ " #

$ " " ' - $ # $ " " " $ " #

2 3 $ ) , $ $ " & $ $ # " # # $

" " # % " $ # $ # $ ) , " " " &

& ( ) , $ " # 2 3 $ & - $ " #

(26)

?

) , " " " " # % . " # # & /!,!

(+ $ # " % " " &$ 012, )

, " # $ " # &$ - ' $ # $ # % " " & #

" & # " # $ # " # " # ) " $ $ # ( " # $

+ " # % # - $ # " & " # # % " ) ,

& " $ # & # "" $$ - $ & " ) " + $ #

F $ ' $ " - ' $ $ # # # $ " # + "

& ' F

γ = ) @ /

) &. " " F $ ' $ " " " & -

' $ # $ # % " ' $ 31 )

8 " &$ " " & % " # # $ " # $ # ( " #

$ " $ & $ " # " # &$ ) %

$ " # # # +&$." $ & (

γ

$ # $ # ) $

' & ( $ " * " " M # " & #

# " # $ & # $ " # "* ' ) " & "

& ( & $ # # # " # " " $

# " " )

0 $ " $- # - " % ) A % $

$ " # $ $ # # # " #

γ

) ! * ' '

$ # # $ " " . " ( & $ # $ # " "

' # . * " " " # * & ) < ( " # $ " "

(27)

@

# & % " # " # $ & ( ) " " ' $ 2 #

B $ # # 2 B22 & # . M $) & &

# # $ M " )E " # "

& + " " $ & % " $ & $ # # $ # ( " # $ # )

E4 $ $ # 5 $7* $ ! E & # $ " " # # $ " # $

" # &$ # $ # )

(28)

J

APÉ DICE A

Estimación de Parámetros del Modelo mediante 3SLS

2 # # " 1 8* 6! - , !'

2 DP P @ IP P J

< " 1 "$ # I@

< " $ I@@

! $ 5 -* - + T " %% "

3 - " "* # % 5 -* " $ " %

3 % " #) 6 #. " )

3 Vk ) @ @?@ ) E ?D I)EI@JJ@ )

3 Vk )I IE ? ) D/EI ? )EJ@@J )

3 / Vvθ I)E 6 @ ) 6 @ ?) ?/IE )

3 ? Vv )DDI @J ) ? ? /)E/ )

3 @ V σ I)?I 6 @ @)D@ 6 J ?) JED )

3 J V)DD ?? ) ?DD DI@)E? )

= # $ " # # $ )EI 6 D

" " P !1B2 6 W )@ 6 W )@ V 3 8C 8 6

P !1B2 6 W )@ 6 W )@ X 3 6 P !1B2 6 W )@

6 W )@

1 3 6 8C 8 6 !1B2 6

< " I@

6" # # )I @?I/ 2 # ) # & #) )/ /

6" # # # )I ?IJJ = ) ) ) = &) ) @I@

! # - ) @ /DI ! #) " # # /)?@ 6 J

#. " = 6; )@?E@J

" " 8C 8 P 6 W )@ V 3 / P 6 W )@ X 3 ? 8C 8 6 P 6 W )@

1 3 6 8C 8 6 !1B2 6

< " I@

6" # # )DDDJ?@ 2 # ) # & #) )/ /

6" # # # )DDDJ?? = ) ) ) = &) ) @I@

! # - ) ! #) " # # /)?@ 6 J

#. " = 6; ) /

" " !1B2 P !1B2 6 W )@ V 3 @ P !1B2 6 W )@ X 3 J

!1B2 6 P !1B2 6 W )@

1 3 6 8C 8 6 !1B2 6

< " I@

6" # # )DDD@D/ 2 # ) # & #) ) D I?

6" # # # )DDD@D = ) ) ) = &) ) E@

! # - ) /I ! #) " # # )J 6 @

#. " = 6; ) DJ

(29)

E

APÉ DICE B

Estimación de Parámetros del Modelo mediante FIML

2 # # " 0 $$ 1 % 2 + , 7 $ * # 2 ' #

2 DP P @ IP P J

< " 1 "$ # I@

< " $ I@@

3 - " $" # # & # ? "

3 % " #) 6 #. " )

3 Vk ) @ DD ) J@?@ @)JDDJD? )

3 Vk )I ID/ ) / @ E)?D ID )

3 / Vvθ I)DD 6 @ /)JE 6 @ )??I@@ ) ?/

3 ? Vv )DDI J ) ? D ?/I)DI )

3 @ V σ I)J 6 @ )// 6 @ J)@ ?DDE )

3 J V)DD / @ ) ?J D?J)?D?I )

, - , 7 $ * # JIJ?)J/I

= # $ " # # $ )EI 6 D

" " P !1B2 6 W )@ 6 W )@ V 3 8C 8 6

P !1B2 6 W )@ 6 W )@ X 3 6 P !1B2 6 W )@

6 W )@

< " I@

6" # # )I @@@ 2 # ) # & #) )@E@II?

6" # # # )I ?D// = ) ) ) = &) ) @ E

! # - ) @ /II ! #) " # # )EEJJD?

#. " = 6; )@?D /

" " 8C 8 P 6 W )@ V 3 / P 6 W )@ X 3 ? 8C 8 6 P 6 W )@

< " I@

6" # # )DDDJ?@ 2 # ) # & #) )/ /

6" # # # )DDDJ?? = ) ) ) = &) ) @I@

! # - ) ! #) " # # /)?@ 6 J

#. " = 6; ) D /I

" " !1B2 P !1B2 6 W )@ V 3 @ P !1B2 6 W )@ X 3 J

!1B2 6 P !1B2 6 W )@

< " DD

6" # # )DDD@D 2 # ) # & #) ) D I?

6" # # # )DDD@D = ) ) ) = &) ) E@

! # - ) /I ! #) " # # )J 6 @

#. " = 6; ) D /J

(30)

I

APÉ DICE C

Pruebas Gráficas de ormalidad Q?Q

Gráfica A.1. Prueba para los Residuales de la Tasa Corta,

ε

t )

Gráfica A.2. Prueba para los Residuales de la Media de Corto Plazo,

ε

t )

Gráfica A.3. Prueba para los Residuales de la Volatilidad

ε

t/)

(31)

D

REFERE CIAS

$ # $ = * @ ) G8* # " %

* * 6 * A9H Working Paper 670503 ! " $ !" "

"* 5 7

$$ 3$ %% # ) ; $ ) 8 DDD ) G8* "* " $ $ % * 6

! $ # " H Journal of Finance @? J //D6 /@D

3* 9) 3) ) $) DD ) G & " $ " & % $ # $ % * * 6

H Journal of Finance ?E / D6 E

3* , DDE Interest Rate Dynamics, Derivatives Pricing and Risk Management,

# A # : 7 !& - 4 $ - , " " " #

2 * " $ ! ?/@

3 + > * 3) > * ) 1 - $$ ! &* ) DI@ ) G * % *

" % H Econometrica @/ /I@6? I

= S - 9 * >) ! -$ ) G!& " % " $ % %% "

# $ H Journal of Finance @@ @ D?/6 DEI

=* * >) DE/ ) G! $$ &$ # & " $ 5 +

$ 7 $ * # # * - $ ' H Econometrica ? /@E6/J?

= ## >) 3 $ DI ) G8* " % % * * #

& " $ # " H Managerial Finance I 6/

B $ 8* 0) / ) G! " $ ' # $ - % $ * "*H

Transportation Research /E 6 @

B ; $$ C) I Econometric Analysis, ! + # " # A # A&&

! ##$ # " P " C $$

(32)

/

C $$ > * 3) J Options, Futures and Other Derivatives, ! + # " #

A # A&& ! ##$ # " P " C $$

> 3* &* !) / ) G $ * * 6 H

Review of Financial Studies J / ED/6I?/

9 # 7 9 B) ) $) DDE ) G8* # " % * 6 $ $

" # #H European Finance Review @6 /

, C 3* "* ; G8 " % # % $ % # # % $ $ "

8* # & " $ # " H 30) , >) , # ) Handbook of

Quantitative Finance and Risk Management, !& - : 7 DED6 J

, ) > ) !"* 7 , " ; DD ) G4 $ $ # *

$# " H The Journal of Fixed Income ?D6@/

, ) > ) !"* 7 DD ) G3 % " %% " - #

H The Journal of Fixed Income @?6J

! " ) E ) G= " # " # &$ & $

" # # % 2 + " # # $ # % " & $ # ( "

# $ " H Revista de Administración, Finanzas y Economía JD6 I

5 $7* ! 9 ) $ ) $ B$ 2) ! E Dynamic Term

Structure Modeling, # A # C 7 > * ; $ T ! ; $ 0 "

! # ! * 2) ) G3 6 * # % " 5 #

H Journal of Finance @@ ? @JD6 J

4 - 62 0 " " J Riesgos Financieros y Económicos. Productos

Derivados y Decisiones Económicas Bajo Incertidumbre, 2 + " 2 + " =0 8*

Referenzen

ÄHNLICHE DOKUMENTE

Were the government to take the latter approach and say that no referendum would be necessary on even treaty changes aimed at the eurozone only (Cameron has publically hedged

In the context of the Maltese securities markets, short sales may provide an important process for market participants to trade on overpriced securities thereby improving

Through the consequent notation of material and energy carrier streams, it is possible to derive important parameters on unit, module and company level.. The next

The main objective of the numerical experiments is to realize in which way different assumptions on labor force participation rates, the shares of formal and informal employment and

En años recientes la producción mundial de aguacate ha crecido de forma permanente a un ritmo más bien moderado; por ejemplo, entre 1980 y 2007 dicho indicador se

Figure 3.18.: Purity versus efficiency plot for selected classifiers on test data sample with signal and MC background and only continuum suppression variables as input. The result

The present paper applies this approach to ABB’s paper and shows not only that ‡uctuations are preserved, but also that the point of the ABB model (‡uctuations are greater for

Información privilegiada, administración de riesgos y utilidades esperadas: Una aplicación de los juegos de señalización al estudio de crisis cambiarias.