Valorización de instrumentos financieros con modelos dinámicos de no arbitraje y algoritmos de minería de datos
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2010
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Abstract
A lo largo de los años, los mercados financieros han extendido su alcance para satisfacer nuevas necesidades cada vez más sofisticadas y complejas. Hoy en día no sólo cubren formas de deuda gubernamentales o privadas sino que permiten a las personas financiar proyectos personales, transar riesgos o invertir en mercados de commodities entre muchos otros. Esto ha motivado la creación de modelos cada vez más sofisticados que puedan satisfacer la necesidad de determinar precios justos para cada uno de estos instrumentos.
Esta investigación propone una metodología tanto para encontrar precios de instrumentos financieros como para obtener información del mercado en que éstos se transan. La valorización se realiza en dos etapas: La primera usa un modelo dinámico de tasas de interés para encontrar el comportamiento promedio del mercado, mientras que la segunda, un modelo estático de minería de datos para encontrar los spreads específicos de cada papel sobre el promedio. En particular, el algoritmo utilizado en esta segunda etapa es el de árboles de regresión, el cual no sólo ofrece una estimación de los spreads sino que, dada su estructura de ramas de decisión, permite extraer información del mercado en general.
El modelo es aplicado en el mercado Chileno de letras de crédito hipotecario, instrumentos que presentan opciones implícitas. Los resultados muestran que se pueden obtener buenas estimaciones de precios para estos instrumentos, y al mismo, tiempo xi información de cómo el mercado castiga o premia estos precios dependiendo de las características propias de cada uno.
Esta investigación propone una metodología tanto para encontrar precios de instrumentos financieros como para obtener información del mercado en que éstos se transan. La valorización se realiza en dos etapas: La primera usa un modelo dinámico de tasas de interés para encontrar el comportamiento promedio del mercado, mientras que la segunda, un modelo estático de minería de datos para encontrar los spreads específicos de cada papel sobre el promedio. En particular, el algoritmo utilizado en esta segunda etapa es el de árboles de regresión, el cual no sólo ofrece una estimación de los spreads sino que, dada su estructura de ramas de decisión, permite extraer información del mercado en general.
El modelo es aplicado en el mercado Chileno de letras de crédito hipotecario, instrumentos que presentan opciones implícitas. Los resultados muestran que se pueden obtener buenas estimaciones de precios para estos instrumentos, y al mismo, tiempo xi información de cómo el mercado castiga o premia estos precios dependiendo de las características propias de cada uno.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2010