Merging dynamic financial models with data mining techniques for pricing fixed income securities in low-liquidity markets
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Date
2013
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Abstract
En esta tesis se propone una metodología de dos fases que utiliza tanto modelos dinámicos como técnicas de minería de datos para valorizar activos de renta fija. Los modelos dinámicos han mostrado ser particularmente útiles en mercados emergentes con baja liquidez para estimar una estructura de tasas de interés promedio para un activo
típico. Sin embargo, debido a la complejidad de algunos activos de renta fija, es muy difícil incorporar todas las variables en estos modelos matemáticos. Así, se implementan técnicas de minería de datos para aumentar la precisión de las estimaciones y para obtener un mejor entendimiento de los patrones de valorización que utiliza el mercado. Implementamos este modelo en el mercado de letras hipotecarias chileno. Los resultados muestran que el error de estimación se reuce en 120 puntos base, en promedio, cuando se incorporan técnicas de minería de datos con bajos costos computacionales.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2013