Resumen de Comparación de un modelo multifactorial de la ETTI: paramétrico versus no paramétrico

Lourdes Gómez del Valle, Julia Martínez Rodríguez

• español

  En la literatura de los tipos de interés existe un debate continuo sobre cuántos factores son necesarios para explicar la estructura temporal de los tipos de interés (ETTI). Los modelos con un sólo factor ofrecen resultados muy interesantes debido a su sencillez. Sin embargo, son muchos los autores, por ejemplo Canabarro (1995), los que demuestran que son necesarios más factores para explicar la curva. Además los modelos multifactoriales son más adecuados si se quiere valorar activos complejos, como opciones sobre la curva de rendimientos, o planificar estrategias de inmunización. Estos modelos, fundamentalmente si se utilizan técnicas de estimación no paramétrica, presentan una mayor complejidad de estimación y valoración. Gómez-Valle y Martínez-Rodríguez (2006a) presentaron una nueva técnica para reducir el coste computacional de los modelos de dos factores.

  En este trabajo consideramos un modelo de dos factores: el tipo de interés y la varianza de los cambios del tipo de interés, y mostramos que la técnica planteada por Gómez-Valle y Martínez-Rodríguez (2006a) para su estimación, además de reducir el coste computacional proporciona mejores resultados que modelos que utilizan técnicas paramétricas y modelos GARCH para su estimación, como Longstaff y Schwartz (1992).

• English

  In the financial literature there is no consensus about how many factors are necessary to explain the term structure of interest rates (TSSIR). The one-factor diffusion models are very attractive because their simplicity, however they have important unrealistic properties. In fact there are several authors, such as Canabarro (1995), who show that models whith more stochastic factors describe more accurately the evolution of the term structure. Furthermore the multi-factor models are specially useful to price more complex interest-rate derivatives, such as the so-called yield options, or improve the efficiency of hedging strategies. However these models, specially if nonparametric methods are used, are more complex to estimate and to price. In order to reduce the higher computational cost of the two factor models , Gómez- Valle and Martínez-Rodríguez (2006a) showed a new approach to estimate these models.

  In this paper, we consider a model with two factors: the interest rate and the instantaneous variance of the changes of the interest rate. Then, we show that the approach of Gómez-Valle and Martínez-Rodríguez (2006a) reduces the computational cost of estimation as well as provides better results than other twofactor parametric models based on the GARCH approach such as Longstaff and Schwartz (1992).