Aplicaciones de Modelos de Tasas de Interés en Inversiones en Renta Fija

Abstract

El presente trabajo tuvo como objetivo generar modelos que permitieran realizar recomendaciones de inversión de corto plazo en instrumentos de renta fija.

Se planteó un modelo de reversión a la media para las diferencias entre precios de mercado de bonos y precios dados por modelos de precios de bonos. A partir de este modelo se generó un mecanismo de inversión a partir de las diferencias de precios, planteando un problema de optimización que permite determinar, dado un horizonte de inversión, un portafolio de bonos inmunizado a los cambios de tasas de interés y que maximiza el retorno esperado. Además, a partir del modelo para las diferencias se determinó que para medir las diferencias de precios los modelos más adecuados para el caso de los bonos del Banco Central de Chile son el de Nelson y Siegel para el caso de los bonos en UF y el de Vasicek para el caso de los bonos en pesos.

Se planteó un modelo VAR(1) general a partir de los parámetros beta del modelo de Nelson y Siegel, y un conjunto dado de variables macroeconómicas. Si de este modelo se obtiene algún modelo estable, es posible conocer el efecto de shocks de variables macroeconómicas en la curva de rendimientos. Considerando como variables macroeconómicas la tasa de política monetaria (TPM) y la compensación inflacionaria (CI) se obtuvo un modelo estable a partir del cual se determinó el efecto de shocks en las curvas de rendimientos nominal y real construidas a partir de los bonos del Banco Central de Chile. En general, luego de un shock positivo de TPM deberían incrementarse las tasas de corto plazo y luego de un shock positivo de CI deberían incrementarse las tasas de mediano y corto plazo en el caso nominal y disminuir las tasas de mediano y corto plazo en el caso real. Shocks negativos determinan un efecto contrario al de shocks positivos.

Se plantearon modelos de predicción de la curva de rendimientos a partir de distintos modelamientos de la evolución en el tiempo de los parámetros beta del modelo de Nelson y Siegel. Definiendo una función de medición para cada modelo de predicción, se comparó su capacidad predictiva para el caso de las curvas de rendimientos nominal y real construidas a partir de los bonos del Banco Central de Chile, concluyendo que la determinación del modelo de mejor capacidad predictiva dependerá del tiempo a vencimiento y del horizonte de predicción. Luego, dado un modelo de predicción y un horizonte de inversión, se generó un mecanismo de inversión planteando un problema de optimización que permite obtener un portafolio de bonos, de mínima varianza, para un retorno dado. Este mecanismo puede utilizar cualquiera de los modelos de predicción, siempre que la función de medición del modelo no sea divergente. Para el caso de los modelos comparados, puede utilizarse cualquier modelo, con excepción del modelo VAR(1) ya mencionado, que considera la TPM y la CI, pues su función de medición diverge.

Con la realización del presente trabajo se ha contribuido a ampliar las posibilidades de inversión en renta fija y a ampliar el conocimiento del comportamiento del mercado de renta fija.