Desarrollo de un modelo de predicción de la curva de tasas de interés para bonos y swaps chilenos utilizando variables macroeconómicas

Abstract

Dentro del mundo financiero, el mercado de renta fija se ha posicionado como uno de los más importantes a nivel global. En este tipo de activo las curvas de tasas de interés juegan un rol clave y, por lo mismo, el poder predecirlas ha sido un tema de interés en las últimas décadas. El presente trabajo tiene como objetivo generar un modelo de predicción de la curva de tasas de interés para bonos y swaps chilenos, incorporando la información histórica de las tasas y de variables macroeconómicas. Para poder predecir la curva de tasas de interés, se plantea predecir cada uno de los parámetros de un modelo que sea capaz de ajustar la curva. Inicialmente se utilizó el modelo de \textit{Twist Factor} para hacer ajustes \textit{in-sample} y obtener los parámetros que deben ser estimados. De aquí se obtuvo que el error de predicción (RMSE) en su mayoría es bajo y oscila entre 0.02 y 0.04, a excepción de los bonos en UF con plazo menor 4 años, donde el error de ajuste oscila entre 0.08 y 0.53, con una media de 0.21 Con los parámetros estimados para el modelo de \textit{Twist Factor}, se ajusta un modelo AR(1) para cada parámetro estimado con el fin de hacer predicciones \textit{out-of-sample}. Al ajustar la curva con los parámetros predichos, se obtiene un RMSE promedio de 0.68, 0.65, 1.00 y 0.67 para bonos en pesos, bonos en UF, swaps en pesos y swaps en UF respectivamente. Para agregar las variables macroeconómicas al modelo, se construyen vectores a partir de una regresión donde la variable dependiente son los parámetros estimados inicialmente y las variables independientes son distintas variables macroeconómicas tanto globales como locales. Se obtuvo una correlación promedio entre los vectores y los parámetros de 0.94, 0.67, 0.48 y 0.78 para bonos en pesos, bonos en UF, swaps en pesos y swaps en UF respectivamente. Con los parámetros estimados y los vectores construidos, se desarrolla el modelo de predicción utilizando un modelo VAR(1). A partir de este se mide la capacidad de predecir la curva de interés y de predecir la dirección de los movimientos de la misma. El modelo muestra un rendimiento similar al modelo AR(1) para predecir la curva de tasas de interés, con errores altos tanto para bonos, como para swaps. En este sentido, no existió mejora significativa al agregar variables macroeconómicas. Por otra parte, el modelo muestra mejores resultados para la predicción de la dirección del movimiento de la curva que el modelo sin variables macroeconómicas para el caso de bonos en pesos, pero peor desempeño en el caso de bonos en UF. Para el caso de swaps los rendimientos fueron similares. Se concluye que el modelo no muestra ser útil para predecir la curva de tasas de interés ni la dirección de los movimientos de la curva.