| |
 |
|
| |
|
|
Modelos no paramétricos en la determinación del spread en un mercado primario de renta fija
María Bonilla Musoles, Leandro García Menéndez, MªLuisa Martí Selva y Rosa Puertas Medina |
|
Recientemente se han propuesto diversos modelos no paramétricos para la resolución de
problemas de predicción en el entorno bancario, obteniendo potentes estimadores. En el presente trabajo
se proponen dos algoritmos no paramétricos, los Árboles de Regresión (CART) y los Splines de
Regresión Adaptativa Multivariante (MARS), con objeto de medir su precisión en la determinación
del precio de emisión en el mercado primario de eurobonos, realizando un análisis comparativo con
un modelo paramétrico, una regresión lineal estimada por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO).
Además, se aborda el dilema de aprendizaje-generalización mediante la validación cruzada para, de
este modo, establecer la estructura óptima de los algoritmos que nos permitirá obtener los mejores
resultados en el problema que vamos a analizar. El estudio ha concluido que la predicción más potente
del modelo CART es sobre el spread de las emisiones de los bancos y los soberanos, mientras que
el MARS y la estimación por MCO han resultado más precisos en las emisiones de los bancos
|
|
| Copyright
1998 - 2012 - Asociación Española de Finanzas (AEFIN).
Todos los derechos reservados
e-mail: aefin@aefin.es
y secretaria@aefin.es
c/ Rosario Pino, 8, 10º-A
28020 Madrid
Tlf. y fax:
+34 91 3691483 |
|
