Modelación estocástica y trading algorítmico del spread entre acciones mediante procesos de reversión a la media

Las estrategias de inversión pairs trading se basan en desviaciones del precio entre pares de acciones correlacionadas y han sido ampliamente implementadas por fondos de inversión tomando posiciones largas y cortas en las acciones seleccionadas cuando surgen divergencias y obteniendo utilidad cerrando la posición al converger. Se describe un modelo de reversión a la media para analizar la dinámica que sigue el diferencial del precio entre acciones ordinarias y preferenciales de una misma empresa en el mismo mercado. La media de convergencia en el largo plazo es obtenida con un filtro de media móvil, posteriormente, los parámetros del modelo de reversión a la media se estiman mediante un filtro de Kalman bajo una formulación de estado espacio sobre las series históricas. Se realiza un backtesting a la estrategia de pairs trading algorítmico sobre el modelo propuesto indicando potenciales utilidades en mercados financieros que se observan por fuera del equilibrio. Aplicaciones de los resultados podrían mostrar oportunidades para mejorar el rendimiento de portafolios, corregir errores de valoración y sobrellevar mejor periodos de bajos retornos.

Descomposición de la estructura a términos de las tasas de interés de los bonos soberanos de Estados Unidos y Colombia

En el presente documento se descompone la estructura a términos de las tasas de interés de los bonos soberanos de EE.UU. y Colombia. Se utiliza un modelo afín de cuatro factores, donde el primero de ellos corresponde a un factor de pronóstico de los retornos y, los demás, a los tres primeros componentes principales de la matriz de varianza-covarianza de las tasas de interés. Para la descomposición de las tasas de interés de Colombia se utiliza el factor de pronóstico de EE.UU. para capturar efectos de spillovers. Se logra concluir que las tasas en EE.UU. no tienen un efecto sobre el nivel de tasas en Colombia pero sí influyen en los excesos de retorno esperado de los bonos y también existen efectos sobre los factores locales, aunque el factor determinante de la dinámica de las tasas locales es el “nivel”. De la descomposición se obtienen las expectativas de la tasa corta y la prima por vencimiento. En ese sentido, se observa que el valor de la prima por vencimiento y su volatilidad incrementa con el vencimiento y que este valor ha venido disminuyendo en el tiempo.

Estructura a Plazo Colombia: Modelo Afín de tres factores

La estimación e interpretación de la estructura a plazo de la tasas de interés es de gran relevancia porque permite realizar pronósticos, es fundamental para la toma de decisiones de política monetaria y fiscal, es esencial en la administración de riesgos y es insumo para la valoración de diferentes activos financieros. Por estas razones, es necesario entender que puede provocar un movimiento en la estructura a plazo. En este trabajo se estiman un modelo afín exponencial de tres factores aplicado a los rendimientos de los títulos en pesos de deuda pública colombianos. Los factores estimados son la tasa corta, la media de largo plazo de la tasa corta y la volatilidad de la tasa corta. La estimación se realiza para el periodo enero 2010 a mayo de 2015 y se realiza un análisis de correlaciones entre los tres factores. Posterior a esto, con los factores estimados se realiza una regresión para identificar la importancia que tiene cada uno de estos en el comportamiento de las tasas de los títulos de deuda pública colombiana para diferentes plazos al vencimiento. Finalmente, se estima la estructura a plazo de las tasas de interés para Colombia y se identifica la relación de los factores estimados con los encontrados por Litterman y Scheinkman [1991] correspondientes al nivel, pendiente y curvatura.

Estimating and Forecasting the Term Structure of Interest Rates:US and Colombia Analysis

In this paper we use the most representative models that exist in the literature on term structure of interest rates. In particular, we explore affine one factor models and polynomial-type approximations such as Nelson and Siegel. Our empirical application considers monthly data of USA and Colombia for estimation and forecasting. We find that affine models do not provide adequate performance either in-sample or out-of-sample. On the contrary, parsimonious models such as Nelson and Siegel have adequate results in-sample, however out-of-sample they are not able to systematically improve upon random walk base forecast.