Análisis de sentimiento de política monetaria de la Reserva Federal de Estados Unidos y sus efectos sobre el nivel, pendiente y curvatura de la curva de rendimientos del Tesoro de EE. UU.

Este trabajo de grado tiene como objetivo investigar la relación que puede existir entre información no estructurada como lo es el sentimiento de la Reserva Federal de Estados Unidos hallado en sus minutas y el comportamiento de los tres componentes de la curva de rendimientos del Tesoro de Estados...

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Autores:

Tipo de recurso:: masterThesis

Fecha de publicación:: 2023

Institución:: Pontificia Universidad Javeriana

Repositorio:: Repositorio Universidad Javeriana

Idioma:: spa

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description	Este trabajo de grado tiene como objetivo investigar la relación que puede existir entre información no estructurada como lo es el sentimiento de la Reserva Federal de Estados Unidos hallado en sus minutas y el comportamiento de los tres componentes de la curva de rendimientos del Tesoro de Estados Unidos: Nivel, Pendiente y Curvatura. Se realizó un análisis de sentimiento mediante la técnica de procesamiento de lenguaje natural, posteriormente se extrajeron los tres componentes de la curva de rendimientos mediante un análisis de componentes principales y por último se ejecutó una red neuronal para cada componente con el fin de evaluar la posible relación entre sentimiento de la reserva federal y estos. El resultado permite concluir que la información consolidada en las minutas de la Reserva Federal es significativa para predecir el comportamiento de los tres factores de la curva de rendimientos del Tesoro. Además, se observa que el error de predicción es considerablemente menor cuando se implementan herramientas de machine learning como lo son las redes neuronales en comparación con la regresión lineal.
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Se realizó un análisis de sentimiento mediante la técnica de procesamiento de lenguaje natural, posteriormente se extrajeron los tres componentes de la curva de rendimientos mediante un análisis de componentes principales y por último se ejecutó una red neuronal para cada componente con el fin de evaluar la posible relación entre sentimiento de la reserva federal y estos. El resultado permite concluir que la información consolidada en las minutas de la Reserva Federal es significativa para predecir el comportamiento de los tres factores de la curva de rendimientos del Tesoro. Además, se observa que el error de predicción es considerablemente menor cuando se implementan herramientas de machine learning como lo son las redes neuronales en comparación con la regresión lineal.This paper aims to investigate the relationship that may exist between unstructured data such as the sentiment found in the minutes of the Federal Reserve and the behavior of the three components of the United States Treasury yield curve: Level, Slope and Curvature. A sentiment analysis was carried out using a natural language processing (NLP) technique, then the three components of the yield curve were estimated using a principal component analysis (PCA) and finally a neural network was executed for each component to evaluate the possible relationship between federal reserve sentiment and those components mentioned above. The result indicates that the information found in the Federal Reserve minutes is significant for predicting the behavior of the three factors of the Treasury yield curve. In addition, it is observed that the RMSE is considerably lower when machine learning tools such as neural networks are used compared to linear regression.Magíster en EconomíaMaestríaPontificia Universidad JaverianaMaestría en EconomíaFacultad de Ciencias Económicas y AdministrativasPenagos Londoño, Gabriel IgnacioJaimes Bonilla, Richard Valery2023-04-18T16:28:29Z2023-04-18T16:28:29Z2023-04-12http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10554/64020instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2023-12-31T05:00:00Z

Análisis de sentimiento de política monetaria de la Reserva Federal de Estados Unidos y sus efectos sobre el nivel, pendiente y curvatura de la curva de rendimientos del Tesoro de EE. UU.

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