Una aplicación de redes neuronales y modelos autorregresivos para la estimación de valores de referencia de swaps (2023)
En este trabajo se realiza una aplicación de redes neuronales y modelos autorregresivos para la estimación del valor de referencia de un swap de tasa de interés teniendo en cuenta el ajuste de valoración por riesgo de crédito de la contraparte (CVA) y el ajuste de valoración de riesgo de crédito de la entidad (DVA) entre dos emisores del sector financiero local. Inicialmente, se utiliza como base del análisis la curva forward IBR, de la cual, se generan diez series de tiempo, cada una relacionada con los periodos de liquidación de los pagos del swap. Para cada serie, se ajusta un modelo de red neuronal y un modelo ARIMA-GARCH, y se evalúan sus respectivas métricas de prueba, con el objetivo de hacer comparaciones entre ellos. Luego, utilizando los modelos obtenidos, se realiza el pronóstico de la curva forward IBR para el siguiente día hábil. Así mismo, se estima la probabilidad de default en cada fecha de liquidación a partir de los respectivos Asset swap spread de los bonos corporativos de los emisores. Posteriormente, se estima el valor razonable del swap a partir del valor libre de riesgo y sus respectivos ajustes. Finalmente, los resultados muestran que para el rango de fechas analizado la valoración estimada a partir del modelo ARIMA-GARCH presenta un menor error de pronóstico en comparación con el modelo de red neuronal, lo que sugiere una mayor precisión en la estimación del valor de referencia del swap. (texto tomado de la fuente)