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Untitled - Universidade de Santiago de Compostela

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38 SII Análisis <strong>de</strong> los Mo<strong>de</strong>los <strong>de</strong> Tipo <strong>de</strong> Interés<br />

Plazo c ∗KS<br />

α<br />

c ∗CvM<br />

α<br />

T KS<br />

n<br />

T Cvm<br />

n p KS p CvM<br />

1 semana 0.034 3.29e-04 0.0339 2.15e-04 0.060 0.106<br />

1 mes 0.015 4.23e-05 0.012 2.90e-05 0.178 0.144<br />

3 meses 0.010 2.10e-05 0.007 1.01e-05 0.476 0.242<br />

6 meses 0.015 4.29e-05 0.006 4.20e-06 0.982 0.992<br />

9 meses 0.019 9.98e-05 0.008 1.85e-05 0.986 0.876<br />

10 meses 0.021 1.30e-04 0.010 3.03e-05 0.948 0.736<br />

11 meses 0.024 1.63e-04 0.011 3.72e-05 0.922 0.702<br />

12 meses 0.024 1.93e-04 0.012 5.12e-05 0.894 0.740<br />

Cadro 1: Aproximación Bootstrap <strong>de</strong> los valores críticos <strong>de</strong>l test. El Estadístico <strong>de</strong>finido<br />

por el funcional Tn = Ψ(Rn(x)) y el p-valor, para cada serie <strong>de</strong>l EURIBOR aplicando<br />

un mo<strong>de</strong>lo (CKLS). Don<strong>de</strong> c∗KS α , T KS<br />

n , p (Kolmogorov-Smirnov), y c KS ∗CvM<br />

α , T Cvm<br />

n , pCvM (Cramér-Von Mises).<br />

Los resultados obtenidos al aplicar el test a las series <strong>de</strong> tipos <strong>de</strong> interés <strong>de</strong>l EU-<br />

RIBOR muestran que el mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> un factor CKLS arroja evi<strong>de</strong>ncias <strong>de</strong> que ajusta<br />

mejor a las series a medida que los plazos se van incrementando. Es <strong>de</strong> <strong>de</strong>stacar el<br />

caso <strong>de</strong> las series <strong>de</strong> tipos con plazo a 1 semana, que para cada mo<strong>de</strong>lo muestra<br />

evi<strong>de</strong>ncia <strong>de</strong> que no es factible y en aquellos casos en que pudiera serlo, la evi<strong>de</strong>ncia<br />

es débil <strong>de</strong>bido a que estas series son más sensibles a las <strong>de</strong>cisiones adoptadas por<br />

los entes que supervisan los mercados financieros.<br />

Bibliografía<br />

[1] Chan K.C. , Karolyi G.A. , Longstaff F.A. , and San<strong>de</strong>rs A.B. , An empirical<br />

comparison of alternative mo<strong>de</strong>ls of the short-term interest rate, The Journal of<br />

Finance 47 (1992), no. 3, 1209–1227.<br />

[2] Franke J. , Kreiss J. P. , and Mammen E. , Bootstrap of kernel smoothing in<br />

nonlinear time series., Bernoulli (2002), no. 85, 1–37.<br />

[3] Gonzlez-Manteiga W. , Febrero M. , Reboredo J.C. , and Pateiro B. , Análisis<br />

y mo<strong>de</strong>lización <strong>de</strong> tipos <strong>de</strong> interés, Reporte <strong>de</strong> investigación, Universidad <strong>de</strong><br />

<strong>Santiago</strong> <strong>de</strong> <strong>Compostela</strong>, 2007.<br />

[4] Härdle W. and Mammen E. , Comparing nonparametric versus parametric regression<br />

fits, The Annals of Statistics 21 (1993), no. 4, 1996–1947.<br />

[5] Stute W. , Nonparametric mo<strong>de</strong>l checks for regression, The Annals of Statistics<br />

(1997), no. 25, 613–641.<br />

[6] Stute W. , González-Manteiga W. , and Quindimil M. Presedo , Bootstrap approximations<br />

in mo<strong>de</strong>l checks for regression, Journal of the American Statistical<br />

Association 93 (1998), no. 441, 141–149.

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