dc.contributor | Jara Bertin, Mauricio | |
dc.creator | Vega Liberona, Ignacio | |
dc.date.accessioned | 2023-04-24T16:26:39Z | |
dc.date.accessioned | 2023-05-18T21:46:25Z | |
dc.date.available | 2023-04-24T16:26:39Z | |
dc.date.available | 2023-05-18T21:46:25Z | |
dc.date.created | 2023-04-24T16:26:39Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier | https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/192970 | |
dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6296340 | |
dc.description.abstract | Utilizando el modelo propuesto por Nelson and Siegel (1987) se eval´ua si las tasas de inter´es
de curvas soberanas de bonos y curvas swap promedio c´amara (SPC) llevan informaci´on impl´ıcita
de expectativas futuras de inflaci´on y tasa de pol´ıtica monetaria (TPM) tomando como referencia
la Encuesta de Expectativas Econ´omicas (EEE) y Encuesta de Operadores Financieros (EOF).
Al modelo inicial propuesto se le realizan ajustes de regularizaci´on, en l´ınea con las corrientes de
Machine Learning. Espec´ıfiamente se penaliza a los p´arametros a trav´es de una regresi´on Ridge
mostrada en el trabajo de Hoerl and Kennard (1970). Con esto se logr´o reducir la varianza de los
resultados, y obtener series a plazos continuos para comparar con lo publicado en las encuestas.
A trav´es de pruebas de cointegraci´on se obtuvieron resultados positivos en todas las series donde
se muestra que la EOF ajusta mejor que la EEE para expectativas de avance de los precios y
tambi´en para la TPM. Adem´as para inflaci´on a un a˜no y TPM a dos a˜nos se muestra un leve
ajuste mejor para los bonos, mientras que para esta ´ultima a un a˜no es m´as favorable a la SCP. | |
dc.language | es | |
dc.publisher | Universidad de Chile | |
dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | |
dc.subject | Curva de rendimiento | |
dc.subject | Macroeconomía | |
dc.title | Expectativas macroeconómicas Implícitas en las curvas de rendimiento | |
dc.type | Tesis | |