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Fitting the Pareto-lévy distribution on the yield curve: An application to forecasting

2014; Instituto Estudios Bursátiles; Issue: 8 Linguagem: Inglês

2173-1926

Pierre Rostan, Alexandra Rostan,

Financial Risk and Volatility Modeling

espanolEncontrar la distribucion optima de los terminos de innovacion a la hora de predecir la curva de tipos de interes o valorar derivados sobre titulos de renta fija mediante simulacion Monte Carlo constituye un reto que ha sido aceptado por un escaso numero de investigadores. En este articulo se investiga la distribucion de Pareto-Levy que ajusta la curva de tipos del Tesoro americano bajo diferentes formas de esta ultima: inversa, plana, encorvada, y tanto en ambientes de volatilidad como en entornos de tipos no volatiles. Se muestra que la distribucion de Pareto-Levy no mejora significativamente la prediccion de la curva de tipos con simulacion Monte Carlo respecto a la distribucion Normal; sin embargo, se han descubierto algunos resultados ciertamente interesantes en lo que se refiere a la distribucion Normal, tales como su mejor funcionamiento a la hora de ajustar la curva de tipos y su consistencia, cualquiera que sea la forma de la curva y el entorno (de volatilidad o no) de los tipos de interes. Los resultados que se exponen en este articulo estan basados en 2.707 curvas de tipos del Tesoro americano, en el periodo 2001-2012. Los participantes en el mercado que utilicen simulacion Monte Carlo, ya sea por la necesidad de un marco metodologico para identificar un generador de numeros aleatorios optimos que ajuste la curva de tipos o bien para obtener predicciones precisas a corto plazo, encontraran este articulo atractivo EnglishFinding the optimal distribution of innovation terms to forecast the yield curve or to price derivatives on fixed-income securities with Monte Carlo simulation is a challenge that not so many authors have taken up. We investigate the Pareto-Levy distribution that fits the U.S. yield curve when the latter experiences different shapes: normal, inverse, flat and humped and experiences a volatile environment or not. We show that the Pareto-Levy distribution does not improve significantly yield curve forecasting with Monte Carlo simulation when benchmarked to the Normal distribution but we discovered interesting outcomes concerning the Normal distribution such as its higher performance for fitting the yield curve and its consistency whatever the shape of the yield curve and whether the interest rate environment is volatile or not. We base our findings on 2,707 U.S. Treasury yield curves over the 2001-2012 period. Market participants who use Monte Carlo simulation, in need of a methodological framework to identify an optimal random number generator that fits the yield curve or in need of an accurate short term forecast of the yield curve, will find our paper appealing