Aplicación de modelos unifactoriales y aprendizaje automático en el mercado colombiano de deuda pública

En este trabajo se implementa el modelo propuesto por Vasicek y el de Cox et al., en ventanas móviles de tiempo, y observaremos su desempeño de pro­nóstico en el lapso de un año para el mercado colombiano de deuda pública. Los resultados se van a comparar con modelos de aprendizaje de máqui­nas, esp...

Full description

Autores:
Catalina Alejo, Paula
León, Bernardo
Gómez Aldana, David
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2025
Institución:
Universidad Externado de Colombia
Repositorio:
Biblioteca Digital Universidad Externado de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bdigital.uexternado.edu.co:001/26672
Acceso en línea:
https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/26672
https://doi.org/10.18601/17941113.n27.08
Palabra clave:
renta fija;
deuda pública colombiana;
pronóstico;
modelos unifactoriales;
tasas de corto plazo;
aprendizaje de máquinas;
curva de rendimientos
Fixed income;
sovereign colombian debt;
forecast;
spot rates;
unifactorial models;
machine learning;
yield curve
Rights
openAccess
License
Paula Catalina Alejo, Bernardo León, David Gómez Aldana - 2025
id uexternad2_f486e63a7213f5da8e50554b3b606184
oai_identifier_str oai:bdigital.uexternado.edu.co:001/26672
network_acronym_str uexternad2
network_name_str Biblioteca Digital Universidad Externado de Colombia
repository_id_str
spelling Catalina Alejo, PaulaLeón, BernardoGómez Aldana, David2025-07-07T14:05:51Z2025-07-08T07:30:22Z2025-07-07T14:05:51Z2025-07-08T07:30:22Z2025-07-07En este trabajo se implementa el modelo propuesto por Vasicek y el de Cox et al., en ventanas móviles de tiempo, y observaremos su desempeño de pro­nóstico en el lapso de un año para el mercado colombiano de deuda pública. Los resultados se van a comparar con modelos de aprendizaje de máqui­nas, específicamente con modelos de árboles de regresión, redes neuronales y bosques aleatorios (random forest); a pesar de no tener un sustento económico, estos modelos se usan ampliamente para manejar problemas de pronóstico en diferentes áreas del conocimiento y, al igual que los modelos de tasas unifacto­riales, se pueden utilizar para determinar los niveles futuros de tasas de interés, abordándolos como un problema de regresión.We will implement the model proposed by Vasicek (1977) and Cox et al. (1985), in moving time windows and we will observe its forecasting performance in the tenor of 1 year for the Colombian public debt market. The results will be compared against machine learning models, specifically against Regression Trees, Neural Networks and Random Forest models, these models despite not having an economic support are widely used to handle fore­casting problems in different areas of knowledge and like the unifactorial rate models, can be used to determine the future levels of interest rates, approaching it as a regression problem.application/pdf10.18601/17941113.n27.082346-21401794-1113https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/26672https://doi.org/10.18601/17941113.n27.08spaUniversidad Externado de Colombiahttps://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/download/10646/18523Núm. 27 , Año 2024 : Julio-Diciembre29827255ODEONjPaula Catalina Alejo, Bernardo León, David Gómez Aldana - 2025info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/view/10646renta fija;deuda pública colombiana;pronóstico;modelos unifactoriales;tasas de corto plazo;aprendizaje de máquinas;curva de rendimientosFixed income;sovereign colombian debt;forecast;spot rates;unifactorial models;machine learning;yield curveAplicación de modelos unifactoriales y aprendizaje automático en el mercado colombiano de deuda públicaApplication of unifactorial models and machine learning for the colombian fixed income marketArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPublicationOREORE.xmltext/xml2678https://bdigital.uexternado.edu.co/bitstreams/6916e859-7107-4203-80c2-9da738a5e91e/download38a54fe450c59e2a352206d837d19537MD51001/26672oai:bdigital.uexternado.edu.co:001/266722025-07-08 02:30:22.348http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0Paula Catalina Alejo, Bernardo León, David Gómez Aldana - 2025https://bdigital.uexternado.edu.coUniversidad Externado de Colombiametabiblioteca@metabiblioteca.org
dc.title.spa.fl_str_mv Aplicación de modelos unifactoriales y aprendizaje automático en el mercado colombiano de deuda pública
dc.title.translated.eng.fl_str_mv Application of unifactorial models and machine learning for the colombian fixed income market
title Aplicación de modelos unifactoriales y aprendizaje automático en el mercado colombiano de deuda pública
spellingShingle Aplicación de modelos unifactoriales y aprendizaje automático en el mercado colombiano de deuda pública
renta fija;
deuda pública colombiana;
pronóstico;
modelos unifactoriales;
tasas de corto plazo;
aprendizaje de máquinas;
curva de rendimientos
Fixed income;
sovereign colombian debt;
forecast;
spot rates;
unifactorial models;
machine learning;
yield curve
title_short Aplicación de modelos unifactoriales y aprendizaje automático en el mercado colombiano de deuda pública
title_full Aplicación de modelos unifactoriales y aprendizaje automático en el mercado colombiano de deuda pública
title_fullStr Aplicación de modelos unifactoriales y aprendizaje automático en el mercado colombiano de deuda pública
title_full_unstemmed Aplicación de modelos unifactoriales y aprendizaje automático en el mercado colombiano de deuda pública
title_sort Aplicación de modelos unifactoriales y aprendizaje automático en el mercado colombiano de deuda pública
dc.creator.fl_str_mv Catalina Alejo, Paula
León, Bernardo
Gómez Aldana, David
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv Catalina Alejo, Paula
León, Bernardo
Gómez Aldana, David
dc.subject.spa.fl_str_mv renta fija;
deuda pública colombiana;
pronóstico;
modelos unifactoriales;
tasas de corto plazo;
aprendizaje de máquinas;
curva de rendimientos
topic renta fija;
deuda pública colombiana;
pronóstico;
modelos unifactoriales;
tasas de corto plazo;
aprendizaje de máquinas;
curva de rendimientos
Fixed income;
sovereign colombian debt;
forecast;
spot rates;
unifactorial models;
machine learning;
yield curve
dc.subject.eng.fl_str_mv Fixed income;
sovereign colombian debt;
forecast;
spot rates;
unifactorial models;
machine learning;
yield curve
description En este trabajo se implementa el modelo propuesto por Vasicek y el de Cox et al., en ventanas móviles de tiempo, y observaremos su desempeño de pro­nóstico en el lapso de un año para el mercado colombiano de deuda pública. Los resultados se van a comparar con modelos de aprendizaje de máqui­nas, específicamente con modelos de árboles de regresión, redes neuronales y bosques aleatorios (random forest); a pesar de no tener un sustento económico, estos modelos se usan ampliamente para manejar problemas de pronóstico en diferentes áreas del conocimiento y, al igual que los modelos de tasas unifacto­riales, se pueden utilizar para determinar los niveles futuros de tasas de interés, abordándolos como un problema de regresión.
publishDate 2025
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2025-07-07T14:05:51Z
2025-07-08T07:30:22Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2025-07-07T14:05:51Z
2025-07-08T07:30:22Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2025-07-07
dc.type.spa.fl_str_mv Artículo de revista
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.local.eng.fl_str_mv Journal article
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
status_str publishedVersion
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv 10.18601/17941113.n27.08
dc.identifier.eissn.none.fl_str_mv 2346-2140
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv 1794-1113
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/26672
dc.identifier.url.none.fl_str_mv https://doi.org/10.18601/17941113.n27.08
identifier_str_mv 10.18601/17941113.n27.08
2346-2140
1794-1113
url https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/26672
https://doi.org/10.18601/17941113.n27.08
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.bitstream.none.fl_str_mv https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/download/10646/18523
dc.relation.citationedition.spa.fl_str_mv Núm. 27 , Año 2024 : Julio-Diciembre
dc.relation.citationendpage.none.fl_str_mv 298
dc.relation.citationissue.spa.fl_str_mv 27
dc.relation.citationstartpage.none.fl_str_mv 255
dc.relation.ispartofjournal.spa.fl_str_mv ODEON
dc.relation.references.spa.fl_str_mv j
dc.rights.spa.fl_str_mv Paula Catalina Alejo, Bernardo León, David Gómez Aldana - 2025
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
rights_invalid_str_mv Paula Catalina Alejo, Bernardo León, David Gómez Aldana - 2025
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad Externado de Colombia
dc.source.spa.fl_str_mv https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/view/10646
institution Universidad Externado de Colombia
bitstream.url.fl_str_mv https://bdigital.uexternado.edu.co/bitstreams/6916e859-7107-4203-80c2-9da738a5e91e/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 38a54fe450c59e2a352206d837d19537
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Universidad Externado de Colombia
repository.mail.fl_str_mv metabiblioteca@metabiblioteca.org
_version_ 1851052935255949312