Pronóstico del volumen de negociación del mercado secundario de renta fija en Colombia a través de la modelación no lineal STAR

Abstract

Este escrito se enfoca en describir una alternativa de pronóstico del volumen (compra/venta) del mercado negociado de los títulos de renta fija en el mercado secundario. Esta, se basa en modelos de transición suave autorregresivos (STAR, por sus siglas en inglés, Smooth Transition Autoregressive), los cuales permiten incluir efectos asimétricos, cambios de régimen o estado, donde una propuesta de estimación lineal genera resultados menos precisos en términos de explicación y predicción del fenómeno. Se selecciona la arquitectura Logistic STAR (??=2,??=2), de acuerdo a los test alternativos de estacionariedad apropiados bajo no linealidad, pruebas de linealidad, la evaluación de un test de pronostico que evalúa en particular la precisión frente a un modelo lineal ARIMA. Se encontró que el test de raíz unitaria Dickey-Fuller aumentado presentaba evidencia a favor de raíz unitaria, cuando se identificó un proceso estacionario no lineal. El pronóstico se hizo bajo bootstrap y rolling, teniendo en cuenta la no linealidad del proceso. Y como resultado, esta herramienta les servirá de apoyo a la Bolsa de Valores de Colombia para planear y proyectar sus estados financieros futuros.