Examinando por Materia "Renta fija"

Mostrando 1 - 1 de 1
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de predicción de rentabilidad esperada en un fondo de renta fija
    (Universidad EIA, 2021) Tamayo Cabriles, Juan Luis; Valencia Espinal, Camilo; García Suaza, Andrés Felipe
    RESUMEN: Al momento de realizar una inversión, la incertidumbre que se presenta en el mercado es una de las principales preocupaciones que tienen las personas, ya que esta puede afectar la rentabilidad que tendrán los inversionistas. En el caso particular de la renta fija, al ser el principal mercado de la Bolsa de Valores de Colombia, se vuelve aún más importante entender cómo se ven afectados los fondos por los movimientos macroeconómicos. De aquí surge la pregunta, ¿cómo afectan las diferentes variables macroeconómicas a la rentabilidad en los fondos de renta fija? Para responder a esto, se pretende modelar la rentabilidad esperada para fondos de renta fija, que permita entender y simular los precios del fondo, basado en variaciones de las principales variables macroeconómicas que lo afectan. Para esto se identificarán de las principales variables macroeconómicas que afectan los fondos de renta fija, a partir de fuentes secundarias. Luego, se recopilarán datos históricos de las variables y del precio del fondo seleccionado también a partir de fuentes secundarias, con el fin de observar el comportamiento y la relación que existe entre cada una de las variables seleccionadas y el precio del fondo de renta fija. El fondo seleccionado fue Renta Fija Plazo del Grupo Bancolombia. Este tiene como fin invertir en renta fija, de manera, buscando mantener un riesgo medio y crecimiento de capital a mediano plazo, invierte principalmente en el sector financiero y en entidades públicas, en activos nacionales e internacionales. Posteriormente, se estima un modelo que use los datos históricos de las variables como entradas, en un software que pueda plasmar el funcionamiento del modelo de predicción bajo diferentes escenarios. Luego, se deberá realizar la simulación de este, y se analizarán los resultados para verificar que estos sean coherentes y acordes a los diferentes parámetros ingresados según los escenarios que se plantean. Por último, se debe validar el modelo realizando la técnica de backtesting para poder verificar la confiabilidad de este, basado en el comportamiento histórico del precio de fondo en los diferentes escenarios de estrés que han ocurrido en los últimos años