Modelado autorregresivo y dinámico de tasas de interés para el BBCR

• Leonardo Marín Paniagua ^[1] ; Mercedes Chacón Vásquez ^[1]
  1. [1] Universidad de Costa Rica

     Universidad de Costa Rica

     Hospital, Costa Rica

     
• Localización: Ingeniería: Revista de la Universidad de Costa Rica, ISSN-e 2215-2652, ISSN 1409-2441, Vol. 35, Nº. Extra 5, 2025 (Ejemplar dedicado a: VI Jornadas de Investigación de la Facultad de Ingeniería), págs. 102-109
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Autoregressive and dynamic modeling of interest rates for the BCCR
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• Resumen
  • español

    Se presenta un caso de estudio para el Banco Central de Costa Rica (BCCR) para el cual se propusieron dos modelos matemáticos ajustados con técnicas de optimización y filtros de Kalman, utilizando estimadores lineales VAR y una variante del modelo dinámico de Nelson-Siegel (DNS), con índices financieros y variables macroeconómicas. Se realizó una comparativa de la exactitud del pronóstico de la tasa de interés de los bonos del Tesoro de Estados Unidos de dos años, para los modelos validados con una base de datos actualizada del año 2000 al 2022, obteniendo estimaciones de la tasa de interés con buena exactitud

  • English

    A case study is presented for the Central Bank of Costa Rica (BCCR) for which two mathematical models adjusted with optimization techniques and Kalman filters were proposed, using linear VAR estimators and a variant of the dynamic Nelson-Siegel (DNS) model, with financial indexes and macroeconomic variables. A comparison of the forecast accuracy of the interest rate of two-year U.S. Treasury bonds was accomplished, obtaining interest rate estimates with good accuracy for the validated models with an updated database from 2000 to 2022