Durango Gutiérrez, María PatriciaDíaz, Walter2024-10-222024https://hdl.handle.net/10784/34703En la actualidad, muchos inversores institucionales utilizan modelos clásicos, como el modelo de Nelson-Siegel-Svensson, que, por medio de unos parámetros, permiten estimar la curva de rendimientos y así, tomar decisiones de inversión informadas. A pesar de la aprobación general de estos modelos, las dinámicas económicas son cambiantes, por lo cual, en este trabajo se realizó la modelación de los nodos de la curva de rendimientos de USA por medio de modelos de regresión lineal, machine learning y deep learning, dado un escenario futuro definido. Con el resultado de la proyección, se generó la curva por 4 métodos de los cuales, el spline cúbico dio como resultado el mejor ajuste.Nowadays, many institutional investors use classic models, such as the Nelson-Siegel-Svensson model, which, through certain parameters, allow the estimation of the yield curve to make informed investment decisions. Despite the general approval of these models, the economic dynamics are changing, which is why, in this work, the nodes of the US yield curve were modeled through linear regression models, machine learning and deep learning, given a defined future scenario. With the result of the projection, the curve was generated by 4 methods, of which the cubic spline resulted to be the best fit.application/pdfspaTodos los derechos reservadosCurva de rendimientosDecisiones de inversiónDinámicas económicasmasterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessADMINISTRACIÓN FINANCIERAFINANZASDEUDAECONOMETRÍAYield curveInvestment decisionsEconomic dynamicsMachine learningDeep learningAcceso abierto2024-10-22Montañez Díaz, Adrián FelipeAngulo Forero, Santiago FelipeVelásquez Durán, IsabellaGallo Restrepo, Juan Carlos