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Modelización de la volatilidad ¿Cuál es el enfoque correcto? / Modelización predictiva de series temporales del saldo futuro de una cuenta bancaria

Estoy tratando de modelar un equilibrio futuro para cualquier momento t en una lista de cuentas bancarias.

Tengo datos históricos de saldos y transacciones, y otros datos de factores que afectan al saldo de una cuenta (como el pago de intereses, las comisiones, etc.) que también intentaré incluir en el modelo.

Mi pregunta es, ¿qué modelo/tipo de modelo debo utilizar para estimar un valor futuro de la variable Balance?

¿Un modelo GARCH/ARCH?

¿Sería suficiente una regresión multivariante para predecir con exactitud los valores futuros?

No tengo mucha experiencia en análisis econométricos, así que te agradecería que me indicaras la dirección correcta y yo investigaré y profundizaré en ello.

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Aksakal Puntos 11351

El enfoque habitual del sector consiste en modelar conjuntos de cuentas, agrupadas por antigüedad y otras características. A menudo se asume que las tasas retardadas determinan las tasas de decaimiento. Puedes intentar hacer un análisis sofisticado como GARCH, pero te garantizo que no funcionará mejor que los enfoques simples. Hay demasiado ruido en el análisis a nivel de cuenta, lo abandonarás eventualmente

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Owen Fraser-Green Puntos 642

Yo consideraría un análisis diario utilizando los datos históricos del balance diario. La actividad de infusión y retirada de efectivo suele ser un comportamiento/hábito sistemático por el día de la semana, el día del mes, los efectos de las vacaciones, los efectos de la semana del mes, los efectos del mes del año, etc. El enfoque sería similar a ¿Es posible ajustar datos discretos a una distribución continua y utilizarla para simular resultados discretos? predecir el número de personas que se esperan para el almuerzo diario y en términos de demanda diaria de efectivo aquí http://autobox.com/cms/index.php/afs-university/intro-to-forecasting/doc_download/53-capabilities-presentation diapositiva 50 y más.

Yo sólo trataría de formar un modelo predictivo diario para cada cuenta por separado para construir ejemplos útiles. Si el conjunto de datos es lo suficientemente largo, los tipos de interés podrían ser significativos.

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