Cambios de régimen en modelos de regresión con bases de datos de intervalos. Aplicación en mercados financieros

El modelo de cambio de régimen (Regime Switching, RS), es uno de los modelos de series temporales no lineales más conocidos en la literatura. De acuerdo con este modelo, una tendencia o estructura puede prevalecer durante un periodo aleatorio y ser reemplazada por una tendencia o estructura diferentes cuando tenga lugar un cambio de régimen. Es por esto por lo que este modelo tiene una gran aplicación en mercados financieros, así como en otros campos de estudio distintos.
Los modelos de cambio de régimen con datos clásicos son ampliamente conocidos y han sido estudiados en profundidad en la literatura. Sin embargo, los modelos de cambio de régimen con datos de intervalo (Interval-Valued, IV), formados por los límites superiores e inferiores de un intervalo típico, todavía no han sido explorados de forma muy detallada. Es por esta razón por la que en este proyecto se realizará una investigación de modelos de cambio de régimen (RS) para datos clásicos y para datos IV, con el objetivo de analizar y predecir los precios y la rentabilidad de distintas acciones de cara al día, mes o año siguientes. Por lo tanto, uno de los objetivos perseguidos a lo largo del trabajo es el diseño de un sistema original, básico y visual que ayude a inversores a la hora de analizar el comportamiento de los precios de distintas acciones en el mercado. Se incluirán aplicaciones a diferentes mercados financieros, entre ellos el NASDAQ o el IBEX 35, así como al mercado de divisas FOREX, en diferentes periodos para poder analizarlos y obtener de ellos las conclusiones pertinentes.

The Regime Switching (RS) model is one of the most popular non-linear time series models in the literature. As such, a trend or structure can prevail for a random period, and it will be replaced by a different trend or structure when a regime switching occurs. Therefore, this model has a wide range of application in financial markets, as well as in other different fields of study.
Regime Switching models with crisp data are widely known and have been studied on several occasions in the literature. However, RS models with Interval-Valued (IV) data, which are composed of the upper and lower bounds of a typical interval, have not yet been explored in detail. This is the reason why this project will research RS models for crisp data and for IV data, with the aim of analyzing and predicting the prices and returns of stocks for the day, month, or year ahead. Therefore, one of the objectives of the project is to design an original, basic, and visual system to help investors and traders to analyze the behavior of the prices of different stocks in the market. For this reason, applications to different financial markets will be included, such as NASDAQ and IBEX 35, as well as the FOREX currency market, in several periods to be able to analyze different cases and obtain relevant conclusions from them.