Este trabajo intenta proporcionar nuevas herramientas para la valuación de instrumentos de renta fija del mercado local mediante técnicas de aprendizaje automático. A partir arboles de regresión, análisis de conglomerados, simulación y validación cruzada se busca mejorar las predicciones de los enfoques tradicionales.
