Resumen

VALENCIA-ARBOLEDA, Carlos Felipe  y  SEGURA-ACOSTA, Diego Hernán. Estimación de expectativas del mercado para la selección de portafolios usando modelos estadísticos penalizados. Rev. Cient. [online]. 2020, n.38, pp.133-146. ISSN 0124-2253.  https://doi.org/10.14483/23448350.15797.

El problema de selección de portafolios puede ser visto como un problema de optimización que maximiza una relación riesgo-retorno cuyos parámetros son los retornos esperados y las covarianzas entre ellos. Sin embargo, los valores reales de dichos parámetros no son observables, por lo cual es necesario realizar estimaciones que comúnmente están basadas en datos históricos. Estas estimaciones pueden introducir errores en el modelo, haciendo necesario usar diferentes mecanismos de regularización, como los propuestos en el presente estudio. Además, proponemos el uso de información adicional para mejorar el desempeño de los portafolios, como los son los precios de las opciones que contienen una rica fuente de información que muestra las expectativas de los inversionistas con base en sus conocimientos acerca de cada uno de los subyacentes. De esta manera, proponemos el uso de un nuevo estimador de riesgo-retorno que mezcla la información histórica con la implícita para el problema de selección de portafolios. Implementamos los nuevos estimadores para el problema de Media-Varianza y Media-VaR2 a través de un modelo de red-elástica que permite reducir el impacto del riesgo de las estimaciones realizadas. Los resultados sugieren rendimientos de portafolio superiores a los modelos con estimadores basados en datos históricos.

Palabras clave : Optimización de portafolios; regularización; modelos penalizados; estimación de la densidad del precio implícita; opciones financieras..

        · resumen en Inglés | Portugués     · texto en Inglés     · Inglés ( pdf )