Black-Litterman con técnicas difusas: caso índice Coleqty

Black-Litterman con técnicas difusas: caso índice Coleqty

El proceso de optimización de portafolio busca encontrar el mejor de estos a través de las variables de riesgo y retorno, el modelo clásico de Mar-kowitz ha trabajado dicha selección bajo el portafolio de media-varianza, el cual ha sido constantemente criticado por trabajar bajo datos históricos, no contemplar el estado del mercado, su baja diversificación, entre otros. Buscando generar aportes a este modelo, se destaca el trabajo realizado por Fischer Black y Robert Litterman, quienes combinan la asignación de activos financieros basados en el supuesto de equilibrio y la opinión del inversor con respecto al rendimiento futuro de los activos. Sin embargo, debido a los hechos latentes de incertidumbre, ambigüedad, vaguedad y subjetividad que... Ver más

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Revista ODEON

1794-1113

2346-2140

Franco, Yuly Andrea

UNIVERSIDAD EXTERNADO DE COLOMBIA

10.18601/17941113.n19.04

2021-06-08

81

98

Colombia

lógica difusa;

Black-Litterman;

optimización de portafolio;

función de pertenencia.

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.

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Yuly Andrea Franco - 2021

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Lawrence, K. D., Pai, D. R., Klimberg, R. K. y Lawrence, S. M. (2009). A fuzzy programming approach to financial portfolio model. In Applications of Management Science (Vol. 13).
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Barragan Pina, A. J. (2009). Síntesis de sistemas de control borroso estables por diseño memoria (tesis para optar al grado de doctor). Universidad de Huelva.
Bartkowiak, M. y Rutkowska, A. (2017). Black- litterman model with multiple experts? linguistic views. Advances in Intelligent Systems and Computing, 456, 35-43.
Bartkowiak, M. y Rutkowska, A. (2020). Vague expert information/recommendation in portfolio optimization-an empirical study. Axioms, 9(2), 1-12.
Bellman, R. E. y Zadeh, L. A. (1970). Decision Making in A fuzzy environment. Library.
Black, F. y Litterman, R. (1991). Asset allocation: Combining investor view. The Journal of Fixed Income, 1(2), 7-18.
Castiblanco-Ruiz, F. A (2016). La teoría de los subconjuntos borrosos en el proceso presupues-tario de las organizaciones. Bogotá: Editorial Universitaria de la Universidad La Gran Co-lombia.
Echaust, K. y Piasecki, K. (2017). Black-Litterman model with intuitionistic fuzzy posterior return. The IEB International Journal of Finance, 15(1), 8-19.
Fang, Y., Bo, L., Zhao, D. yWang, S. (2017). Fuzzy views on Black-Litterman portfolio selection model. Journal of Systems Science and Complexity, 1-13.
Gharakhani, M. y Sadjadi, S. J. (2013). A fuzzy compromise programming approach for the Black-Litterman portfolio selection model. Decision Science Letters, 2(1), 11-22.
Lu, I. C., Tee, K. H. y Li, B. (2019). Asset allocation with multiple analysts? views: A robust approach. Journal of Asset Management, 20(3), 215-228.
Español
Sharpe,W. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. The Journal of Finance, 19(3), 425-442.
Watada, J. (2001). Fuzzy portfolio model for decision making in investment. In Dynamical As-pects in Fuzzy Decision Making (pp. 141-162).
Zadeh, L. A. (2008). Is there a need for fuzzy logic? Information Sciences, 178(13), 2751-2779.
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Yuly Andrea Franco - 2021
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El proceso de optimización de portafolio busca encontrar el mejor de estos a través de las variables de riesgo y retorno, el modelo clásico de Mar-kowitz ha trabajado dicha selección bajo el portafolio de media-varianza, el cual ha sido constantemente criticado por trabajar bajo datos históricos, no contemplar el estado del mercado, su baja diversificación, entre otros. Buscando generar aportes a este modelo, se destaca el trabajo realizado por Fischer Black y Robert Litterman, quienes combinan la asignación de activos financieros basados en el supuesto de equilibrio y la opinión del inversor con respecto al rendimiento futuro de los activos. Sin embargo, debido a los hechos latentes de incertidumbre, ambigüedad, vaguedad y subjetividad que se presentan durante el proceso de optimización de por-tafolio, se propone el uso de técnicas difusas para su modelación, a fin de abrir nuevos caminos frente al tratamiento de la realidad. Este artículo es resultado del trabajo de grado de la maestría en Finan-zas (Aplicación de técnicas difusas al modelo de selección de portafolio Black-Litterman: Caso Colombia índice Coleqty), el cual propone evaluar los aportes del proceso de optimización de portafolio en el modelo Black- Litterman bajo técnicas difusas en las acciones del índice Coleqty de Co-lombia, operando el resultado del rendimiento y riesgo bajo funciones de pertenencia triangular y trapezoidal, para obtener así diferentes portafolios en cuanto su diversificación, los cuales se comparan con los indicadores de desempeño Sharpe, Treynor y Alfa de Jensen, destacando el portafolio con mejor rendimiento y menor riesgo, es decir, se determinará cuál es el mejor proceso de optimización de portafolio, si el Black-Litterman clásico o el Black-Litterman con técnicas difusas.
Franco, Yuly Andrea
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19
Núm. 19 , Año 2020 : Julio-Diciembre
Artículo de revista
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https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/view/7232
Universidad Externado de Colombia
ODEON
The portfolio process of optimization search for the best portfolio through the risk measures and return, Markowitz model has worked on that se-lection under median-variance portfolio, that model has been criticized be-cause it is based on historic information, leaving some aspects unaccounted for, such as the state of the market, lower diversification, among others; in order to improve this model, Fischer Black and Robert Litterman provided information about financial assets assignment based on the assumption of the equilibrium and the investor opinion concerning the future investment asset . Because of the uncertainty in the optimization process, it is proposed to make the use of fuzzy techniques for its treatment. This article is the result of the Master Degree in Finances, "Aplication of fuzzy techniques to the selection’s model of the Black- Litterman portfo-lio: Colombian Case Coleqty index" that evaluate the optimization process of contributions of portfolio in Black- Litterman Model, based on diffuse techniques in stocks of Coleqty index of Colombia, resulting risk-return base on triangular and trapezoidal functions, obtaining some different port-folios concerning with diversification, it will be compared with Sharpe, Treynor and Jensen’s Alpha performance indicators, portfolio with best re-turn and less risk will be important, in order to choose the best optimization process, Black- Litterman classic or Black Litterman fuzzy techniques.
Journal article
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1794-1113
81
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2021-06-08T14:39:06Z
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Barragan Pina, A. J. (2009). Síntesis de sistemas de control borroso estables por diseño memoria (tesis para optar al grado de doctor). Universidad de Huelva.
Bartkowiak, M. y Rutkowska, A. (2017). Black- litterman model with multiple experts? linguistic views. Advances in Intelligent Systems and Computing, 456, 35-43.
Bartkowiak, M. y Rutkowska, A. (2020). Vague expert information/recommendation in portfolio optimization-an empirical study. Axioms, 9(2), 1-12.
Bellman, R. E. y Zadeh, L. A. (1970). Decision Making in A fuzzy environment. Library.
Black, F. y Litterman, R. (1991). Asset allocation: Combining investor view. The Journal of Fixed Income, 1(2), 7-18.
Castiblanco-Ruiz, F. A (2016). La teoría de los subconjuntos borrosos en el proceso presupues-tario de las organizaciones. Bogotá: Editorial Universitaria de la Universidad La Gran Co-lombia.
Echaust, K. y Piasecki, K. (2017). Black-Litterman model with intuitionistic fuzzy posterior return. The IEB International Journal of Finance, 15(1), 8-19.
Fang, Y., Bo, L., Zhao, D. yWang, S. (2017). Fuzzy views on Black-Litterman portfolio selection model. Journal of Systems Science and Complexity, 1-13.
Gharakhani, M. y Sadjadi, S. J. (2013). A fuzzy compromise programming approach for the Black-Litterman portfolio selection model. Decision Science Letters, 2(1), 11-22.
Lu, I. C., Tee, K. H. y Li, B. (2019). Asset allocation with multiple analysts? views: A robust approach. Journal of Asset Management, 20(3), 215-228.
Sharpe,W. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. The Journal of Finance, 19(3), 425-442.
Watada, J. (2001). Fuzzy portfolio model for decision making in investment. In Dynamical As-pects in Fuzzy Decision Making (pp. 141-162).
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