Optimización robusta de portafolios: conjuntos de incertidumbre y contrapartes robustas
Los modelos de optimización robusta (OR) han permitido superar las limitaciones del modelo media-varianza (MV), que comprende el enfoque tradicional para la selección de portafolios óptimos de inversión, al incorporar la incertidumbre de los parámetros del modelo (retornos esperados y covarianzas). En este trabajo se presentan los desarrollos de la OR en la teoría de portafolio mediante el enfoque del peor de los casos, a partir del cual se incorporan las formulaciones robustas para el modelo MV, teniendo en cuenta los trabajos de Markowitz y Sharpe. A partir de estas formulaciones, se lleva a cabo una sencilla aplicación en la que se resaltan las ventajas y bondades de las contrapartes robustas frente al modelo MV original. Al final, se pr... Ver más
1794-1113
2346-2140
2022-06-07
93
121
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
info:eu-repo/semantics/openAccess
Carlos Andrés Zapata Quimbayo - 2022
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
