12.07.2015 Views

Optimización de carteras de inversión Modelo de Markowitz y ...

Optimización de carteras de inversión Modelo de Markowitz y ...

Optimización de carteras de inversión Modelo de Markowitz y ...

SHOW MORE
SHOW LESS

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

El rendimiento o retorno promedio, es la estimación <strong>de</strong>l retorno esperado y que se expresacomo:don<strong>de</strong>: es el retorno e <strong>de</strong>l activo i al tiempo t .: es el período o ventana <strong>de</strong> tiempo sobre la cual se está consi<strong>de</strong>rando el rendimientoo retorno promedio.La matriz <strong>de</strong> varianza covarianza representa toda la variabilidad y, por en<strong>de</strong>, el riesgo <strong>de</strong> losactivos financieros. Su estimación precisa es fundamental en la <strong>de</strong>terminación <strong>de</strong> la cartera eficienteen el mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> media-varianza, ya que contiene la información acerca <strong>de</strong> la volatilidad <strong>de</strong> losactivos financieros, así como <strong>de</strong> los comovimientos f entre los mismos.Una <strong>de</strong> las criticas al mo<strong>de</strong>lo es que no consi<strong>de</strong>ra la volativilidad <strong>de</strong> una serie financierasuponiendo que la varianza es constante en el tiempo (homocedasticidad), por el contrario es muyfrecuente la heterocidad, es <strong>de</strong>cir, la varianza tiene cambios sistemáticos en el tiempo.[3][4]][5]2.2 Mo<strong>de</strong>los GARCHLos orígenes <strong>de</strong> este tipo <strong>de</strong> mo<strong>de</strong>los se remontan a los artículos <strong>de</strong> Robert Engle[6], quepropone una formulación que es capaz <strong>de</strong> mo<strong>de</strong>lar la heterocedasticidad observada en las series <strong>de</strong>tiempo financieras. La posibilidad <strong>de</strong> entregar una previsión <strong>de</strong> la varianza condicional <strong>de</strong> este tipo<strong>de</strong> series, ya que la condicionalidad implicaba introducir en un mo<strong>de</strong>lo la información prece<strong>de</strong>nte enlos mercados financieros y, por consiguiente, reflejar la conducta <strong>de</strong> los agentes <strong>de</strong> estos mercados,como la formación <strong>de</strong> expectativas en cuanto a los precios, trajo como consecuencia un enorme<strong>de</strong>sarrollo para este tipo <strong>de</strong> formulacionesEl primero <strong>de</strong> estos mo<strong>de</strong>los conocido como <strong>de</strong> Heterocedasticidad condicional autorregresivao ARCH(q), fue formulado comoLa primera expresión correspon<strong>de</strong> al término <strong>de</strong> error, mientras que la segunda que es el valor<strong>de</strong> la volatilidad (varianza condicional) en el tiempo t y que <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>n <strong>de</strong> los cuadrados <strong>de</strong> estostérminos <strong>de</strong> error.El término pue<strong>de</strong> asumir una distribución normal, t-stu<strong>de</strong>nt o una distribución <strong>de</strong> errorgeneralizada. En cuanto al término correspon<strong>de</strong> a la innovación que se produce en la volatilida<strong>de</strong>n el período inmediatamente anterior y, finalmente, los términos y sonlos parámetros a ser estimados.eEl retorno <strong>de</strong> un activo se <strong>de</strong>fine como , que correspon<strong>de</strong> a la tasa <strong>de</strong> variación <strong>de</strong> los precios <strong>de</strong>l activo para un período dado.41

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!