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Combinación de reglas de portafolio con la asignación 1/N y la ponderada por capitalización bursátil

La teoría del portafolio estudia el proceso a través del cual se realiza la asignación óptima de activos. El análisis Media - Varianza (MV) propone que los agentes estructuran portafolios de inversión optimizando el retorno esperado o el riesgo. Así, fijando el nivel deseado de una de estas variables, es posible elaborar una frontera eficiente compuesta por portafolios óptimos. Sin embargo, si bien el análisis MV ha sido trabajado de manera extensa presenta una limitación: los parámetros reales no son conocidos sino estimados a partir de la observación de datos. Ello incorpora el problema de incertidumbre en la modelación, por lo que las reglas de portafolio óptimo están sujetas a errores aleatorios que pueden generar que los parámetros estimados se alejen de los reales. El objetivo del presente trabajo es revisar dicho análisis bajo el enfoque de reglas de portafolio, y si existe la posibilidad de reducir el riesgo de estimación a través de la combinación de las reglas con el portafolio de pesos iguales y con el portafolio ajustado por capitalización bursátil. Para la programación se utiliza el paquete estadístico R - project. Los resultados sugieren que la combinación de las reglas con los dos portafolios seleccionados puede mejorar los resultados fuera de muestra esperados y que bajo ciertas circunstancias, combinar con el portafolio de capitalización bursátil puede ser más eficiente que con el portafolio de pesos iguales.

Identiferoai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/7493
Date23 November 2016
CreatorsRodríguez Alcócer, Augusto Fernando
ContributorsValdivieso Serrano, Luis Hilmar
PublisherPontificia Universidad Católica del Perú, PE
Source SetsPontificia Universidad Católica del Perú
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
RightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/

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