El retorno de activos de renta variable pertenecientes al Mercado Integrado Latinoamericano MILA : un enfoque cuantitativo
Los modelos cuantitativos para identificación de factores que expliquen el retorno de activos del mercado de valores han venido ganando popularidad en los últimos años ya que a partir de éstos es posible desarrollar estrategias de inversión activas que logren vencer el retorno del mercado. Con el si...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- masterThesis
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/15748
- Palabra clave:
- Modelo de factores
Modelos cuantitativo
Estrategias de inversión
Maestría en economía - Tesis y disertaciones académicas
Mercado de valores
Factores de riesgo
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Summary: | Los modelos cuantitativos para identificación de factores que expliquen el retorno de activos del mercado de valores han venido ganando popularidad en los últimos años ya que a partir de éstos es posible desarrollar estrategias de inversión activas que logren vencer el retorno del mercado. Con el siguiente trabajo se busca determinar los factores que expliquen de manera significativa el retorno de un conjunto de acciones pertenecientes al Mercado Integrado Latinoamericano a través de un modelo cuantitativo. Los resultados no solo demostraron la capacidad de los modelos cuantitativos para identificar los factores fundamentales capaces de explicar el retorno de las acciones pertenecientes a la muestra de estudio, sino que además permitieron desarrollar estrategias de inversión que, con alta probabilidad de éxito, logran un retorno superior al del índice de referencia. Las métricas de riesgo también fueron reducidas a través de la mayoría de estas estrategias y de la misma manera la relación entre riesgo y retorno aumento considerablemente. Los resultados se lograron replicar utilizando datos de los doce meses subsecuentes a los que componen la muestra de estudio. |
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