Aplicación en crystal ball: Portafolio renta variable

A pesar de la eliminación de los supuestos sobre certidumbre total, los enfoques que se trabajan no permiten involucrar la complejidad de la interacción de las muchas variables que tiene que ver con una inversión. Para mencionar algunas de ellas, se pueden pensar en: ¿qué tasa de interés será la ade...

Full description

Autores:
Suárez González, Diana Patricia
López González, Oscar Mauricio
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2004
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/14368
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/14368
Palabra clave:
Financial engineering
Financial analysis
Financial managenment
Simulation
Investment portfolios
Correlation
Cost effectiveness
Risk analysis
Random variable
Investigation
Administration
Simulation methods
Operational games
Análisis financiero
Ingeniería financiera
Investigación
Gestión financiera
Administración
Métodos de simulación
Juegos operacionales
Simulación
Portafolios de inversión
Correlación
Rentabilidad
Análisis de riesgo
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description A pesar de la eliminación de los supuestos sobre certidumbre total, los enfoques que se trabajan no permiten involucrar la complejidad de la interacción de las muchas variables que tiene que ver con una inversión. Para mencionar algunas de ellas, se pueden pensar en: ¿qué tasa de interés será la adecuada para el futuro? ¿Cuánto valdrá la inversión?, ¿Cuándo comenzará a producir beneficios?, ¿Por cuánto tiempo?, ¿Cómo se comportará el mercado?, ¿Cuáles serán los indicadores económicos en los próximos años?, y como se comportarán los precios en un futuro? Etc. En 1964 David B Hertz propuso un enfoque que permite aproximarse de manera empírica ha este problema tan complejo. Su idea básica no era seguir trabajando con valores esperados o promedios como si fueran eventos ciertos, o sea con probabilidad 1 de ocurrencia. Esta propuesta es conocida como análisis de riego, la cual utiliza simulación. El propósito de este trabajo es rescatar un procedimiento simple propuesto por BLACK (1972), MERTON (1973) y mas tarde en sus textos, por LEVY Y SARNAT (1982), ELTON Y GRUBER (1995) Y BENNINGA (1997). Donde se propone que el portafolio óptimo se puede encontrar maximizando la pendiente de la recta que une el punto de rentabilidad libre de riesgo y la frontera eficiente. Para esto utilizaremos una cartera de valores mobiliarios de la bolsa de valores de Colombia, con la cual se simulará, pronosticará y se analizaran las rentabilidades con la ayuda del software Crystal Ball.
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Para mencionar algunas de ellas, se pueden pensar en: ¿qué tasa de interés será la adecuada para el futuro? ¿Cuánto valdrá la inversión?, ¿Cuándo comenzará a producir beneficios?, ¿Por cuánto tiempo?, ¿Cómo se comportará el mercado?, ¿Cuáles serán los indicadores económicos en los próximos años?, y como se comportarán los precios en un futuro? Etc. En 1964 David B Hertz propuso un enfoque que permite aproximarse de manera empírica ha este problema tan complejo. Su idea básica no era seguir trabajando con valores esperados o promedios como si fueran eventos ciertos, o sea con probabilidad 1 de ocurrencia. Esta propuesta es conocida como análisis de riego, la cual utiliza simulación. El propósito de este trabajo es rescatar un procedimiento simple propuesto por BLACK (1972), MERTON (1973) y mas tarde en sus textos, por LEVY Y SARNAT (1982), ELTON Y GRUBER (1995) Y BENNINGA (1997). Donde se propone que el portafolio óptimo se puede encontrar maximizando la pendiente de la recta que une el punto de rentabilidad libre de riesgo y la frontera eficiente. Para esto utilizaremos una cartera de valores mobiliarios de la bolsa de valores de Colombia, con la cual se simulará, pronosticará y se analizaran las rentabilidades con la ayuda del software Crystal Ball.INTRODUCCIÓN 1. QUE ES SIMULACIÓN 1 1.1 QUE ES LA SIMULACIÓN DE MONTE CARLO. 2 1.3 PASOS PARA REALIZAR UNA SIMULACIÓN. 3 2. METODOS DE EVALUACIÓN DEL RIESGO PARA PORTAFOLIOS 4 DE INVERSIÓN. 3. VARIABLE ALEATORIA Y DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD. 5 3.1 MEDIA Y VARIANZA DE UNA VARIABLE ALEATORIA. 5 3.2 RENDIMIENTO ESPERADO Y RIESGO DE UNA ACCIÓN. 6 4. QUE ES CRYSTAL BALL 7 4.1 COMO CRYSTAL BALL USA LA SIMULACIÓN DE MONTE CARLO. 8 4.2 VENTAJAS DE UTILIZAR CRYSTAL BALL. 9 4.3 DEFINIENDO CELDAS. 10 4.3.1 Definiendo celdas de supuestos. 11 4.4 IDENTIFICANDO TIPO DE DISTRIBUCIÓN 16 4.5 DISTRIBUCION QUE MAS SE AJUSTA. 17 4.5.1 Como trabaja Distribución que mas se ajusta. 17 4.6 DEFINIENDO CELDAS DE DECISIÓN. 21 4.7 DEFINIENDO CELDAS DE PRONÓSTICO. 23 4.8 CORRIENDO LA SIMULACIÓN. 24 4.9 INTERPRETANDO RESULTADOS. 25 5. MODELO 28 5.1 APLICACIÓN DE CRYSTAL BALL 30 5.2 IDENTIFICANDO LA DISTRIBUCIÓN DE DATOS. 31 5.3 ANALISIS DE CORRELACION 34 5.4 CORRIENDO EL MODELO. 37 5.5 RESULTADOS PROPORCIONADOS POR LA SIMULACIÓN. 38 5.5.1 Celda balance final. 38 5.5.2 celda retorno promedio portafolio. 40 CONCLUSIONES. BIBLIOGRAFÍA.PregradoDespite the elimination of the assumptions about total certainty, the approaches that are used do not allow to involve the complexity of the interaction of the many variables that have to do with an investment. To mention some of them, you can think about: what interest rate will be the right one for the future? How much will the investment be worth? When will it start to produce benefits? For how long? How will the market behave? What will the economic indicators be in the coming years? And how prices will behave in the future ? Etc. In 1964 David B Hertz proposed an approach that allows an empirical approach to this complex problem. His basic idea was not to continue working with expected values ​​or averages as if they were true events, that is, with probability 1 of occurrence. This proposal is known as irrigation analysis, which uses simulation. The purpose of this work is to rescue a simple procedure proposed by BLACK (1972), MERTON (1973) and later in their texts, by LEVY AND SARNAT (1982), ELTON AND GRUBER (1995) and BENNINGA (1997). Where it is proposed that the optimal portfolio can be found by maximizing the slope of the line that joins the risk-free profitability point and the efficient frontier. For this we will use a portfolio of securities from the Colombian stock market, with which returns will be simulated, predicted and analyzed with the help of Crystal Ball software.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaAplicación en crystal ball: Portafolio renta variableCrystal ball application: equity portfolioIngeniero financieroUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Economía y NegociosPregrado Ingeniería Financierainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPFinancial engineeringFinancial analysisFinancial managenmentSimulationInvestment portfoliosCorrelationCost effectivenessRisk analysisRandom variableInvestigationAdministrationSimulation methodsOperational gamesAnálisis financieroIngeniería financieraInvestigaciónGestión financieraAdministraciónMétodos de simulaciónJuegos operacionalesSimulaciónPortafolios de inversiónCorrelaciónRentabilidadAnálisis de riesgoVariable aleatoriaDECISIONEERING, User Manual Crystal Ball, Academic Version 5.2SIMON BENNINGA, Financial Modeling, second edition. 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