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...
- 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:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/14368
- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Financial engineering
Financial analysis
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Análisis financiero
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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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LimusaJUAN DIEGO GOMEZ, Inversión y Mercado de Capitales, Escuela de Ingeniería de Antioquiawww.crystalball.comTHUMBNAIL2004_Tesis_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.pdf.jpg2004_Tesis_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4493https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14368/5/2004_Tesis_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.pdf.jpgcf62bc9e109b1285323c8e1461822df4MD55open access2004_Presentación_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.pdf.jpg2004_Presentación_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9149https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14368/6/2004_Presentaci%c3%b3n_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.pdf.jpg381bee12d2c52d4b5258d3eac0925a1aMD56open accessORIGINAL2004_Tesis_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.pdf2004_Tesis_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.pdfTesisapplication/pdf569417https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14368/1/2004_Tesis_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.pdf043179334f59d63b60571f29368cc932MD51open access2004_Anexos_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.zip2004_Anexos_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.zipAnexosapplication/octet-stream632673https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14368/2/2004_Anexos_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.zipdc80243cfff5b3c9199c36615bd58c4aMD52open access2004_Presentación_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.pdf2004_Presentación_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.pdfPresentaciónapplication/pdf460926https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14368/3/2004_Presentaci%c3%b3n_Suarez_Gonzalez_Diana_Patricia.pdf1f129b5a609c10af7da6a4d58397013fMD53open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/14368/4/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD54open access20.500.12749/14368oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/143682023-12-12 15:36:47.717open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |