Portafolio de inversión con acciones del Dow Jones Industrial Index basado en la teoría de Black & Litterman con medición del riesgo de mercado

El presente trabajo de investigación hace énfasis en la estructuración de un portafolio de inversión con acciones del Dow Jones Industrial Índex basado en la teoría de Black&Litterman, con medición del riesgo de mercado. Inicia con el análisis del mercado de renta variable y estadístico de las a...

Full description

Autores:
Bejarano Rincón, José Milán
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/19153
Palabra clave:
Financial engineering
Financial analysis
Financial managenment
Forward testing
Investment portfolio
Actions
Black Litterman Theory
Value at risk
Assignment of assets
Marketing analysis
Análisis financiero
Ingeniería financiera
Gestión financiera
Portafolio de inversiones
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description El presente trabajo de investigación hace énfasis en la estructuración de un portafolio de inversión con acciones del Dow Jones Industrial Índex basado en la teoría de Black&Litterman, con medición del riesgo de mercado. Inicia con el análisis del mercado de renta variable y estadístico de las acciones de los últimos cinco años, continuando con la aplicación de la Teoría de Black&Litterman en la estructuración del portafolio de inversión y midiendo el riesgo de mercado bajo las metodologías de VaR paramétrico y VaR no paramétrico para terminar evaluando el comportamiento a través de un forward testing.
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Inicia con el análisis del mercado de renta variable y estadístico de las acciones de los últimos cinco años, continuando con la aplicación de la Teoría de Black&Litterman en la estructuración del portafolio de inversión y midiendo el riesgo de mercado bajo las metodologías de VaR paramétrico y VaR no paramétrico para terminar evaluando el comportamiento a través de un forward testing.Fundación Universitaria San Gil UNISANGILIntroducción 9 Objetivos 11 General 11 Específicos 11 Capítulo 1: Análisis descriptivo y estadístico del mercado estadounidense. 12 1.1 Generalidades: 12 1.2 Análisis estadístico descriptivo 16 1.3 Análisis estadístico de regresión lineal 20 1.4 Valoración de activos CAPM 22 1.5 Análisis de dominancia de activos 24 1.5.1 Dominancia por vector promedio de rendimientos. 24 Capítulo 2: Aplicación de la Teoría de Black&Litterman al DJI. 26 2.1 El modelo de Black Litterman 26 2.2 Aplicación y cálculo del modelo Black Litterman 27 2.2.1 Matriz de covarianza 28 2.2.2 Vector porcentual de capitalización bursátil 29 2.2.3 Parámetro de aversión al riesgo 30 2.2.4 Vector de rendimientos implícitos B&L 31 2.2.5 Frontera eficiente de activos 33 2.2.5.1 Vector de participación de cartera óptima 33 2.2.5.2 Vector de rendimientos de Black & Litterman 33 2.2.5.3 Riesgo del portafolio 34 2.2.5.4 Rendimiento del portafolio 34 2.2.5.5 Desempeño del portafolio 35 2.2.5.6 Ratio de Sharpe del portafolio 35 2.2.5.7 Factor de crecimiento 35 2.2.5.8 Simulación de la frontera eficiente 36 2.2.5.9 Línea de mercado de capitales 38 2.2.5.10 Portafolio Óptimo 38 Capítulo 3: Medición del Riesgo de mercado bajo metodología del VaR 43 3.1 El modelo estadístico del Valor en Riesgo 43 3.2 La volatilidad 44 3.2.1 La volatilidad Estática 44 3.2.2 La volatilidad dinámica 45 3.3 Metodologías para el cálculo del Valor en Riesgo – VaR 46 3.3.1 Método de VaR Paramétrico 46 3.1.1.1 VaR Paramétrico de una acción 46 3.1.1.1.1 Volatilidad Ponderada Exponencial – EWMA 46 3.1.1.1.2 Error cuadrático medio – RMSE 48 3.1.1.1.3 Optimización del error cuadrático medio 49 3.1.1.2 VaR Paramétrico de un portafolio 51 3.3.2 Método de VaR no Paramétrico 52 3.3.2.1 VaR No Paramétrico de una acción 52 3.3.2.2 VaR No Paramétrico de un portafolio 53 3.3.3 Método de VaR por simulación de Montecarlo 55 3.3.3.1 VaR de Montecarlo para una acción: 56 3.3.3.2 VaR de Montecarlo para un portafolio: 57 Capítulo 4: Evaluación de los resultados obtenidos 60 4.1 Aplicación del Forward Testing al mercado estadounidense 60 4.1.1 Portafolio Óptimo 60 4.1.2 Precios Históricos 62 4.1.3 Simulación de VA y Pérdidas y Ganancias (PyG) al mercado estadounidense 62 4.2 Estimación del VaR proyectado para el portafolio del mercado estadounidense 63 4.2.1 VaR Paramétrico 63 4.2.2 VaR No Paramétrico 65 4.2.3 VaR de Montecarlo 68 Conclusiones 70 Bibliografía 72 Anexos 73PregradoThis research work emphasizes the structuring of an investment portfolio with Dow Jones Industrial Index stocks based on the Black&Litterman theory, with market risk measurement. It begins with the analysis of the equity market and statistics of the stocks of the last five years, continuing with the application of the Black&Litterman Theory in the structuring of the investment portfolio and measuring the market risk under the methodologies of parametric VaR and non-parametric VaR to finish evaluating the behavior through a forward testing.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Portafolio de inversión con acciones del Dow Jones Industrial Index basado en la teoría de Black & Litterman con medición del riesgo de mercadoInvestment portfolio with shares of the Dow Jones Industrial Index based on the theory of Black & Litterman with measurement of market riskIngeniero financieroUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Economía y NegociosPregrado Ingeniería Financierainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPFinancial engineeringFinancial analysisFinancial managenmentForward testingInvestment portfolioActionsBlack Litterman TheoryValue at riskAssignment of assetsMarketing analysisAnálisis financieroIngeniería financieraGestión financieraPortafolio de inversionesAsignación de activosAnálisis de mercadeoAccionesTeoría Black&LittermanValor en riesgoArango Arango, M., & Ramírez Hassan, A. (2007). AVERSIÓN AL RIESGO Y TASA SUBJETIVA DE DESCUELTO: EL CASO COLOMBIANO. Obtenido de http://www.scielo.org.co/pdf/rium/v6n10/v6n10a08.pdfBedoya Caro, M. (2018). Herramienta para el cálculo del Valor en Riesgo paramétrico en una aseguradora colombiana. Universidad EAFIT, Medellín. Obtenido de https://repository.eafit.edu.co/bitstream/handle/10784/12781/Mateo_BedoyaCaro_2018.pdf?sequence=2&isAllowed=yBlack, F., & Litterman , R. (2003). Modern Investment Management. Wiley Finance.Novales, A. (2016). Valor en Riesgo. Universidad Complutense. Obtenido de https://www.ucm.es/data/cont/media/www/pag-41460/Valor%20en%20Riesgo.pdfCaixa Bank. (2015). El aula del accionista. Obtenido de https://www.caixabank.com/deployedfiles/caixabank/Estaticos/PDFs/AprendaConCaixaBank/aula753.pdfDiario La República. (27 de 01 de 2021). Boeing anunció pérdidas por US$11.900 millones de dólares en 2020 tras pandemia por covid-19. Obtenido de https://www.larepublica.co/globoeconomia/boeing-perdio-us11900-millones-de-dolares-en-2020-tras-pandemia-por-covid-19-3116944García Díaz, C. M. (2013). Teoría de Markowitz con metodología EWMA para la toma de decisión sobre cómo invertir su dinero. Universidad Piloto de Colombia. Obtenido de http://www.unagaliciamoderna.com/eawp/coldata/upload/Vol1_2013_teoria_Markowitz.pdfLara Haro, A. (01 de 12 de 2008). Medición y control de riesgos financieros (3 ed.). Ciudad de México: LIMUSA S.A. de C.V.Ricardo, R. (2016). EXONEGOCIOS. Obtenido de https://exonegocios.com/backtesting-y-forward-testing-la-importancia-de-la-correlacion/U.S. COMMERCIAL SERVICE. (2019). La Ecconomía. Obtenido de https://www.buyusa.gov/colombia/comohacernegociosconestadosunidos/laeconomia/index.aspWalgreens Boots Alliance. (15 de 10 de 2020). Walgreens Boots Alliance Reports Fiscal Year 2020 Results. Obtenido de https://www.walgreensbootsalliance.com/news-media/press-releases/2020/walgreens-boots-alliance-reports-fiscal-year-2020-resultsORIGINAL2022_Tesis_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.pdf2022_Tesis_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.pdfTesisapplication/pdf2803969https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/19153/1/2022_Tesis_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.pdf1ae48b045a26d766c978122b97c5ffd3MD51open access2022_Anexos_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.zip2022_Anexos_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.zipAnexosapplication/zip298853https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/19153/2/2022_Anexos_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.zip84ab1f0360e7e1090f70d040eddce379MD52open access2022_Licencia_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.pdf2022_Licencia_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.pdfLicenciaapplication/pdf494719https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/19153/3/2022_Licencia_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.pdf5d3309a8bdb77932b76240afbf79de24MD53metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/19153/4/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD54open accessTHUMBNAIL2022_Tesis_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.pdf.jpg2022_Tesis_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4518https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/19153/5/2022_Tesis_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.pdf.jpg621e13e6f2f4c2617481f15311237082MD55open access2022_Licencia_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.pdf.jpg2022_Licencia_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11759https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/19153/6/2022_Licencia_Bejarano_Rincon_Jose_Milan.pdf.jpg103d59ab698e62b9b5fd64d4623421edMD56metadata only access20.500.12749/19153oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/191532023-12-15 15:03:40.193open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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