Improved portfolio selection using market expectations through penalization

The portfolio selection problem can be viewed as an optimization problem that maximizes a risk-return rela-tion. It has of course, an objective function, decision variables and input parameters: expected returns and covariance between them. These parameters' real values are not achievable for u...

Full description

Autores:
Segura Acosta, Diego Hernán
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/34699
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/34699
Palabra clave:
Administración del portafolio - Modelos matemáticos
Ingeniería
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description The portfolio selection problem can be viewed as an optimization problem that maximizes a risk-return rela-tion. It has of course, an objective function, decision variables and input parameters: expected returns and covariance between them. These parameters' real values are not achievable for us, therefore, estimations are needed and they are commonly based on historical data; apart from the error that this haul into the problem, it is not all the information that we could use. Options market prices are a rich source of investors' expecta-tions according to their knowledge about options' underlyings, thus, we propose the usage of a new estimator for risk and return that mixes up historical and implicit information into the portfolio selection problem. We implemented the new estimators for the Mean-VAR and Mean-VaR2 problems using an elastic-net model that helps us lessening the risk of all the estimations made.
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