Construcción de portafolio utilizando el análisis de componentes principales y el filtro de Kalman Unscented

Con el siguiente trabajo se busca determinar si la implementación del análisis de Componentes Principales (PCA) junto con el algoritmo no gaussiano de Kalman, el Unscented Kalman Filter (UKF) como metodología de construcción de portafolio tiene resultados superiores en capacidad explicativa y dismin...

Full description

Autores:
Gómez Gutiérrez, Rafael Felipe
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Externado de Colombia
Repositorio:
Biblioteca Digital Universidad Externado de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bdigital.uexternado.edu.co:001/15806
Acceso en línea:
https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/15806
https://doi.org/10.57998/bdigital/handle.001.1864
Palabra clave:
Estadística matemática - Análisis
Modelos matemáticos - Soluciones numéricas
Finanzas - Estadísticas
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description Con el siguiente trabajo se busca determinar si la implementación del análisis de Componentes Principales (PCA) junto con el algoritmo no gaussiano de Kalman, el Unscented Kalman Filter (UKF) como metodología de construcción de portafolio tiene resultados superiores en capacidad explicativa y disminución de limitaciones estadísticas comparado con metodologías tradicionales como el portafolio de mínima varianza de Markowitz o el de máximo índice de Sharpe.
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spelling Zapata, CarlosGómez Gutiérrez, Rafael Felipe2024-07-10T17:15:51Z2024-07-10T17:15:51Z2019Con el siguiente trabajo se busca determinar si la implementación del análisis de Componentes Principales (PCA) junto con el algoritmo no gaussiano de Kalman, el Unscented Kalman Filter (UKF) como metodología de construcción de portafolio tiene resultados superiores en capacidad explicativa y disminución de limitaciones estadísticas comparado con metodologías tradicionales como el portafolio de mínima varianza de Markowitz o el de máximo índice de Sharpe.The following work aims to determine if the implementation of Principal Component Analysis (PCA) along with the non-Gaussian Kalman algorithm, the Unscented Kalman Filter (UKF), as a portfolio construction methodology, yields superior results in explanatory capacity and reduction of statistical limitations compared to traditional methodologies such as Markowitz's minimum variance portfolio or the maximum Sharpe ratio portfolio.MaestríaMagíster en Finanzas72 páginasapplication/pdf10.57998/bdigital/handle.001.1864https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/15806https://doi.org/10.57998/bdigital/handle.001.1864spaUniversidad Externado de ColombiaFacultad Finanzas, Gobierno y Relaciones InternacionalesBogotáMaestría en Finanzasinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Estadística matemática - AnálisisModelos matemáticos - Soluciones numéricasFinanzas - EstadísticasComponentesPrincipalesKalmanPCAConstrucción de portafolio utilizando el análisis de componentes principales y el filtro de Kalman UnscentedTrabajo de grado - Maestríahttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPublicationORIGINALCAJ-spa-2019-Construccion_de_portafolio_utilizando_el_analisis_de_componentes_principales_y_el_filtro_de_kalman_unscented.pdfCAJ-spa-2019-Construccion_de_portafolio_utilizando_el_analisis_de_componentes_principales_y_el_filtro_de_kalman_unscented.pdfTrabajo de 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