Optimización robusta de portafolio empleando métodos Bayesianos

En este artículo se implementa un modelo de optimización robusta bayesiana para la selección óptima de un portafolio de inversión. Para ello, se extiende el modelo desarrollado por Meucci, que consiste en la incorporación del enfoque bayesiano al modelo de portafolio robusto para definir el conjunto...

Full description

Autores:
Carmona Espejo, Diego Felipe
Gamboa Hidalgo, Jhonatan
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Externado de Colombia
Repositorio:
Biblioteca Digital Universidad Externado de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bdigital.uexternado.edu.co:001/15345
Acceso en línea:
https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/15345
https://doi.org/10.18601/17941113.n21.05
Palabra clave:
Optimal portfolio;
Bayesian methods;
robust optimization
portafolio óptimo;
métodos bayesianos;
optimización robusta
Rights
openAccess
License
Diego Felipe Carmona Espejo, Jhonatan Gamboa Hidalgo - 2022
Description
Summary:En este artículo se implementa un modelo de optimización robusta bayesiana para la selección óptima de un portafolio de inversión. Para ello, se extiende el modelo desarrollado por Meucci, que consiste en la incorporación del enfoque bayesiano al modelo de portafolio robusto para definir el conjunto de incerti­dumbre de tipo elipsoidal, bajo una distribución Wishart inversa. De esta for­ma, se incorpora la incertidumbre de los parámetros estimados para crear la contraparte robusta en el modelo de portafolio. El modelo propuesto utiliza una función de distribución Gamma, como generalización de la función Wishart. Los resultados confirman las conclusiones de Meucci y corroboran las propiedades atribuidas a este tipo de portafolios.