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...
- Autores:
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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
| 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. |
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