Optimización robusta de portafolio empleando métodos Bayesianos



Título del documento: Optimización robusta de portafolio empleando métodos Bayesianos
Revista: ODEON (Bogotá)
Base de datos: CLASE
Número de sistema: 000533457
ISSN: 1794-1113
Autores:
Año:
Número: 21
Paginación: 81-104
País: Colombia
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en español 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 incerti-dumbre de tipo elipsoidal, bajo una distribución Wishart inversa. De esta for-ma, 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
Resumen en inglés In this paper we implemented a Bayesian robust optimization model to select an optimal investment portfolio. To do that, we extended the model developed by Meucci, which consists of incorporating the Bayesian approach into the robust portfolio model in order to define an ellipsoidal-type uncertainty set under an Inverse Wishart Distribution. Thus, the uncertainty of the estimated parameters for create the robust counterpart in the portfolio model. The proposed model uses a Gamma distribution function, as a generalization of the Wishart func-tion. Results confirm Meucci’s conclusions and, it corroborates the properties attributed to those portfolios
Disciplinas: Economía
Palabras clave: Condiciones económicas,
Econometría,
Inversiones,
Portafolios de inversión,
Método bayesiano,
Optimización robusta,
Riesgo financiero
Texto completo: https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/view/8490/13487