Portafolio óptimo y productos estructurados en Mercados a- estables: Un enfoque de minimización de riesgo

Autores/as

  • José Antonio Climent Hernández Universidad Autónoma Metropolitana
  • Francisco Venegas Martínez Escuela Superior de Economía
  • Francisco Ortiz Arango Escuela de Ciencias Económicas y Empresariales

DOI:

https://doi.org/10.33110/rnee.v10i2.164

Palabras clave:

portafolio óptimo, versión al riesgo, medida de riesgo, distribución a- estable

Resumen

Esta investigación estudia el problema de determinar un portafolio óptimo cuando los activos tienen rendimientos provenientes de distribuciones a-estables. El portafolio óptimo contiene un activo libre de riesgo y varios activos riesgosos, los cuales incluyen notas estructuradas. Se calculan los estadísticos básicos de los activos y se estiman los parámetros de la distribución a-estable de los rendimientos y la matriz de covariación a través de máxima verosimilitud. Por último, se muestra que al incluir notas estructuradas en el portafolio óptimo a-estable se obtiene mayor rendimiento, menor riesgo y mejor desempeño que el portafolio óptimo gaussiano.

Biografía del autor/a

José Antonio Climent Hernández, Universidad Autónoma Metropolitana

Universidad Autónoma Metropolitana j.antonio.climent.h@gmail.com

Francisco Venegas Martínez, Escuela Superior de Economía

Escuela Superior de Economía, Instituto Politécnico Nacional fvenegas1111@yahoo.com.mx

Francisco Ortiz Arango, Escuela de Ciencias Económicas y Empresariales

Escuela de Ciencias Económicas y Empresariales, Universidad Panamericana fortizar@up.edu.mx

Citas

Čížek, P., W. Härdle y R. Weron (2005). Stable Distributions, Statistical Tools for Finance and Insurance, Berlin, Springer: 21-44.Climent-Hernández, J. A. y F. Venegas-Martínez (2011). Valuación de opcio-nes sobre subyacentes con rendimientos a-estables, Revista de Contaduría y Administración, 58(4), 119-150.Contreras-Piedragil, C. E. y F. Venegas-Martínez (2011). Valuación de opcio-nes sobre activos subyacentes con distribuciones estables, Estocástica 1(1), 55-71.Dostoglou, S. and S. T. Rachev (1999). Stable Distributions and Term Struc-ture of Interest Rates, Mathematical and Computer Modelling, 29(10), 57-60.Fama, E. (1963). Mandelbrot and the Stable Paretian Hypothesis, Journal of Business, 36(4), 420-429.Fama, E. (1965a). Portfolio Analysis in a Stable Paretian Market, Management Science, 11(3), 404-419.Fama, E. (1965b). The Behavior of Stock Market Prices, Journal of Business, 38(1), 34-105.Mandelbrot, B. (1963). The Variation of Certain Speculative Prices, Journal of Business, 36(4), 394-419.Mandelbrot, B. and H. M. Taylor (1967). On the Distribution of Stock Price Differences, Operations Research, 15(6), 1057-1062.Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection, The Journal of Finance, 7(1), 77-91.McCulloch, J. H. (1986). Simple Consistent Estimators of Stable Distribu-tion Parameters. Communications in Statistics-Simulation and Computa-tion, 34(3), 1109-1136.Nolan, J. P. (1997). Parameter Estimation and Data Analysis for Stable Distri-butions. Signals, Systems and Computers, 1(2-5), 443-447.Nolan, J. P. (1998). Parameterizations and Modes of Stable Distributions, Statistics and Probability Letters, 38(2), 187-195.Nolan, J. P. (2011). Stable Distributions. Models for Heavy Tailed Data. Bos-ton, Birkhauser. In progress, Chapter 1. Disponible en: http://academic2.american.edu/~jpnolan.Ortobelli, S. L., I. Huber, I. and E. Schwartz (2002). Portfolio Selection with Stable Distributed Returns, Mathematics Methods of Operations Research, 55, 265-300.Ortobelli, S. L., S. Rachev and E. Schwartz (2004). The Problem of Optimal Asset Allocation with Stable Distributed Returns, Stochastic Processes and Functional Analysis, 238: 295-347.Ortobelli, S. L., S. Rachev, S. Stoyanov, F. J. Fabozzi, and A. Biglova (2005a). The Proper Use of Risk Measures in Portfolio Theory, International Jour-nal of Theoretical and Applied Finance, 8(8), 1107-1133.

Ortobelli, S. L., A. Biglova, I. Huber, B. Racheva and S. Stoyanov (2005b). Portafolio Choice with Heavy Tailed Distributions, Journal of Concrete and Applicable Mathematics, 3(3), 353-376.Rachev, S. T., I. Huber, and S. L. Ortobelli. (2003). Portafolio Choice with Heavy Tailed Distributions. Working Paper, University of California, Santa Barbara and the Deutschen Forschungsgemeinschaft.Rachev, S. T., S. L. Ortobelli, S., and E. S. Schwartz (2004). The Problem of Optimal Asset Allocation with Stable Distributed Returns, Stochastic Processes and Functional Analysis 238 (A. C. Krinik, R. J. Swift eds.): 295-347.Samorodnitsky, G. and M. Taqqu (1994). Stable Non-Gaussian Random Pro-cesses: Stochastic Models with Infinite Variance. First edition, New York: Chapman and Hall.Scalas, E. and K. Kim, K. (2006). The Art of Fitting Financial Time Series with Levy Stable Distributions, Munich Personal RePEc Archive Au-gust(336): 1-17. mpra.ub.uni-muenchen.de/336.Tokata, Y., Rachev, S. T., and Schwartz, E. S. (2003). The Stable Non-Gauss-ian Asset Allocation: A Comparison with the Classical Gaussian Ap-proach, Journal of Economic Dynamics & Control, 27(6), 937-969.Venegas-Martínez, F. (2008). Riesgos financieros y económicos: productos derivados y decisiones económicas bajo incertidumbre, Cengage Learning Latin America. Segunda edición.Venegas-Martínez, F. y A. Rodríguez-Nava (2009). Consistencia entre mini-mización de varianza y maximización de utilidad en la evaluación de de-rivados, Revista de Contaduría y Administración, 229(3), 9-30.

Descargas

Publicado

2021-06-17