Black-Litterman con técnicas difusas: caso índice Coleqty (Black-Litterman with Fuzzy Techniques: Case Index Coleqty)

Yuly Andrea Franco
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Abstract

El proceso de optimización de portafolio busca encontrar el mejor de estos a través de las variables de riesgo y retorno, el modelo clásico de Mar-kowitz ha trabajado dicha selección bajo el portafolio de media-varianza, el cual ha sido constantemente criticado por trabajar bajo datos históricos, no contemplar el estado del mercado, su baja diversificación, entre otros. Buscando generar aportes a este modelo, se destaca el trabajo realizado por Fischer Black y Robert Litterman, quienes combinan la asignación de activos financieros basados en el supuesto de equilibrio y la opinión del inversor con respecto al rendimiento futuro de los activos. Sin embargo, debido a los hechos latentes de incertidumbre, ambigüedad, vaguedad y subjetividad que se presentan durante el proceso de optimización de por-tafolio, se propone el uso de técnicas difusas para su modelación, a fin de abrir nuevos caminos frente al tratamiento de la realidad. Este artículo es resultado del trabajo de grado de la maestría en Finan-zas (Aplicación de técnicas difusas al modelo de selección de portafolio Black-Litterman: Caso Colombia índice Coleqty), el cual propone evaluar los aportes del proceso de optimización de portafolio en el modelo Black- Litterman bajo técnicas difusas en las acciones del índice Coleqty de Co-lombia, operando el resultado del rendimiento y riesgo bajo funciones de pertenencia triangular y trapezoidal, para obtener así diferentes portafolios en cuanto su diversificación, los cuales se comparan con los indicadores de desempeño Sharpe, Treynor y Alfa de Jensen, destacando el portafolio con mejor rendimiento y menor riesgo, es decir, se determinará cuál es el mejor proceso de optimización de portafolio, si el Black-Litterman clásico o el Black-Litterman con técnicas difusas.
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模糊技术的Black-Litterman: Case Index Coleqty
组合优化过程,寻求更好的找到这些变量通过风险和回报,Mar-kowitz曾选择经典模型media-varianza组合下受到的批评不断,使得工作历史数据,不考虑市场的状态下,其多样性低,等等。本文提出了一种基于均衡假设的金融资产配置和投资者对资产未来回报的看法的模型,旨在为该模型做出贡献。然而,由于投资组合优化过程中出现的不确定性、模糊性、模糊性和主观性等潜在事实,建议使用模糊技术对其进行建模,以打开现实处理的新途径。本文是金融硕士学位工作的结果(模糊技术在Black-Litterman投资组合选择模型中的应用:案例哥伦比亚Coleqty),该指数的目标是评估进程的贡献在Black - Litterman模型优化组合指数弥散性技术行动Coleqty Co-lombia、操作性能和低风险的结果梯形归属感和三角函数,为了获得以及不同情况下的多样化,这些与业绩指标比较Sharpe案、Treynor和詹森阿尔法突出表现更好、风险更低的投资组合,即确定投资组合优化的最佳过程是经典的黑利特曼还是扩散技术的黑利特曼。
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