Examinando por Materia "Monte Carlo"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo computacional para optimización de portafolio con estrategia de inversión pasiva basada en ETFS
    (Universidad EIA, 2020) Ruz Barcha, Juan Camilo; Jaramillo Palacio, Verónica; Pérez Ramírez, Fredy Ocaris
    RESUMEN: El presente trabajo, busca desarrollar un modelo computacional que permita administrar portafolios de inversión conformados por ETFs, estos son vehículos financieros que cotizan en bolsa y se caracterizan porque buscan reproducir un determinado índice bursátil, lo que permite aumentar la diversificación disminuyendo el riesgo. Se realizó una comparación entre los resultados de varias carteras con diferentes estrategias y perfiles de riesgo por medio de la teoría de portafolios de Harry Markowitz, y de la simulación Monte Carlo, ambos métodos combinados con el modelo de Sharpe, escogiendo uno de estos como el más eficiente para desarrollar el algoritmo y haciendo uso de la misma para la administración de los portafolios durante un período de cuatro meses, lo que permitió analizar los resultados obtenidos por medio de Backtesting, al generar portafolios que superen a su referente (Benchmark). A su vez, fueron comparados los resultados de portafolios obtenidos únicamente por medio del modelo, y otros generados con el mismo algoritmo, pero con una gestión basada en noticias y movimientos del mercado. Teniendo en cuenta que el estudio se realizó durante el año 2020, en medio de la crisis del COVID-19, el trabajo presenta un estudio de la volatilidad de los retornos por medio de un modelo de la familia GARCH, en el cual se analizan los resultados y se dan recomendaciones.