Análisis de ventanas temporales de la optimización por enjambre de partículas, aplicado a la selección de portafolio bajo el enfoque de media-varianza-simetría

Abstract

El presente trabajo analiza el enfoque de media-varianza-simetría (MVS) para abordar el problema de selección de portafolio, mediante la implementación del estudio de ventanas temporales. Dicho enfoque es una extensión de la teoría moderna del portafolio (enfoque de media-varianza (MV)) y busca capturar el comportamiento de los activos del portafolio, cuya distribución de retornos no es simétrica. El modelo MVS asigna portafolios de manera óptima al considerar la maximización tanto del rendimiento esperado como de la asimetría de los retornos, mientras minimiza simultáneamente el riesgo del portafolio. Dado que es un problema de optimización multi-objetivo, se empleó una técnica meta-heurística basada en la optimización de enjambres de partículas multi-objetivo (NSPSO) para proporcionar una solución pareto óptima. Se realizan estudios de caso de los activos pertenecientes al mercado financiero de Estados Unidos y al mercado financiero de Colombia y se compara el rendimiento del método basado en la teoría de la cartera MVS y el método clásico de MV. Se encontró que el método basado en el enfoque de MVS modifica la frontera optima de rentabilidad – riesgo y proporciona información acerca de la simetría de los portafolios óptimos, frente al enfoque tradicional de MV (Texto tomado de la fuente).

The current work analyzes the mean variance symmetry method (MVS) to approach the problem of portfolio selection, through the implementation of temporary windows’ study. Such approach is an extension of the modern portfolio theory (mean variance method (MV )) and it aims to capture the behavior of the portfolio assets, whose return distribution is not symmetric. The MVS model assigns portfolios in an optimal manner by considering the maximization of both the expected performance and the asymmetry of the asse ts, while simultaneously minimizing the portfolio’s risk. Given that the current problem is a multi - objective optimization, a meta - heuristic technique based on sorting particle swarm multi - objective optimization (NSPSO) was utilized to provide a pareto - opt imal solution. Case studies are performed on the assets belonging to the financial market of the United States and the Colombian financial market, and the method’s behavior is compared based on the theory of the portfolio MVS and the classical method MV. I t was found t hat the method based on the MVS approach modifies the optimal rentability - risk frontier and p rovides information regarding the symmetry of the optimal portfolios, compared with the traditional MV approach.