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URI permanente para esta comunidadhttps://hdl.handle.net/20.500.12640/4147
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Ítem Acceso Abierto Aplicación del modelo de Black-Litterman para describir las estrategias de las AFP peruanas en los portafolios de ETFs: 2014-2018(Universidad ESAN, 2020) Cabezas Estrella, Milagros Ofelia; Ramos Peralta, Renzo; Vidal Cuba, Javier AlfonsoEn el Perú las AFP pueden realizar inversiones a nivel local y en el exterior, siguiendo lo establecido por La Ley del Sistema Privado de Pensiones. La presente investigación, se planteó como objetivo, describir las estrategias de inversiones de las AFP respecto de la inversión en Exchange Traded Funds (ETFs) utilizando indicadores de rentabilidad ajustada por riesgo y la metodología de optimización inversa de Black-Litterman. La investigación inició compilando información histórica de los rendimientos obtenidos por las AFP en las inversiones en ETFs, a través de sus cotizaciones reflejadas en los mercados bursátiles, así como su composición en las carteras de los fondos 2 y 3. Luego, se analizó la tendencia en las composiciones de los portafolios respecto de los ETFs, se cuantificaron los ETFs comunes y se compararon sus rentabilidades contra el portafolio de mercado, aplicando los indicadores de rentabilidad ajustada por riesgo como Sharpe, Treynor y Jensen, y el modelo de Black-Litterman. El resultado de aplicar el modelo de optimización inversa de Black-Litterman, es que los rendimientos anuales de las AFP se alejan de los valores de retorno del portafolio de mercado; sin obtener beneficio alguno de la realización de una gestión activa de sus respectivas carteras.Ítem Acceso Abierto The impact of estimation error in portfolio optimization(Universidad ESAN, 2019) Guilbert, ArthurEl objetivo de este trabajo es comprender mejor el impacto que el error de estimación en los parámetros tiene sobre el rendimiento de un portafolio e identificar formas de reducirlo. Para eso, trabajamos en el marco de la Teoría Moderna del Portafolio. A partir de esto, se han aplicado y analizado varias reglas de portafolio a 14 conjuntos de datos. Luego, se analizaron mediante experimentos de cálculo utilizando el software de MATLAB. Se midió y entendió la capacidad de las diversas reglas de la cartera para reducir el impacto del error de estimación en función de varias variables. El estudio muestra que añadir restricciones a los portafolios es una forma eficaz de mitigar el impacto del error de estimación. Eso puede permitir que los portafolios restringidos logren una mayor utilidad esperada en comparación con el portafolio tangente, pero el portafolio de pesos iguales sigue siendo la mejor manera de crear un portafolio cuando se dispone de poca información o que el portafolio está compuesto por muchos activos.
