Examinando por Materia "Portafolios de inversión"

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    Estructuración de portafolios de inversión de renta variable de acuerdo a la teoría del perfil del riesgo para los años 2017-2020 en Colombia
    (Universidad EAFIT, 2019) Vélez Muñoz, Sebastián; Lopera Palacio, Juan Camilo; Bravo Sepúlveda, Mariana
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    Impacto de los criterios ESG en el desempeño de portafolios : evidencia para el MILA
    (Universidad EAFIT, 2024) Henríquez Fattoni, Carla Cristina; Garcés Cardenas, Juliana; Cruz Castañeda, Vivian
    This study evaluates the performance of investment portfolios with ESG (environmental, social and governance) criteria in the Latin American Integrated Market (MILA), comparing them with portfolios without these criteria. Four ESG portfolios and one portfolio without ESG criteria were built, optimized using the mean-variance model, both with and without weight restrictions. Return predictions were made with historical information from 2021 to 2024 using time series analysis techniques. The results showed that, without weight restrictions, all portfolios had returns below the risk-free rate. However, by restricting the weights to a minimum of 1%, the High ESG and Low ESG portfolios achieved positive returns, with the High ESG standing out with a 1.57% monthly return, higher than the market indices. In addition, the High ESG portfolio presented the best Sharpe and Treynor ratios, indicating higher risk-adjusted profitability. In conclusion, the results support the idea that investments in companies with high ESG scores can generate higher returns without increasing risk, suggesting that responsible investment is more profitable in the Latin American context. This research contributes to the debate on the importance of socially responsible investing in Latin America, providing empirical evidence on the impact of ESG criteria on performance and risk management in investment portfolios.
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    Machine learning como alternativa al modelo de Markowitz : evaluación comparativa de rentabilidad y riesgo en el mercado bursátil español (2014-2024)
    (Universidad EAFIT, 2025) Ricaurte Rodríguez, Daniel Felipe; Alonso Villamil, Fernando
    Este trabajo corresponde a la versión ajustada del trabajo de fin de máster presentado en la Universidad Pompeu Fabra-Barcelona School of Management (UPF-BSM), dentro del programa de doble titulación con la Universidad EAFIT. El estudio busca determinar si las estrategias basadas en modelos de machine learning (ML) constituyen una alternativa válida al modelo tradicional de Markowitz para la construcción de portafolios de inversión. Se analizaron precios diarios de 36 acciones del mercado bursátil español entre 2014 y 2024, utilizando modelos supervisados de clasificación (regresión logística, árboles de decisión, random forest, KNN y XGBoost) para predecir la dirección del precio y generar señales de compra. Los resultados muestran que, sin costos de transacción, Markowitz obtiene mayor rentabilidad; sin embargo, los modelos de ML presentan mejor control del riesgo y desempeño superior en escenarios con costos. Se concluye que su integración ofrece estrategias híbridas más eficientes bajo condiciones de mercado reales.