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Maf Challenge - Retornos de equilibrio para multiactivos

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dc.contributor.advisorGrajales Correa, Carlos Alexander
dc.contributor.advisorDurango Gutiérrez, María Patricia
dc.contributor.authorGiraldo García, María Alejandra
dc.contributor.authorAristizábal Arango, Daniel
dc.contributor.authorGiraldo Restrepo, María Alejandra
dc.contributor.authorMejía Escobar, Juan Camilo
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees
dc.creator.emailmagiraldc1@eafit.edu.co
dc.creator.emaildaristiza5@eafit.edu.co
dc.creator.emailmagirald2@eafit.edu.co
dc.creator.emailcmejiae@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2026-05-05T17:53:02Z
dc.date.available2026-05-05T17:53:02Z
dc.date.issued2025-11-27
dc.descriptionEste estudio desarrolla un modelo cuantitativo para estimar los retornos de equilibrio en portafolios multiactivos mediante la integración de la Teoría de Precios por Arbitraje (APT) con el algoritmo de aprendizaje automático Extreme Gradient Boosting (XGBoost). El modelo incorpora factores macroeconómicos monetarios, reales, financieros y basados en expectativas, como inflación, empleo, política monetaria, liquidez, spreads de crédito y sentimiento del consumidor, clasificados según su naturaleza leading, coincident o lagging. La inclusión de rezagos permite capturar la transmisión gradual de los shocks macroeconómicos, mientras que XGBoost identifica relaciones no lineales y patrones complejos entre variables. A partir de esta arquitectura híbrida se estiman sensibilidades (betas) y primas de riesgo (λ), obteniendo retornos coherentes con un equilibrio multifactorial. La metodología se aplica a liquidez, renta fija, crédito High Yield, mercados emergentes, REITs y renta variable global. Los resultados confirman que tanto los fundamentos macroeconómicos como las expectativas de los inversionistas son determinantes centrales del retorno esperado.
dc.description.abstractThis study develops a quantitative model to estimate equilibrium returns in multi-asset portfolios by integrating the Arbitrage Pricing Theory (APT) with the machine learning algorithm Extreme Gradient Boosting (XGBoost). The model incorporates monetary, real, financial, and expectation-based macroeconomic factors—such as inflation, employment, monetary policy, liquidity, credit spreads, and consumer sentiment—classified as leading, coincident, or lagging. The inclusion of lag structures captures the gradual transmission of macroeconomic shocks, while XGBoost identifies nonlinear patterns and complex interactions among variables. This hybrid framework allows for the estimation of factor sensitivities (betas) and risk premia (λ), producing return estimates consistent with a multifactor equilibrium. The methodology is applied to liquidity instruments, sovereign bonds, high-yield credit, emerging market debt, REITs, and global equities. Results show that both macroeconomic fundamentals and investors’ expectations play a central role in determining expected returns, highlighting the relevance of combining economic theory with modern machine learning techniques.
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Administración Financieraspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad EAFIT
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.eafit.edu.co
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/37498
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentÁrea de Mercados y Estrategia Financieraspa
dc.publisher.facultyEscuela de Finanzas, Economía y Gobiernospa
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programMaestría en Administración Financieraspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAcceso abierto
dc.subjectValoración de activos
dc.subjectRentabilidad esperada a largo plazo
dc.subjectCartera multiactivos
dc.subjectMercados de capitales
dc.subjectMoneda local (COP)
dc.subject.keywordAsset pricing
dc.subject.keywordLong-term expected returns
dc.subject.keywordMulti-asset portfolio
dc.subject.keywordCapital markets
dc.subject.keywordLocal currency (COP)
dc.subject.lembMERCADO DE CAPITALES - COLOMBIA
dc.subject.lembRIESGO (FINANZAS) - COLOMBIA
dc.subject.lembADMINISTRACIÓN FINANCIERA - COLOMBIA
dc.subject.lembECONOMETRÍA
dc.subject.lembINFLACIÓN - COLOMBIA
dc.subject.lembPOLÍTICA MONETARIA - COLOMBIA
dc.titleMaf Challenge - Retornos de equilibrio para multiactivos
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.spaOtro
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.typePublication

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