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Smart Beta and Alpha analysis

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorN/A
dc.contributor.authorUribe Prieto, Andrés Felipe
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 degreeseng
dc.creator.emailauribep90@gmail.comspa
dc.date.accessioned2019-02-13T20:43:00Z
dc.date.available2019-02-13T20:43:00Z
dc.date.issued2018
dc.descriptionLos Fondos de Cobertura buscan constantemente nuevas inversiones a través del amplio espectro de teorías y diferentes instrumentos financieros, para proporcionar rendimientos a sus inversores. A medida que los mercados continúan evolucionando, y las tesis de inversión son más elaboradas, la búsqueda de buenas inversiones, que podrían generar un rendimiento excesivo, alfa, también es más complicado. Debido a esto, se están utilizando nuevos enfoques cuantitativos, como la regresión por pasos (“stepwise”). La idea detrás de este análisis es encontrar las variables o factores que mejor describan una tesis de inversión, a fin de determinar si existe un valor agregado a cualquier decisión de inversión en particular. Al hacer esto, los fondos de cobertura obtienen una ventaja competitiva, ya que pueden elegir a mano inversiones de alto rendimiento que demostraron generar alfa. Este proceso se analiza en el presente trabajo, para una tesis de inversión particular, con una descripción precisa del proceso utilizadospa
dc.description.abstractHedge Funds are constantly searching for new investments across the broad spectrum of theories and different financial instruments, to provide returns for their investors. As markets continue to evolve, and investment thesis are more elaborate, the search for good investments, that could generate an excess return, alpha, is also more complicated. Because of this, new quantitative approaches are being used such as the stepwise regression. The idea behind this analysis, is to find the variables, or factors, that could best describe an investment thesis, in order to determine if there is an added value to any particular investment decision. By doing this, hedge funds gain a competitive advantage, as they can hand pick high performing investments that proved to generate alpha. This process is discussed in the present work, for a particular investment thesis, with a precise description of the process usedspa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Administración Financieraspa
dc.formatapplication/pdfeng
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.ddc332.63 U762
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/10784/13400
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentDepartamento de Finanzasspa
dc.publisher.facultyEscuela de Economía y Finanzasspa
dc.publisher.programMaestría en Administración Financieraspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_14cb
dc.rights.localAcceso metadatos
dc.subjectalfaspa
dc.subjectfactoresspa
dc.subjectFondo de Coberturaspa
dc.subjectregresión gradualspa
dc.subjectinversiónspa
dc.subject.keywordAlphaspa
dc.subject.keywordfactorsspa
dc.subject.keywordhedgespa
dc.subject.keywordstepwise regressionspa
dc.subject.keywordinvestmentspa
dc.subject.lembInversionesspa
dc.titleSmart Beta and Alpha analysis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.typePublication

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AndresFelipe_UribePrieto_2018.pdf
Tamaño:
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Descripción:
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