Desarrollo de una interfaz gráfica para la implementación de modelos de optimización robusta de portafolios
Fecha
2020
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Editor
Universidad Eafit
Resumen
This research work addresses the problem of optimization of asset portfolios by making an initial approach to the classic optimization models derived from "Portfolio Selection*" (1952), the pioneering work of Henry Markowitz, covering the models of mean and minimal variance along with the equally weighted investment distribution model. From the investigation of their weaknesses, a new approach is made to those that propose the use of robust statistical estimators and the elimination of outliers in the time series involved in the optimization process, including the use of the minimum determinant algorithm of the covariance matrix (Fast-MCD) and that of a new statistical estimator of such matrix by means of a shrinkage to its sample form and the application of a model that involves the use of the comedian as a statistically robust estimator of the matrix, which is object of a subsequent shrinkage process.
Next, the development of a graphical user interface on Matlab numerical computing software is presented, which implements the models studied and offers an interactive means of learning and performance analysis, thus leaving a precedent for developing software open to future improvements and investigative uses.
Descripción
El presente trabajo de investigación aborda el problema de la optimización de carteras de activos realizando un acercamiento inicial a los modelos clásicos de optimización derivados de “Portfolio Selection*” (1952), el trabajo pionero de Henry Markowitz, abarcando los modelos de media y mínima varianza junto con el de la estrategia equiponderada de distribución de los montos de inversión. A partir de la indagación de sus debilidades se procede a realizar un nuevo acercamiento a aquellos que proponen el uso de estimadores estadísticos robustos y la eliminación de valores atípicos en las series de rendimientos involucradas en el proceso de optimización, entre ellos el algoritmo de mínimo determinante de la matriz de covarianza (Fast-MCD) y el de un nuevo estimador estadístico de dicha matriz mediante un recorte a su forma muestral y la aplicación de un modelo que involucra el uso de la co-mediana como un estimador estadísticamente robusto de la matriz, el cual es objeto posterior del modelo de recorte.
Seguidamente se procede a presentar el desarrollo de una interfaz gráfica de usuario en el software de cómputo numérico Matlab, que implementa los modelos estudiados y ofrece un medio interactivo de aprendizaje y análisis de desempeño, dejando así un precedente de desarrollo de software abierto a mejoras futuras y usos investigativos.
Palabras clave
Recorte a la matriz de covarianza, FastMCD, co-mediana, Matlab App Designer, simulacion rolling horizon, optimizacion de portafolios