Titulo:
Black-Litterman con técnicas difusas: caso índice Coleqty
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Sumario:
El proceso de optimización de portafolio busca encontrar el mejor de estos a través de las variables de riesgo y retorno, el modelo clásico de Mar-kowitz ha trabajado dicha selección bajo el portafolio de media-varianza, el cual ha sido constantemente criticado por trabajar bajo datos históricos, no contemplar el estado del mercado, su baja diversificación, entre otros. Buscando generar aportes a este modelo, se destaca el trabajo realizado por Fischer Black y Robert Litterman, quienes combinan la asignación de activos financieros basados en el supuesto de equilibrio y la opinión del inversor con respecto al rendimiento futuro de los activos. Sin embargo, debido a los hechos latentes de incertidumbre, ambigüedad, vaguedad y subjetividad que... Ver más
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2021-06-08
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Yuly Andrea Franco - 2021
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Black-Litterman con técnicas difusas: caso índice Coleqty Black-Litterman With Fuzzy Techniques: Case Index Coleqty El proceso de optimización de portafolio busca encontrar el mejor de estos a través de las variables de riesgo y retorno, el modelo clásico de Mar-kowitz ha trabajado dicha selección bajo el portafolio de media-varianza, el cual ha sido constantemente criticado por trabajar bajo datos históricos, no contemplar el estado del mercado, su baja diversificación, entre otros. Buscando generar aportes a este modelo, se destaca el trabajo realizado por Fischer Black y Robert Litterman, quienes combinan la asignación de activos financieros basados en el supuesto de equilibrio y la opinión del inversor con respecto al rendimiento futuro de los activos. Sin embargo, debido a los hechos latentes de incertidumbre, ambigüedad, vaguedad y subjetividad que se presentan durante el proceso de optimización de por-tafolio, se propone el uso de técnicas difusas para su modelación, a fin de abrir nuevos caminos frente al tratamiento de la realidad. Este artículo es resultado del trabajo de grado de la maestría en Finan-zas (Aplicación de técnicas difusas al modelo de selección de portafolio Black-Litterman: Caso Colombia índice Coleqty), el cual propone evaluar los aportes del proceso de optimización de portafolio en el modelo Black- Litterman bajo técnicas difusas en las acciones del índice Coleqty de Co-lombia, operando el resultado del rendimiento y riesgo bajo funciones de pertenencia triangular y trapezoidal, para obtener así diferentes portafolios en cuanto su diversificación, los cuales se comparan con los indicadores de desempeño Sharpe, Treynor y Alfa de Jensen, destacando el portafolio con mejor rendimiento y menor riesgo, es decir, se determinará cuál es el mejor proceso de optimización de portafolio, si el Black-Litterman clásico o el Black-Litterman con técnicas difusas. The portfolio process of optimization search for the best portfolio through the risk measures and return, Markowitz model has worked on that se-lection under median-variance portfolio, that model has been criticized be-cause it is based on historic information, leaving some aspects unaccounted for, such as the state of the market, lower diversification, among others; in order to improve this model, Fischer Black and Robert Litterman provided information about financial assets assignment based on the assumption of the equilibrium and the investor opinion concerning the future investment asset . Because of the uncertainty in the optimization process, it is proposed to make the use of fuzzy techniques for its treatment. This article is the result of the Master Degree in Finances, "Aplication of fuzzy techniques to the selection’s model of the Black- Litterman portfo-lio: Colombian Case Coleqty index" that evaluate the optimization process of contributions of portfolio in Black- Litterman Model, based on diffuse techniques in stocks of Coleqty index of Colombia, resulting risk-return base on triangular and trapezoidal functions, obtaining some different port-folios concerning with diversification, it will be compared with Sharpe, Treynor and Jensen’s Alpha performance indicators, portfolio with best re-turn and less risk will be important, in order to choose the best optimization process, Black- Litterman classic or Black Litterman fuzzy techniques. Franco, Yuly Andrea Fuzzy logic; Black-Litterman; portfolio optimization; mem-bership function lógica difusa; Black-Litterman; optimización de portafolio; función de pertenencia. 19 Núm. 19 , Año 2020 : Julio-Diciembre Artículo de revista Journal article 2021-06-08T14:39:06Z 2021-06-08T14:39:06Z 2021-06-08 application/pdf text/html Universidad Externado de Colombia ODEON 1794-1113 2346-2140 https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/view/7232 10.18601/17941113.n19.04 https://doi.org/10.18601/17941113.n19.04 spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 Yuly Andrea Franco - 2021 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0. 81 98 Barragan Pina, A. J. (2009). Síntesis de sistemas de control borroso estables por diseño memoria (tesis para optar al grado de doctor). Universidad de Huelva. Bartkowiak, M. y Rutkowska, A. (2017). Black- litterman model with multiple experts? linguistic views. Advances in Intelligent Systems and Computing, 456, 35-43. Bartkowiak, M. y Rutkowska, A. (2020). Vague expert information/recommendation in portfolio optimization-an empirical study. Axioms, 9(2), 1-12. Bellman, R. E. y Zadeh, L. A. (1970). Decision Making in A fuzzy environment. Library. Black, F. y Litterman, R. (1991). Asset allocation: Combining investor view. The Journal of Fixed Income, 1(2), 7-18. Castiblanco-Ruiz, F. A (2016). La teoría de los subconjuntos borrosos en el proceso presupues-tario de las organizaciones. Bogotá: Editorial Universitaria de la Universidad La Gran Co-lombia. Echaust, K. y Piasecki, K. (2017). Black-Litterman model with intuitionistic fuzzy posterior return. The IEB International Journal of Finance, 15(1), 8-19. Fang, Y., Bo, L., Zhao, D. yWang, S. (2017). Fuzzy views on Black-Litterman portfolio selection model. Journal of Systems Science and Complexity, 1-13. Gharakhani, M. y Sadjadi, S. J. (2013). A fuzzy compromise programming approach for the Black-Litterman portfolio selection model. Decision Science Letters, 2(1), 11-22. Lawrence, K. D., Pai, D. R., Klimberg, R. K. y Lawrence, S. M. (2009). A fuzzy programming approach to financial portfolio model. In Applications of Management Science (Vol. 13). Lu, I. C., Tee, K. H. y Li, B. (2019). Asset allocation with multiple analysts? views: A robust approach. Journal of Asset Management, 20(3), 215-228. Sharpe,W. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. The Journal of Finance, 19(3), 425-442. Watada, J. (2001). Fuzzy portfolio model for decision making in investment. In Dynamical As-pects in Fuzzy Decision Making (pp. 141-162). Zadeh, L. A. (2008). Is there a need for fuzzy logic? 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The portfolio process of optimization search for the best portfolio through the risk measures and return, Markowitz model has worked on that se-lection under median-variance portfolio, that model has been criticized be-cause it is based on historic information, leaving some aspects unaccounted for, such as the state of the market, lower diversification, among others; in order to improve this model, Fischer Black and Robert Litterman provided information about financial assets assignment based on the assumption of the equilibrium and the investor opinion concerning the future investment asset . Because of the uncertainty in the optimization process, it is proposed to make the use of fuzzy techniques for its treatment. This article is the result of the Master Degree in Finances, "Aplication of fuzzy techniques to the selection’s model of the Black- Litterman portfo-lio: Colombian Case Coleqty index" that evaluate the optimization process of contributions of portfolio in Black- Litterman Model, based on diffuse techniques in stocks of Coleqty index of Colombia, resulting risk-return base on triangular and trapezoidal functions, obtaining some different port-folios concerning with diversification, it will be compared with Sharpe, Treynor and Jensen’s Alpha performance indicators, portfolio with best re-turn and less risk will be important, in order to choose the best optimization process, Black- Litterman classic or Black Litterman fuzzy techniques.
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Barragan Pina, A. J. (2009). Síntesis de sistemas de control borroso estables por diseño memoria (tesis para optar al grado de doctor). Universidad de Huelva. Bartkowiak, M. y Rutkowska, A. (2017). Black- litterman model with multiple experts? linguistic views. Advances in Intelligent Systems and Computing, 456, 35-43. Bartkowiak, M. y Rutkowska, A. (2020). Vague expert information/recommendation in portfolio optimization-an empirical study. Axioms, 9(2), 1-12. Bellman, R. E. y Zadeh, L. A. (1970). Decision Making in A fuzzy environment. Library. Black, F. y Litterman, R. (1991). Asset allocation: Combining investor view. The Journal of Fixed Income, 1(2), 7-18. Castiblanco-Ruiz, F. A (2016). La teoría de los subconjuntos borrosos en el proceso presupues-tario de las organizaciones. Bogotá: Editorial Universitaria de la Universidad La Gran Co-lombia. Echaust, K. y Piasecki, K. (2017). Black-Litterman model with intuitionistic fuzzy posterior return. The IEB International Journal of Finance, 15(1), 8-19. Fang, Y., Bo, L., Zhao, D. yWang, S. (2017). Fuzzy views on Black-Litterman portfolio selection model. Journal of Systems Science and Complexity, 1-13. Gharakhani, M. y Sadjadi, S. J. (2013). A fuzzy compromise programming approach for the Black-Litterman portfolio selection model. Decision Science Letters, 2(1), 11-22. Lawrence, K. D., Pai, D. R., Klimberg, R. K. y Lawrence, S. M. (2009). A fuzzy programming approach to financial portfolio model. In Applications of Management Science (Vol. 13). Lu, I. C., Tee, K. H. y Li, B. (2019). Asset allocation with multiple analysts? views: A robust approach. Journal of Asset Management, 20(3), 215-228. Sharpe,W. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. The Journal of Finance, 19(3), 425-442. Watada, J. (2001). Fuzzy portfolio model for decision making in investment. In Dynamical As-pects in Fuzzy Decision Making (pp. 141-162). Zadeh, L. A. (2008). Is there a need for fuzzy logic? Information Sciences, 178(13), 2751-2779. |
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