Estudio del riesgo y diversificación en una cartera de criptomonedas
La presente investigación tiene como objetivo principal analizar y cuantificar el riesgo de mercado asociado a las criptomonedas. Este problema se ha abordado a través de modelos cuantitativos que nos ayudan a predecir la volatilidad de cada activo con el objetivo de cuantificar el valor en riesgo....
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/117880 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/117880 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 336.76 519.237 Criptomonedas Riesgo de mercado Valor en Riesgo Volatilidad Cartera de mínima varianza, Riesgo-retorno Modelos multivariantes Teoría de Markowitz Backtesting Mercados bursátiles y financieros Análisis Multivariante 5304.01 Consumo, Ahorro, Inversión 1209.09 Análisis Multivariante |
| Sumario: | La presente investigación tiene como objetivo principal analizar y cuantificar el riesgo de mercado asociado a las criptomonedas. Este problema se ha abordado a través de modelos cuantitativos que nos ayudan a predecir la volatilidad de cada activo con el objetivo de cuantificar el valor en riesgo. Posteriormente, en función del riesgo-retorno de cada activo se ha creado la cartera de mínima varianza. A partir de esta se ha analizado el riesgo mediante modelos multivariantes, con el objetivo de ver si la teoría de Markowitz es de utilidad en estos activos extremadamente volátiles. Para contrastar los modelos, se ha realizado el backtesting sobre el valor en riesgo pronosticado, tanto a nivel univariante para cada activo como multivariante para la cartera. Los resultados ofrecen herramientas valiosas para cuantificar el riesgo de estos activos y evidencian que la teoría de Markowitz presenta limitaciones en este mercado debido a la extrema volatilidad y los altos niveles de correlación dinámica entre los activos. Por ello, se proponen soluciones más innovadoras a la hora de asignar pesos a los activos de la cartera, cómo modelos multivariantes que estiman la matriz de varianzas-covarianzas de manera dinámica. De esta manera se consigue una mayor diversificación y un menor riesgo. |
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