Portafolios α-estables del G20: Evidencia empírica con Markowitz, Tobin y CAPM

Objetivo: Esta investigación extiende los portafolios de Markowitz, Tobin, y el CAPM con procesos α-estables. Metodología: son realizados los siguientes procedimientos en un portafolio con los índices bursátiles del G20: 1) son estimados los estadísticos descriptivos y los parámetros α-estables de l...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: José Antonio Climent Hernández, Gabino Sánchez Arzate, Ambrosio Ortiz Ramírez
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2021
País:México
Institución:Universidad Autónoma Metropolitana
Repositorio:Redalyc-UAM
OAI Identifier:oai:redalyc.org:423771244009
Acceso en línea:https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=423771244009
https://www.redalyc.org/journal/4237/423771244009/
https://www.redalyc.org/journal/4237/423771244009/html/
https://www.redalyc.org/journal/4237/423771244009/423771244009.epub
https://www.redalyc.org/journal/4237/423771244009/movil
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Economía y Finanzas
C46
D81
G11
estables
medida de riesgo
Descripción
Sumario:Objetivo: Esta investigación extiende los portafolios de Markowitz, Tobin, y el CAPM con procesos α-estables. Metodología: son realizados los siguientes procedimientos en un portafolio con los índices bursátiles del G20: 1) son estimados los estadísticos descriptivos y los parámetros α-estables de los rendimientos, 2) es aplicada una prueba de bondad de ajuste para validar los procesos α-estables, 3) es estimada la matriz de covariación para calcular las asignaciones de los portafolios, y 4) son estimados los indicadores de riesgo sistemático. Resultados: La frontera eficiente es calculada sin ventas en corto y muestra que los portafolios α-estables presentan mayor aversión al riesgo que los portafolios gaussianos, y que los portafolios α-estables son más eficientes con respecto a la relación rendimiento y riesgo. Recomendaciones: La aplicación de procesos α-estables para modelar la leptocurtosis, la asimetría y los cúmulos de volatilidad. Limitaciones: El análisis multivariado α-estable presenta diferentes parámetros de estabilidad. Originalidad: Los rendimientos del G20 son modelados con procesos α-estables y es realizado un análisis de sensibilidad. Conclusión: El análisis α-estable permite cuantificar el riesgo de mercado más adecuadamente que el análisis gaussiano.