Curso Metodologías para la optimización de portafolios

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Curso Metodologías para la optimización de portafolios

Facultad de Economía
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Curso Optimización de Portafolios

En el mercado financiero colombiano, los múltiples inversionistas – tanto naturales como jurídicos – se enfrentan al reto de generar portafolios que garanticen un objetivo específico, usualmente el de maximizar la rentabilidad. Paradójicamente, muchos de éstos actores continúan determinando sus portafolios sin una plataforma de análisis robusta que les permita tomar las decisiones correctas para lograr el objetivo y, en cambio, utilizan la intuición y la experiencia para construir el portafolio. Desde hace más de cincuenta años, con la aparición del análisis de media-varianza y la frontera eficiente de Markowitz, han aparecido cientos de estrategias para generar asignaciones de portafolio. Este curso pretende indagar sobre aquellas estrategias y metodologías de optimización de portafolios, pasando por temas como la frontera de media-varianza, la tolerancia al riesgo, el seguimiento a índices, el CML, restricciones de caja, ALM, entre otras distintas herramientas y metodologías utilizadas en el Asset Allocation.

Este curso hace parte del programa Programa Análisis financiero en R (5 cursos). Ver más aquí.

Dirigido a

Este curso está dirigido a profesionales en economía, administración de empresas, ingeniería y profesionales de distintas áreas que se encuentren interesados en adquirir conocimiento en las herramientas y metodologías de asignación y optimización de portafolios. Se espera que los participantes tengan un conocimiento básico de Excel, es ideal un conocimiento previo de R y no se requiere ningún conocimiento previo sobre finanzas. Ideal para profesionales con interés en profundizar sus conocimientos sobre metodologías de construcción de portafolios, ALM y desarrollar herramientas para la generación de estrategias de corto y mediano plazo.

Objetivos

Este curso tiene como objetivo principal explicar las metodologías de optimización de portafolios desde Markowitz hasta la metodología del Asset Liability Management, así como brindar herramientas para la programación y aplicación de dichas metodologías. Finalmente, sobre la relación entre las funciones de utilidad, la aversión al riesgo, la relación entre el horizonte de inversión y las estrategias óptimas y el Asset-Liability Management. Al finalizar este curso, se espera que el estudiante tenga la capacidad de comprender las metodologías de optimización, sea capaz de aplicarlas en un contexto laboral y las pueda utilizar para generar decisiones de inversión.

Metodología

El curso se realizará en salas habilitadas para el uso de computadores y cada sesión estará dividida en dos módulos. En el primero se explicará los conceptos teóricos de los modelos a discutir, con un énfasis en los supuestos del modelo; y en el segundo se realizará un caso de estudio práctico mediante el uso del lenguaje de programación R donde se evidenciará la forma como se usan estos modelos en la práctica. Los estudiantes tendrán acceso a los diferentes códigos y aplicaciones desarrolladas a lo largo del curso.

Contenido

Sesión 1: Introducción a las herramientas de matemática financiera y repaso de probabilidad:

a) Propiedades de las distribuciones: percentiles, media, varianza, moda, etc.

b) Propiedades del valor esperado, desviación estándar, correlación y covarianza.

c) Regla de Bayes.

d) Fórmulas generales de las matemáticas financieras: Retornos logarítmicos y lineales, horizonte de inversión, TIR y otros.

e) Aplicación: Cálculo de media y desviación de un portafolio de dos activos con una distribución conocida no-paramétrica.

Sesión 2: Frontera Media-Varianza con dos y N activos riesgosos.

a) Propiedad del portafolio: valor esperado y varianza.

b) Portafolio de mínima varianza.

c) Frontera eficiente Media-Varianza.

d) Incorporación del activo libre de riesgo: Razón de Sharpe, Línea del Mercado de Capitales, .

e) Aplicación: Determinación de la frontera eficiente con los activos del COLCAP.

Sesión 3: (i) Índices y centro de gravedad; (ii) Optimización restringida y costos de transacción

a) Índices de los mercados accionarios local, canastas de TES, índices de monedas y índices de acciones internacionales.

b) Metodología de optimización de portafolios con centro de gravedad.

c) Optimización con restricción en pesos.

d) Optimización con costos de transacción bajo portafolios previos.

e) Aplicación: Replicación del COLCAP y backtest con costos de transacción.

Sesión 4: (i) Estimación de parámetros de Media y Varianza; (ii) Métodos de selección de portafolios.

a) Separación del error entre sesgo e ineficiencia.

b) Estimador de máxima verosimilitud, Shrinkage y no-paramétricas.

c) Suavizamiento exponencial.

d) Modelos ARMA-GARCH.

e) Métodos de selección de portafolios: Mínima varianza, razón de Sharpe, maximización de utilidad y otros.

f) Aplicación: Estimación de parámetros para un portafolio de monedas.

Sesión 5: Extensiones al modelo de Media-Varianza: (i) Introducción a cópulas y metodología de componentes principales; (ii) No-normalidad y frontera Media-CVaR.

a) Introducción a Cópulas

b) Calibración de marginales.

c) Elipticidad y frontera Media-Varianza.

d) Frontera Media-CVaR.

e) Aplicación: Construcción de las fronteras de Media-Varianza y Media-CVaR para un portafolio bajo distribuciones no-normales.

Sesión 6: Modelo Black-Litterman

a) Modelo general de Black-Litterman.

b) Views de mercado: modelo base y carrera de caballos.

c) Construcción de la posterior.

d) Calibración de parámetros.

e) Aplicación: Aplicación del modelo de Black-Litterman para el mercado accionario colombiano.

Sesión 7: Asset Liability Management

a) Modelo conceptual.

b) Determinación del riesgo de los activos para el caso estándar.

c) Determinación del riesgo de los pasivos para el caso estándar.

d) Construcción de portafolios para ALM

e) Aplicación: Modelo ALM para un institución financiera.