Estructura de Modelamiento
Enviado por Kate • 6 de Enero de 2019 • 691 Palabras (3 Páginas) • 257 Visitas
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= coeficientes tecnológicos[pic 25]
= monto máximo o mínimo para la inversión [pic 26]
Gestión de Carteras de Inversión.
Pues una cartera está formada por varios activos financieros en los que se invierten y se espera obtener más de lo invertido. Pero para elegir la mejor cartera también hay que saber cuáles son las restricciones de las misma por ejemplo la cantidad máxima de dinero a invertir, esta sea por falta de dinero o por políticas de la empresa.
Y se sabe que a mayor riesgo, los beneficios pueden ser mayores. Pero para esto se utiliza la programación lineal que optimiza los recursos de forma que sabes cuánto y en cuales artículos tendré máxima rentabilidad.
MODELOS
Modelos para la selección de Carteras de Inversión y Finanzas
Modelo de MARKOWITZ
Modelo de MAD (Desviaciones Media Absolutas)
Modelo de Cai.
Modelo de Teo
Modelo Alternativo de Konno
Modelo con Restricciones Estocásticas.
APLICACIÓN FINANCIERA: UNA CARTERA DE VALORES.
El modelo de Markowitz fue modificado posteriormente con objeto de simplificar los cálculos para su resolución y sin necesidad de realizar el cálculo de las covarianzas. Konno y Yamazaki (1991) propusieron un modelo que se puede resolver con programación lineal en lugar de con programación cuadrática, resolviendo así las dificultades asociadas al gran número de cálculos necesarios para resolver el modelo de Markowitz (1952).
Siguiendo el modelo de Konno y Yamazaki (1991), el problema se plantea.
[pic 27]
Dónde: xj inversión en el activo financiero j.
ajt =rjt -rj donde:rj, es la rentabilidad media esperada del activo financiero j: y rjt, es la tasa de rentabilidad del activo financiero j en el período t
[pic 28]
P: es la tasa de rentabilidad requerida o deseada parametrizable.
Con este planteamiento de programación lineal, se minimiza la suma de las desviaciones absolutas con respecto a la rentabilidad esperada de cada activo. Llamamos yt para cada periodo, t= 1,…,T
Gracias a este modelo se consigue una reducción de los cálculos necesarios para resolver el problema. Esta solución contiene como máximo (2*T + 2) variables básicas, que como se comprueba en el ejemplo, es igual al número de restricciones.
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