Análisis de portafolio por sectores mediante el uso de algoritmos genéticos: caso aplicado a la Bolsa Mexicana de Valores

• Main Authors: Martha del Pilar Rodríguez García, Klender Aimer Cortez Alejandro, Alma Berenice Méndez Sáenz, Héctor Horacio Garza Sánchez
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) 2015-01-01
• Series: Contaduría y Administración
• Online Access: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=39533059005

El tipo de sector, el tamaño de la empresa, el número de trabajadores, etc. son variables que se consideran de control en una gran cantidad de publicaciones. En este trabajo consideramos estudiar la variable sector —más que como una variable de control— como una variable determinante del desempeño financiero (Baird et al. 2012) y del riesgo (Artikis y Nifora, 2011). Así, se analiza seis sectores de la economía mexicana divididos de acuerdo con la Bolsa Mexicana de Valores en Industrial, Productos de consumo básico, Materiales, Productos de consumo no básico, Telecomunicaciones y Servicios financieros. La muestra se compone de 30 empresas mexicanas dentro del periodo de 2007-2012. Para medir el desempeño del portafolio se utilizan dos indicadores clásicos: (1) Alfa de Jensen y (2) Ratio de Sharpe; se utiliza una métrica condicional que mide el número de veces que el rendimiento del portafolio supera el rendimiento promedio del mercado. El objetivo es encontrar un portafolio que maximice estos parámetros y comparar los resultados entre los diferentes sectores bajo estudio. Debido a un problema de programación no lineal, se utilizan algoritmos genéticos para obtener el portafolio óptimo que maximice estas métricas. Los resultados muestran un mejor desempeño financiero ajustado a riesgo en el sector de Materiales y Servicios financieros y un desempeño más bajo en sectores como el Industrial y el de Telecomunicaciones.