Estimación robusta de la matriz de covarianza para la selección óptima de portafolios de inversión

• Main Authors: Daniela Gutiérrez-Sepúlveda, Henry Laniado, Santiago Medina-Hurtado
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidad Nacional de Colombia 2018-10-01
• Series: Dyna
• Subjects: matriz de covarianza robusta; media recortada; encogimiento de la covarianza; determinante mínimo de la matriz de covarianza – MCD; distancia de Mahalanobis
• Online Access: https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/74883
• ISSN: 0012-7353; 2346-2183

La selección de portafolios bajo el modelo de Media-Varianza (M-V) es muy sensible a la presencia de datos atípicos generando un alto error de estimación de los parámetros. Con el fin de minimizar este error de estimación se investiga nuevas metodologías robustas de selección de portafolios y se evalúa su desempeño financiero en términos del ratio Sharpe, del índice de Turnover y la varianza. La estimación de la matriz de covarianza se realiza con tres diferentes métodos de estimación robustos que buscan minimizar la instabilidad que generan los datos atípicos, el primero es la gran contribución de este artículo que consiste en el encogimiento de la matriz de covarianza con recorte a la media, el segundo y tercer método son recorte chi-cuadrado en la distancia de Mahalanobis y Determinante Mínimo de la Matriz de Covarianza (MCD) respectivamente.