Resumen

El objetivo de este artículo consiste en examinar y comparar el portafolio óptimo de mínima varianza construido usando cinco diferentes métodos de estimación para la matriz de covarianza: la covarianza muestral, el RiskMetrics, el modelo de factores, el shrinkage y el modelo de factores de frecuencia mixta. Usando simulación Monte Carlo se halló evidencia de que el modelo de factores de frecuencia mixta y el modelo de factores tienen una alta precisión cuando existen portafolios con el número de activos cercano o mayor que el tamaño muestral.

• Materias:Optimización matemática Investigación operacional Administración
• Subjects:Mathematical optimization Operations research Management
• Palabras claves:Investigación de operaciones, Optimización de procesos, Matriz de covarianza, Datos de alta dimensión, Mínimos cuadrados penalizados, Optimización de portafolio, Shrinkage, Covarianza muestral, RiskMetrics, Modelo de factores
• Keywords:Operations research, Process optimization, Covariance matrix, High dimension data, Penalized least squares, Portfolio optimization, Shrinkage, Sample covariance, RiskMetrics, Factor model