Resumen

La selección de cartera se centra en asignar el capital a un conjunto de valores de manera que se pueda optimizar la rentabilidad o los riesgos. Debido a la incertidumbre de la vida real, los parámetros de rendimiento siempre contienen información incierta en entornos realistas debido a la escasez de conocimiento a priori o perturbaciones inciertas. Este documento considera en particular un proceso de selección de cartera en un entorno estocástico, donde los parámetros de rendimiento están caracterizados por variables aleatorias correlacionadas basadas en muestras. Para reducir los riesgos de decisión, se proponen tres criterios de evaluación para generar planes de selección de cartera confiables, incluyendo el criterio de confiabilidad máximo-mínimo, el criterio de confiabilidad percentil y el criterio de desutilidad esperada. También se deducen modelos de programación lineal (entera mixta) equivalentes para diferentes estrategias de evaluación. Se diseña un algoritmo genético con una estrategia de pulido para buscar las soluciones ópt

• Materias:Ecuación pseudoparabólica Dimensión fractal Virus informático Redes dinámicas Sistemas diferenciales
• Subjects:Pseudoparabolic equation Fractal dimension Computer virus Dynamic networks Differential systems
• Palabras claves:Selección de cartera; Asignación de capital; Parámetros de retorno; Incertidumbre; Criterios de evaluación; Algoritmo genético
• Keywords:Portfolio selection; Capital allocation; Return parameters; Uncertainty; Evaluation criteria; Genetic algorithm