Optimización Multiobjetivo para la Selección de Carteras bajo un entorno de decisión Fuzzy: Una Aplicación en el Mercado Bursátil Colombiano.

Proyecto: Investigación CientíficaInvestigación Aplicada

Detalles del proyecto

Descripción

El presente proyecto de investigación tiene como fin optimizar carteras multiobjetivo a la luz de la teoría de la credibilidad. Con el fin de cumplir con este propósito, se propone un novedoso modelo difuso de optimización denominado “Modelo Credibilístico Multiobjetivo de Media-Semivarianza-Liquidez para la Selección de Carteras”. La incertidumbre de la liquidez y el rendimiento futuro de cada activo se modela por medio de números difusos L-R con funciones de referencia tipo potencia. Con el objetivo de conseguir un modelo más realista se considera la restricción de cardinalidad que limita el número de activos que participan en las carteras y las restricciones de cotas superiores e inferiores que permiten combinaciones de activos que respetan las preferencias del inversor. Con el propósito de seleccionar la cartera óptima, esta investigación define por primera vez el ratio de Sortino en un entorno credibilístico. El problema de optimización multiobjetivo resultante es lineal y convexo, y la introducción de restricciones realistas convierte el modelo de un problema de optimización cuadrática clásica (classical quadratic optimization problem) a un problema de programación cuadrática de enteros mixtos (quadratic mixed-integer problem) que es NP-hard. Para superar este inconveniente se aplica el Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGAII), MOEA que ha sido utilizado con éxito en la generación de soluciones eficientes en varios modelos multiobjetivos de selección de carteras. Finalmente, se demuestra la efectividad y eficiencia del modelo en aplicaciones prácticas, asumiendo por primera vez la toma de decisiones de inversión en el Mercado Bursátil Colombiano.

Focos Priorizados

Referente estratégico: Plan Nacional de Desarrrollo
Tema / Tópico / Sector: Tres (3) pactos estructurales, once (11) pactos trasversales y nueve (9) pactos por la productividad en las regiones, en especial, el pacto región Santanderes. UNAB: Perspectiva - Procesos. Lograr que la UNAB sea reconocida por la generación, transferencia y comunicación de conocimiento y su participación en redes.

Objetivo General

Optimizar Carteras Multiobjetivo bajo un Ambiente de Decisión Fuzzy en el Mercado Bursátil Colombiano.

Objetivos Específicos

Objetivo específico 1: Determinar las características y diferencias de los modelos fuzzy que se han utilizado para resolver el problema de la selección de cartera.
Objetivo específico 2: Plantear un modelo fuzzy de tres objetivos para generar carteras eficientes que incorporen las preferencias del inversor y las condiciones del mercado.
Objetivo específico 3: Aplicar el modelo fuzzy multiobjetivo de selección de carteras en el Mercado Bursátil Colombiano.

Reto(s) propuesto(s) para estudiantes y/o pasantes o practicantes de investigación

¿Cómo un inversionista dado debe realizar la asignación de sus excedentes de liquidez con el fin de generar una cartera de inversiones que minimice el riesgo y maximice la rentabilidad y la liquidez?
Título cortoOptimización Carteras
EstadoFinalizado
Fecha de inicio/Fecha fin30/01/2320/12/23

Financiación

  • Universidad Autonoma de Bucaramanga: $ 8.670.210,45

Objetivos de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas

En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de desarrollo sostenible (ODS) globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. Este proyecto contribuye al logro de los siguientes ODS:

  • ODS 1: Fin de la pobreza
  • ODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico

Palabras clave

  • Optimización
  • Carteras
  • Liquidez
  • Rentabilidad
  • Riesgo
  • Fuzzy

Líneas de Investigación UNAB

  • Finanzas Empresariales

Estado

  • En cierre

Objetivo Socioeconomico

  • Avance general del conocimiento: I+D financiada con los Fondos Generales de Universidades (FGU)