Técnicas borrosas para el análisis de la sensibilidad en la selección de carteras con restricciones de diversificación
ISSN: 1575-605X
Año de publicación: 2012
Volumen: 13
Número: 1
Páginas: 119-128
Tipo: Artículo
Otras publicaciones en: Rect@: Revista Electrónica de Comunicaciones y Trabajos de ASEPUMA
Resumen
En este trabajo aplicamos la teoría de subconjuntos borrosos para obtener soluciones alternativas al problema de selección de carteras que pueden ajustarse mejor a las preferencias del inversor sobre la rentabilidad esperada y el riesgo correspondiente de la cartera eficiente finalmente elegida. Mostramos mediante un ejemplo que, cuando en el modelo de selección de cartera se incluyen restricciones de diversificación, las características de la cartera eficiente óptima (composición, riesgo y rentabilidad esperada) pueden ser muy sensibles a pequeñas variaciones de los parámetros asociados a las preferencias subjetivas del inversor, y así las alternativas borrosas proporcionadas por nuestro método pueden mejorar sustancialmente la satisfacción del inversor.
Referencias bibliográficas
- M. Arenas Parra, A. Bilbao Terol, M. V. Rodr´ıguez Ur´ıa, A fuzzy goal programming approach to portfolio selection, European Journal of Operational Research, 133 (2001), 287–297.
- C. Calvo, C. Ivorra, V. Liern, Las condiciones de Kuhn y Tucker en el c´alculo de fronteras eficientes RECT@, 10 (1) (2009), 145–158.
- C. Calvo, C. Ivorra, V. Liern, The Geometry of the Efficient Frontier of the Portfolio Selection Problem, Journal of Financial Decision Making, 7 (2012).
- H. Chifu, R. H. Litzenberg, Foundations for financial economics, North Holland, Amsterdam, 1988.
- E. F. Fama, Foundations of Finance, Basil Blackwell, Oxford, 1977.
- M. Hirschberger, Y., Qi, R. E. Steuer, Quadratic Parametric Programming for Portfolio Selection with Random Problem Generation and Computational Experience, Working paper, University of Georgia, Athens, 2006.
- M. Inuiguchi, J. Ram´ık, Possibilistic linear programming: a brief review of fuzzy mathematical programming and a comparison with stochastic programming in portfolio selection problem, Fuzzy Sets and Systems, 111 (2000), 3–28.
- M. Inuiguchi, T. Tanino, Portfolio selection under independent possibilistic information, Fuzzy Sets and Systems, 115 (2000), 83–92
- Y. J. Lai, C. L. Hwang, Fuzzy Mathematical Programming: Theory and Applications, Springer, Berlin, 1992.
- T. Le´on, V. Liern, E. Vercher, Viability of infeasible portfolio selection problems: A fuzzy approach, European Journal of Operational Research, 139 (2002), 178–189.
- T. Le´on, V. Liern, E. Vercher, Fuzzy mathematical programming for portfolio management, Financial Modelling, Physica-Verlag, Heidelber, 2000.
- H. M. Markowitz, Portfolio selection, Journal of Finance, 7 (1952), 79–91.
- H. M. Markowitz, Portfolio selection: Efficient Diversification of Investments, John Wiley, New York, 1959.
- W. F. Sharpe, Portfolio theory and capital market, McGraw-Hill, New York, 1970.
- R. E. Steuer, Y. Qi, M. Hirschberger, Portfolio Optimization: New Capabilities and Future Methods, Zeitschrift f¨ur Betriebswirtschaft, 76(2) (2006), 199–219.
- R. E. Steuer, Y. Qi, M. Hirschberger, Suitable-portfolio inverstors, nondominated frontier sensitivity, and de effect of multiple objectives on standard portfolio selection, Annals of Operations Research, 152 (2007), 297–317.
- H. Tanaka, P. Guo, I. B. T¨urksen Portfolio selection based on fuzzy probabilities and possibility distributions, Fuzzy Sets and Systems, 3 (2000), 387–397.
- S. Wang, S. Zhu, On Fuzzy Portfolio Selection Problems, Fuzzy Optimization and Decision Making, 1 (2002), 361–377.
- J. Watada, Fuzzy portfolio selection and its applications to decision making, Tatra Mountains Mathematical Publications, 13 (1997), 219–248.