Dinámica de precios y valoración de activos contingentes en mercados con riesgo de liquidez

Se consideran modelos de mercado en donde se incorpora un factor de liquidez asociado a la dinámica de los precios y a las estrategias de negociación de los agentes. Se estudia el caso en el cual el factor de liquidez es una función determinística del precio y otro en donde este factor es estocástico descrito por un proceso Cox-Ingersoll-Ross. Se consideran diferentes tipos de estrategias de negociación y se establecen de forma explícita las ecuaciones diferenciales estocásticas para la dinámica de los precios, así como las ecuaciones diferenciales parciales no lineales de valoración de activos contingentes correspondientes.

Valoración de opciones financieras call en contexto de no normalidad, bajo la aproximación de Edgeworth

El modelo de Black-Scholes es el método universal para la valoración de op­ciones financieras. Sin embargo, este modelo presenta varias deficiencias que hacen que, al contrastar sus resultados con los precios de mercado observados, se evidencie la necesidad de ajustar los métodos de valoración con supuestos menos simplificadores que permitan incluir aspectos observables en la realidad, que favorezcan la derivación del modelo. Este modelo es un estándar a nivel de las finanzas puesto que es el marco de valoración que se ha trabajado desde hace varias décadas. Sin embargo, en la mayoría de los mercados, por lo general, la distribución de probabilidad de los retornos de los activos objeto de valoración presenta sesgos y asimetría. No obstante, en los modelos clásicos, dados los supuestos restrictivos y simplifica­dores, solo se tienen en cuenta los momentos estadísticos de primer y segundo orden (media y varianza, respectivamente). Por tanto, si los momentos de orden superior no son considerados, la estimación del valor teórico de una opción sería incompleta. Por lo anterior, a través de una aproximación de tipo binomial, se propon­drá una metodología que permitirá incorporar momentos estadísticos de orden superior (asimetría y curtosis) para proyectar eventuales escenarios futuros en donde el proceso estocástico del subyacente incorpore la incertidumbre, volati­lidad y flexibilidad presentes. Esta aproximación es conocida como expansión de Edgeworth, a partir de la cual se obtiene una distribución de probabilidad que incorpora los momentos estadísticos de orden superior.

Black-Litterman con técnicas difusas: caso índice Coleqty

El proceso de optimización de portafolio busca encontrar el mejor de estos a través de las variables de riesgo y retorno, el modelo clásico de Mar-kowitz ha trabajado dicha selección bajo el portafolio de media-varianza, el cual ha sido constantemente criticado por trabajar bajo datos históricos, no contemplar el estado del mercado, su baja diversificación, entre otros. Buscando generar aportes a este modelo, se destaca el trabajo realizado por Fischer Black y Robert Litterman, quienes combinan la asignación de activos financieros basados en el supuesto de equilibrio y la opinión del inversor con respecto al rendimiento futuro de los activos. Sin embargo, debido a los hechos latentes de incertidumbre, ambigüedad, vaguedad y subjetividad que se presentan durante el proceso de optimización de por-tafolio, se propone el uso de técnicas difusas para su modelación, a fin de abrir nuevos caminos frente al tratamiento de la realidad. Este artículo es resultado del trabajo de grado de la maestría en Finan-zas (Aplicación de técnicas difusas al modelo de selección de portafolio Black-Litterman: Caso Colombia índice Coleqty), el cual propone evaluar los aportes del proceso de optimización de portafolio en el modelo Black- Litterman bajo técnicas difusas en las acciones del índice Coleqty de Co-lombia, operando el resultado del rendimiento y riesgo bajo funciones de pertenencia triangular y trapezoidal, para obtener así diferentes portafolios en cuanto su diversificación, los cuales se comparan con los indicadores de desempeño Sharpe, Treynor y Alfa de Jensen, destacando el portafolio con mejor rendimiento y menor riesgo, es decir, se determinará cuál es el mejor proceso de optimización de portafolio, si el Black-Litterman clásico o el Black-Litterman con técnicas difusas.

Indicador de alerta temprana para la detección de vulnerabilidades de los fondos de inversión colectiva (FIC)

Dada la alta popularidad que han venido ganando los fondos de inversión colec­tiva (FIC) y su creciente participación en el mercado financiero, tanto en monto de inversiones como en número de inversionistas, es necesario contar con he­rramientas que permitan una adecuada y oportuna identificación de los riesgos, con el fin de prevenir una afectación a la estabilidad del sistema financiero. Sin embargo, la literatura en cuanto a alertas tempranas de estos fondos es escasa, ya que la mayoría de trabajos están enfocados en el sector bancario. El objetivo de este documento es desarrollar un indicador de alerta temprana que permita la identificación de vulnerabilidades de los FIC, con una ventana de tiempo suficiente a fin de que los hacedores de política implementen medidas para su contención. Para la consecución del objetivo planteado, se adaptará al escenario de los FIC en Colombia una medida de alerta temprana ampliamente conocida en el sector bancario, como es el caso del Indicador de Riesgo Sisté­mico Doméstico (d-SRI) del Banco Central Europeo. Los resultados obtenidos muestran que ante un choque de una desviación estándar en el indicador de alertas tempranas de los FIC (IATE FIC), se espera una caída de 1,4 puntos porcentuales en el crecimiento trimestral del valor neto de los FIC (VNF) en los seis meses posteriores a la ocurrencia del choque. Los ha­llazgos encontrados en el presente trabajo representan un avance importante en la detección de vulnerabilidades de los fondos de inversión y pueden ser de gran ayuda para los hacedores de política en la toma de decisiones ante escenarios de incertidumbre en el comportamiento futuro de la industria de FIC.

Últimas tendencias en la investigación sobre estructura de capital (periodo 2009-2018)

El desarrollo de un área de conocimiento a través de la investigación requiere establecer cómo ha sido su evolución, identificar hacia dónde se han orientado los esfuerzos investigativos y cotejar los diferentes enfoques que se han dado a un determinado problema. Dentro del campo de las finanzas corporativas, la estructura de capital ha sido un tema desarrollado con múltiples enfoques, sin que aún tengamos sobre ella una teoría de general aceptación. Teniendo en cuenta estas aseveraciones, se considera importante conocer cuáles son las últimas tendencias en la inves­tigación sobre la estructura de capital. Este artículo presenta los resultados del análisis bibliométrico de las últimas tendencias en la investigación sobre estructura de capital, decenio comprendido entre los años 2009 al 2018, lo que permite hacer un diagnóstico de su avance y sirve de fuente de referencia para futuras investigaciones. Además, incluye una comparación de este periodo con los nueve años anteriores, entre los años 2000 y 2008, destacando las diferencias en el análisis cuantitativo de las poblaciones de cada uno de estos periodos. Para el desarrollo investigativo, cuyo resultado es el presente artículo, se utilizó la bibliometría como metodología de investigación. El proceso investigativo partió de la revisión histórica de las teorías sobre estructura de capital, incluida en el marco teórico, continuó con el proceso bi­bliométrico y terminó con el análisis y la comparación de resultados. Como resultado de este proceso se encontró que las últimas tendencias en la investigación sobre estructura de capital se encuentran compuestas en gran parte por el análisis y la verificación de los determinantes de la estructura de capital, y por la confirmación o refutación de teorías anteriores en diferentes tipos de empresas o sectores económicos.

Modelo Black-Litterman con Support Vector Regression: una alternativa para los fondos de pensiones obligatorios colombianos

El modelo pensional colombiano se caracteriza por ser intergeneracional, ra­zón por la cual se ha visto afectado por tres grandes problemas estructurales: inequidad, baja cobertura e insostenibilidad financiera. Frente a este panora­ma, el Estado ha reaccionado con medidas de tipo normativo que han aliviado algunos de estos problemas; sin embargo, estas regulaciones prudenciales han impactado la finalidad inherente a un fondo de inversión, es decir, la generación de riqueza para garantizar el consumo intertemporal de la población colombia­na en edad de retiro. En consecuencia, los fondos de pensiones en Colombia requieren que, bajo el marco de las diferentes regulaciones, se estudien nuevas alternativas de estructuración de sus portafolios que les permitan un eficiente manejo de los recursos de retiro para su población. En este sentido, se creó una frontera y un portafolio eficientes mediante la aplicación de Support Vector Machine sobre el modelo Black-Litterman para los fondos de pensiones obligatorios colombianos, con el fin de comprobar la utili­dad de los algoritmos de aprendizaje en los diferentes ámbitos financieros. Los resultados muestran que es posible su aplicabilidad al modelo de estructuración de portafolios Black-Litterman mediante mejoras a la matriz de las distribucio­nes a priori, puntualmente con el uso de Support Vector Regression, que generó portafolios mejor diversificados frente al modelo media varianza de Markowitz, y que son adaptables a los fondos de pensiones obligatorios colombianos.

Impacto en el ingreso neto de intereses ante diferentes estructuras de balance

Se desarrolla un ejercicio para cuantificar el impacto del riesgo de tasa de in­terés en el libro bancario para dos instituciones financieras colombianas, bajo supuestos en sus estructuras de liquidez y utilizando las medidas basadas en ganancias, que evalúan el aumento o la reducción del ingreso neto de intereses, a lo largo de un periodo de tiempo, a raíz de un choque en las tasas de interés.

Aplicación de la teoría del valor extremo y cópulas multivariadas para la medición del VaR de un portafolio de monedas de países latinoamericanos

Se aplica la teoría del valor extremo (EVT, por sus siglas en inglés), junto al enfoque de cópulas para la estimación del valor en riesgo (VaR) y el Expected Shortfall (es) de un portafolio de cinco monedas de países latinoamericanos en base dólar (COP, PEN, BRL, MXN y CLP). Se evalúa un portafolio óptimo sin apalancamiento, uno óptimo apalancado y un portafolio con iguales ponderacio­nes para todas las divisas, y se comparan con medidas de riesgo tradicionales, incluido el ajuste de las colas pesadas de la distribución de los rendimientos de cada activo y la estimación de la relación de dependencia de estos mediante el ajuste de las cópulas Gaussiana, t y Clayton. Los resultados sugieren que la cópula de Clayton es la que recurrentemente mejora las estimaciones de riesgo para los portafolios propuestos, y que el ES arroja mejor desempeño según las pruebas de cobertura condicional y no condicional del modelo y según el por­centaje de fallos de cada medición.