Agrega valor el uso de la metodología Shrinkage en la estimación de la matriz de covarianzas para el mercado accionario colombiano

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Passos, Tomás Herrera
Copyright Year	2019
Abstract	Este articulo propone estimar la matriz de covarianza de los retornos accionarios en el caso colombiano a traves de un promedio ponderado optimo de dos estimadores tradicionales de la matriz de covarianza: la muestral y el metodo del modelo de indice unico propuesto por Sharpe (1963) siguiendo la metodologia de Ledoit y Wolf (2003). Este metodo se conoce generalmente como Shrinkage, es estandar en la teoria de decision y en las estadisticas bayesianas empiricas y permite mejorar el calculo de los valores centrales de la estimacion. En este caso se analiza la metodologia Shrinkage para estimar la matriz de covarianzas de las acciones colombianas que cotizan en la BVC (Bolsa de Valores de Colombia) y los participantes en la composicion del indice COLCAP desde el 15 de enero de 2008 hasta el 2 de mayo de 2019. Hemos encontrado que la matriz de covarianzas muestral es superior a la hora de estimar el riesgo que la metodologia estructural (basada en el Modelo de indice unico) y Shrinkage, en cualquier tipo de composicion de cartera. Sin embargo, al estimar la matriz de covarianzas a traves de la metodologia Shrinkage para portafolios de minimo riesgo y de igual participacion se observo un desempeno practicamente igual a la metodologia convencional (muestral).
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	https://repository.eafit.edu.co/bitstream/handle/10784/15863/Tomas_HerreraPassos_2019.pdf?isAllowed=y&sequence=2
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article