ODEON

Presentación

2021-01-21T21:05:17-05:00

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

2021-01-21T21:05:16-05:00

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.

Clasificación de créditos utilizando máquinas de soporte vectorial sobre la base de datos de LendingClub

2021-01-21T21:05:16-05:00

Se presenta la teoría de máquinas de soporte vectorial (Support Vector Machine – svm) aplicada a la clasificación de créditos otorgados por la banca fintech (financial technology) de Estados Unidos LendingClub. Se estudiará la clasificación que da el método svm a los créditos contra la ya otorgada por la entidad. Se analizan las variables más importantes que maneja LendingClub para el otorgamiento de créditos comparándolas con la clasificación de pago o impago que arroja el experimento de SVM.

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

2021-01-21T21:05:15-05:00

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.

Determinantes de la política de dividendos: evidencia del mercado latinoamericano (2012-2018)

2021-01-21T21:05:14-05:00

En este artículo se estudian los determinantes de la política de dividendos del mercado latinoamericano, partiendo de investigaciones previas realizadas sobre empresas localizadas en España, Nigeria, Rumania, Estados Unidos y Emiratos Árabes. La investigación busca establecer cuáles fueron los determinantes de la política de dividendos de empresas latinas (de Colombia, México, Brasil, Chile, Perú y Panamá) para los periodos comprendidos entre 2012-2018. En línea con lo anterior, este estudio busca determinar la relación que tienen el apalancamiento, la rentabilidad, el tamaño, los impuestos, la liquidez, el riesgo, el domicilio y la industria de empresas del mercado latino con la política de dividendos que estas establecen. Finalmente, el estudio (a través de modelos econométricos) muestra evidencia de la relevancia que tiene la percepción del riesgo sobre la firma, para establecer la política de dividendos.

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

2021-01-21T21:05:13-05:00

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.

El criterio de Kelly frente al modelo Markowitz: optimización de portafolio bajo una función no lineal desacoplada de riesgo y rentabilidad. Aplicación al caso colombiano

2021-01-21T21:05:13-05:00

Se presenta un análisis comparativo del proceso de optimización de portafolio utilizando el criterio de Kelly bajo una función no lineal desacoplada, es decir, cuando la función de rentabilidad para un portafolio de múltiples activos se define como una función no lineal de la fracción del capital total que es asignado en cada inversión. Los elementos de comparación son los niveles de rentabilidad y riesgo en los dos portafolios (un portafolio obtenido por la aplicación del modelo de Markowitz frente a un portafolio aplicando el criterio de Kelly) en un horizonte de tiempo definido.