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Revista Odeon

Editorial:
Universidad Externado de Colombia
Fecha publicación:
2020-04-27
ISBN:
1794-1113

Número de Revista

Últimos documentos

  • Presentación
  • Aplicación del modelo contribución jerárquica de igual riesgo con ADR latinoamericanos

    Se presenta el modelo contribución jerárquica de igual riesgo (HERC–Hierarchical Equal Risk Contribution) propuesto por Raffinot que, al igual que el modelo propuesto por López de Prado, incorpora técnicas de machine learning para la optimización de portafolios de inversión, evitando algunas limitaciones del algoritmo CLA del modelo tradicional Media-Varianza de Markowitz (1952). Se realiza una aplicación del modelo HERC considerando métodos de enlazamiento Single y Ward para la agrupación jerárquica de un conjunto de activos que cotizan en el NYSE y cuyas empresas están ubicadas en países latinoamericanos. Los resultados muestran que, para el caso de este conjunto de activos, la agrupación y jerarquización con el método de agrupamiento Ward se caracteriza por ser intrapaís, y muestra un número de clústeres más compacto frente al método de agrupamiento Single, así como mejores resultados en términos de rendimiento, volatilidad y coeficiente de Sharpe.

  • Aplicación de la teoría de control óptimo estocástico a un problema de inversión-consumo

    Se presentan los elementos básicos de la teoría de control óptimo determinístico y estocástico. Se describe la aplicación, en el contexto estocástico, del principio de optimalidad de Bellman y la deducción de la ecuación de HamiltonJacobi-Bellman. Con estas herramientas se estudia en detalle el problema de inversión-consumo de Merton.

  • Review of the Sustainability and Climate Change Initiatives Within the Line of Investment Portfolios

    The intensity and frequency of climate disasters have been increasing dramatically over the past decade with a trend that also appears to continue. The costs associated with these events are also becoming increasingly higher. Furthermore, these types of climate disasters are assumed to be closely related to the climate change we are facing. Under this scenario, the financial sector plays a key role in the way we manage the actions against climate change. Thus, the higher the impacts of climate change, the faster the actions must be implemented. However, there is a lag between the priority of the need for actions and the actions we are implementing. Some standard risk approaches have been implemented, but there is still a remarkable difficulty in understanding and modeling the uncertainty of future impacts of climate change. In this context, other kind of efforts are necessary from a multidisciplinary perspective that aims to complement the actions against climate change in the fields of finance and investments. We provide a brief of the main existing initiatives but highlight how, although there are important and significant efforts at corporate level, the resulting initiatives are aspirational and voluntary, and thereupon, insufficient regarding the mentioned need. In this sense, the article seeks to pave the pathway towards the justification of the construction of investment portfolios with principles of environmental sustainability.

  • Optimal Early Termination in PPP Projects Based on Real Options Theory

    Early termination is a contractual compensation mechanism implemented in ppp infrastructure projects where private investors have the right to abandon the project to mitigate risks such as traffic risk. In this paper we used the Real Options Theory to value early termination as an option to abandon a project where both the traffic risk and the compensation fee are modelled assuming correlated stochastic processes. The option pricing model was implemented with an analytical solution and results were compared with the Monte Carlo simulation technique. The results confirm the benefits that the contractual mechanism offers to private investors to mitigate risks, while at the same time improving a project’s value.

  • De vuelta al cambio estructural y a la política industrial

    Las políticas industriales para generar el cambio estructural en la economía están de vuelta en casi todo el mundo. A pesar de las críticas y el pesimismo sobre su eficacia, los gobiernos tienen una política, explícita o no. En este artículo se revisa la controversia entre diferentes corrientes de pensamiento económico. La tesis es que es necesario una política industrial moderna que no implique una selección de ganadores. En Colombia, la Política de Desarrollo Productivo (pdp) ha llegado a la conclusión de que el cambio estructural solamente es posible si se solucionan los obstáculos en productividad en función de las vocaciones productivas regionales.

  • Presentación
  • Aprendizaje por refuerzo para finanzas: una revisión

    Este artículo ofrece una revisión exhaustiva de la aplicación del aprendizaje por refuerzo (AR) en el dominio de las finanzas, y arroja una luz sobre el innovador progreso alcanzado y los desafíos que se avecinan. Exploramos cómo el AR, un subcampo del aprendizaje automático, ha sido instrumental para resolver problemas financieros complejos al permitir procesos de toma de decisiones que optimizan las recompensas a largo plazo. El AR es una poderosa técnica de aprendizaje automático que se puede utilizar para entrenar a agentes a fin de tomar decisiones en entornos complejos. En finanzas, el AR se ha utilizado para resolver una variedad de problemas, incluyendo la ejecución óptima, la optimización de carteras, la valoración y cobertura de opciones, la creación de mercados, el enrutamiento inteligente de órdenes y el robo-asesoramiento. En este artículo revisamos los desarrollos recientes en AR para finanzas. Comenzamos proporcionando una introducción al AR y a los procesos de decisión de Markov (MDP), que es el marco matemático para el AR. Luego discutimos los diversos algoritmos de AR que se han utilizado en finanzas, con un enfoque en métodos basados en valor y políticas. También discutimos el uso de redes neuronales en AR para finanzas. Finalmente, abordamos los resultados de estudios recientes que han utilizado AR para resolver problemas financieros. Concluimos discutiendo los desafíos y las oportunidades para futuras investigaciones en AR para finanzas.

  • ¿Los cambios en la frecuencia de los datos afectan la precisión de la estimación del parámetro de tendencia en un proceso de difusión con salto?

    Este artículo explora el efecto que tiene la frecuencia de los datos en la precisión (medida por la varianza) del estimador de máxima verosimilitud (MLE - maximum likelihood estimator) del parámetro de tendencia μ en un proceso de difusión con salto a la Press (1967). Para ello, consideramos primero el caso sin saltos (es decir, el movimiento Browniano geométrico o GBM - geometric Brownian motion) como el modelo referencia, con el que se evidencia que la frecuencia de los datos es irrelevante. Acto seguido, consideramos el caso con saltos, en donde enfatizamos que las cosas son diferentes. Específicamente, observamos que en este caso la varianza asintótica del MLE del parámetro de tendencia es más alto que cuando no había saltos. Sin embargo, también observamos que cuando la frecuencia ocurre lo suficientemente seguido (alta frecuencia), es posible obtener la misma precisión para el MLE de μ que cuando se tiene el GBM, dado que para frecuencias más altas es más fácil “identificar” discontinuidades (saltos) en el precio para este modelo. Las pruebas matemáticas se llevan a cabo bajo el supuesto de que el MLE de μ se estima dados los demás parámetros, pero las simulaciones numéricas (Monte Carlo) demuestran que este es el caso también cuando todos los parámetros se estiman en conjunto.

  • Cuando la gobernanza de los algoritmos falla: el caso The DAO

    Este artículo explora los desafíos de la gobernanza algorítmica utilizando el estudio de caso de The DAO, una efímera tentativa de crear una organización autónoma descentralizada en la plataforma de blockchain Ethereum. A pesar de su breve existencia y la significativa pérdida de inversión debido a una explotación de seguridad, The DAO ofrece ideas críticas sobre las formas emergentes de autoridad algorítmica, la gobernanza práctica de sistemas autónomos y descentralizados, y las posibles fallas en el diseño de incentivos y la modelización de acciones. El artículo también profundiza en el problema de agencia en economía y la gobernanza corporativa, ilustrando cómo estos conceptos se entrelazan con la gobernanza algorítmica.

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