Application of Gini coefficient and semivariance as estimators of risk in project selection

La presente investigación tiene sus orígenes en la creciente necesidad de conocer y aplicar metodologías de selección y ordenamiento de proyectos, enmarcadas dentro de la utilización eficiente y efectiva de los diferentes recursos productivos de las organizaciones, que por ser escasos, deben utilizarse de la mejor manera posible. Lo anterior llevó al diseño y desarrollo de una herramienta de optimización que permite planear y ordenar un conjunto de proyectos dentro de un plan de inversión, de tal forma que se maximice el beneficio total generado por su ejecución. Por lo cual, se muestra de forma detallada la formulación de dos modelos matemáticos teóricos (Media-Gini y Media-Semivarianza) utilizados para hallar la solución de la problemática, es decir la obtención de un portafolio óptimo. El primer modelo involucra en su función objetivo tres índices de valoración: económico, financiero y social, y utiliza el coeficiente de Gini como estimador del riesgo del portafolio, el segundo modelo tiene una función bi-objetivo, que consiste en maximizar el valor presente neto (VPN) del portafolio y la minimización del riesgo de éste, los cuales normalmente se encuentran en conflicto, ya que la optimización de uno usualmente va en detrimento del otro, el estimador del riesgo en este modelo es la semivarianza. Con el objetivo de validar los modelos y su explicación metodológica, estos fueron aplicados a un caso particular adaptado de una empresa de servicios públicos de la región, teniendo como base la información suministrada por ésta, en cuanto a disponibilidad de capital, mano de obra y maquinaria, así mismo sus expectativas en torno a el riesgo máximo permitido y la rentabilidad mínima esperada

Configuración de algoritmos genéticos para la selección de portafolios de inversión en el mercado de capitales colombiano

El mercado de capitales es un mercado financiero en el cual se realizan intercambios de valores que permiten a quienes tienen excedentes de liquidez realizar inversiones aumentando sus capitales; y a quienes necesitan recursos para iniciar o fortalecer un determinado proyecto, contar con un medio de financiamiento para estos. En principio, los inversionistas centraban sus esfuerzos en obtener altas utilidades sin tener en cuenta el nivel de riesgo asociado a sus inversiones. No obstante, gracias a las experiencias obtenidas a partir de eventos como el famoso martes negro que desencadenó la llamada crisis del 29, las quiebras de grandes organizaciones y las caídas en las bolsas más importantes del mundo, comenzó a surgir la necesidad de considerar también los posibles escenarios de pérdidas. Por lo anterior, se manifiesta el interés de la academia, el sector financiero, público y real de conformar portafolios de inversión que maximicen la rentabilidad de acuerdo a las condiciones y características de riesgo específicas del inversionista

Aplicación de lógicas difusas a la construcción de carteras de inversión de instrumentos de renta variable como herramienta de gestión de inversiones comparada con métodos tradicionales CAPM y MBL, dentro del mercado ecuatoriano de valores, período 2019-2021

La determinación de carteras de inversión en renta variable es un tema que actualmente se posiciona entre los principales tópicos relativos a finanzas e inversiones, existe una profusa literatura sobre la creación de modelos de inversión alternativos aplicados a países con mercados desarrollados, mientras que en Latinoamérica predomina el uso de modelos como el de Markowitz y Black-Litterman, estos métodos denominados como clásicos gozan de una aceptación generalizada entre quienes se dedican al mundo de las finanzas en Ecuador. Sin embargo, estos métodos requieren grandes cantidades de información que, en muchos casos, no existe, como es el caso del mercado nacional de valores, esto debido a distintos factores como la baja transaccionalidad de los instrumentos, la poca profundidad de mercado y las dificultades existentes para acceder a la información financiera. El objetivo de la presente investigación es determinar si la aplicación de metodologías alternativas como la lógica difusa puede generar resultados viables en comparación a los métodos de Markowitz y Black-Litterman aplicado al mercado nacional de valores. Se ha aplicado una metodología cuantitativa y cualitativa, presentando los resultados del trabajo a través de la evaluación de cinco acciones transadas en la bolsa de valores de Ecuador para construir una cartera de inversión. Los resultados indican que es posible aplicar la lógica difusa para construir carteras de inversión de renta variable con una simplificación sistemática de cálculos y un ahorro de tiempo que amplifica la adaptabilidad del modelo en comparación a las metodologías clásicas. Se proponen también metodologías complementarias a la lógica difusa que permiten ampliar y profundizar la línea de investigación para crear modelos difusos mucho más precisos y dinámicos que puedan evaluar distintos tipos de variables para mejorar los resultados obtenidos

Estimación y análisis del mercado mexicano de divisas mediante el uso del modelo ARMA y técnicas metaheurísticas

156 páginas. Maestría en Ciencias de la Computación.En este trabajo se presenta el proceso en el cual a través del uso del método autorregresivo de medias móviles (ARMA) y técnicas Metaheurísticas se pronostica el tipo de cambio del dólar americano respecto al peso. Para tal fin se emplean las cotizaciones de esta moneda entre el 2 de enero de 2018 y el 13 de diciembre de 2019, posteriormente se comparan los pronósticos con las cotizaciones observadas de esta divisa en el periodo comprendido entre el 16 de diciembre de 2019 y el 31 de enero de 2020, evitando de esta manera el periodo de turbulencia derivado de la pandemia por el Covid-19.This paper presents the use of Autoregressive and mobile average method and metaheuristics technics, to forecast the price of the US dollar with respect to the mexican peso. The study is based on the prices of this currency between January 2, 2018 and December 13, 2019, using for comparison and forecasts the prices of this currency for the period between December 16, 2019 and January 31, 2020, since this period is considered to be outside the range of turbulence derived from the Covid -19 pandemic

Estado del arte del control en sistemas organizacionales y técnicos

La perdurabilidad empresarial es una de las preocupaciones sectoriales, regionales y nacionales estudiada desde diferentes ámbitos (económico, social y académico), convirtiéndose en uno de los objetivos multinivel que impulsa el desarrollo y crecimiento de un país. De otro lado, una de las metodologías que está orientada a garantizar el cumplimiento de los objetivos o comportamientos planificados se denomina “sistemas de control” cuya aplicación es interdisciplinaria, tiene su origen en los sistemas técnicos y se traslada a los sistemas organizacionales. Este trabajo desarrolla una revisión bibliográfica del control, desde la en los sistemas técnicos y desde la Psicología, Sociología y disciplinas sociales a los sistemas organizacionales, identificando dos corrientes. La primera corriente, denominada “clásica” en sistemas causales y la segunda, llamada “inteligente”. El trabajo describe en cada corriente la conceptualización, los propósitos, las metodologías, la estructura, la taxonomía y las críticas en los sistemas de control. El control es abordado con diferentes metodologías, dependiendo de la corriente y de la naturaleza de cada sistema, pero tiene un propósito transversal o interdisciplinario que consiste en generar comportamientos esperados o deseables en el sistema, incluyendo alcanzar objetivos establecidos. En cuanto al desarrollo y comprensión, hay un mayor avance en los sistemas técnicos enfocados básicamente hacia la autonomía del sistema, mientras que en los sistemas organizacionales se ha generado la inquietud de evolucionar o generar controles diferentes o eliminar el control, pero las organizaciones continúan aplicando los controles clásicos y generando resultados de no perdurabilidad empresarial.The corporate sustainability is a concern sectoral, regional and national studied from different areas (economic, social, and academic), becoming one of the multilevel objectives driving the development and growth of a country. On the other hand, one of the methodologies that are designed to ensure compliance with the objectives and planned behavior is called "control systems" whose application is interdisciplinary, has its origin in technical systems and moves to organizational systems. This paper develops a literature review of monitoring, from technical systems and from psychology, sociology and organizational disciplines to organizational systems, identifying two streams. The first stream, called "classic" causal systems and the second, called "intelligent". The work described in each current conceptualization, purposes, methodologies, structure, taxonomy and critical control systems. The control is addressed with different methodologies, depending on the flow and nature of each system, but it has a cross-or interdisciplinary purpose is to generate behaviors expected or desirable in the system, including achieving objectives. On the development and understanding, there is a major advance in technical systems focused primarily towards autonomy of the system, while organizational systems has generated concern evolve or generate different control or eliminate control, but organizations continue to apply generating classical controls and enterprise survivability no results

Aplicación de la inteligencia artificial en el desarrollo de software

Software development (SD) is a computer science area managered information processing, through the software products creation, design and deployment, which require a life cycle and the model implementation to determine a quality product. Also, software development processes generate a high failure rate, due to requirement specification, limited communication between the development team and the client, an inadequate application of methodologies and estimated time, what must be analyzed depth. With technological changes estableshed this last decade and the Artificial Intelligence (AI) advance, it is considered important to integrate these science two edges, what allow the a capable software product development of satisfying the customers needs, based onto art state technologies integration. For research project development, it was set a systematic literature review, based onto scientific information databases, its second phase is estableshed a Ecuciencia scientific platform case study to determine models, phases and set activities into AI algorithms software and the application development, and finally, it is designed a model to determine success factors, what allow the Artificial Intelligence and Software Engineering integration for developing complete programming solutions, through the next-generation models and algorithms applicationEl desarrollo de software (DS) es un área de las ciencias informáticas encargada del procesamiento de la información a través de la creación, diseño y despliegue de productos de software que requieren de un ciclo de vida y de la implementación de un modelo para determinar un producto de calidad. Los procesos de desarrollo de software generan también una alta tasa de fallo debido a la especificación de requerimientos, comunicación limitada entre el equipo de desarrollo y el cliente, una aplicación inadecuada de las metodologías y estimaciones de tiempo que deben ser analizadas a profundidad. Con los cambios tecnológicos establecidos en esta última década y el avance de la Inteligencia Artificial (IA) se considera importante la integración de estas dos aristas de la ciencia que permitan el desarrollo de un producto de software capaz de satisfacer las necesidades de los clientes con base a la integración de tecnologías de última generación. Para el desarrollo del proyecto de investigación se establece una revisión sistemática de literatura basado en bases de datos científicas de información, en sus segunda fase se establece un caso de estudio de la plataforma científica EcuCiencia para determinar modelos, fases y actividades establecidas en el desarrollo de software y la aplicación de algoritmos de IA y finalmente se diseña un modelo para determinar factores de éxito que permitan la integración de la Inteligencia Artificial y la Ingeniería de Software para desarrollar soluciones completas de programación a través de la aplicación de modelos y algoritmos de última generación

Modelo prospectivo para un portafolio de renta variable en la bolsa de valores de New York.

Este proyecto investigativo presenta un modelo prospectivo para un portafolio de inversión en renta variable conformado por acciones de la Bolsa de valores de New York. Dicho modelo, fue desarrollado a través una metodología sistemática, la cual inicia con la preselección de cinco acciones inscritas en el Índice Dow Jones, posteriormente, se aplica la Teoría de Portafolios de Markowitz en tres métodos de optimización: Complemento Solver de Excel, el Software Risk Simulator y el Algoritmo Genético perfeccionado con la función fitness de menor riesgo, con el propósito de construir la frontera eficiente y una función de utilidad para cada perfil de inversionista

Modelo de optimización para la selección de proyectos en ciberseguridad y uso de recursos en instituciones públicas del Ecuador, 2022.

Los problemas de seguridad de la información en las organizaciones públicas son persistentes; una de las causas es la escasez de modelos y métodos adecuados para medir la eficiencia de los procesos relacionados con la seguridad informática y la rentabilidad económica de las inversiones en TI. El objetivo de este trabajo es la eficiencia de la gestión de selección de proyectos estratégicos para garantizar mejorar la seguridad de la información de una organización pública. Dado un conjunto de proyectos estratégicos para mejorar la seguridad de la información de una organización pública, el modelo propuesto determina un subconjunto de proyectos a ejecutar en un período de tiempo, para el uso eficiente de los recursos limitados de la organización. Se aplicó una metodología de investigación de enfoque cuantitativa, de tipo aplicada, con diseño de investigación observacional correlacional transversal. Como resultado se obtuvo un modelo matemático que optimiza dos objetivos: maximizar el porcentaje de mejora en seguridad de la información de los proyectos planificados y minimizar los costos de la organización; la implementación en lenguaje Python del algoritmo genético de clasificación No dominada NSGA-II, que brinda a través del frente de Pareto las mejores soluciones que pueden ser consideradas por los Directores de TI. Se concluyó que el modelo de optimización presentado es eficiente, la selección de un subconjunto de proyectos estratégicos permite mejorar la seguridad de la información de una organización pública, en un rango de 85.30% a 89.00%, considerando las limitaciones presupuestarias de la organización, tales como mostrado por las métricas de la simulación realizada. El modelo propuesto es bastante simple de implementar, muy práctico y puede ser un instrumento adecuado para elegir la solución más eficiente, considerando los objetivos y limitaciones de una organización pública

Riesgos financieros y económicos

El primer capítulo del presente libro muestra la consistencia de los principios financieros más importantes con la noción de racionalidad económica “perfecta”, lo cual sugiere que la existencia de consumidores racionales es un postulado “conveniente” (decir que es “correcto” sería muy pretencioso) para el desarrollo adecuado “de la teoría económica”. Para ello, la ecuación diferencial parcial (EDP) de Black-Scholes-Merton (BSM) que determina el precio de un producto derivado se obtiene bajo diferentes principios financieros tales como: condiciones de no arbitraje, coberturas, el modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model), portafolios replicantes y autofinanciables, VPN (valor presente neto), el modelo de Markowitz, etc. Posteriormente, se obtiene exactamente la misma ecuación de BSM utilizando un consumidor-inversionista maximizador de utilidad sujeto a su restricción presupuestal, lo que confirma la consistencia de dichos principios financieros con la racionalidad económica. En el segundo capítulo encontramos como las empresas e instituciones en el día a día de sus operaciones se enfrentan a diferentes riesgos ya sean estos propios de su actividad económica o del entorno en el que operan. La literatura en general clasifica los riesgos financieros en tres grandes grupos estos son, los riesgos de mercado, de crédito y operativos entre los cuales existen interdependencias. La mayor parte de las metodologías tienen un fundamento estadístico y se centran en la medición del riesgo de mercado y de crédito, sin embargo, para la medición del riesgo operativo las aproximaciones estadísticas pueden ser limitadas por varias razones y entre las más importantes esta la carencia de datos debido al carácter discreto de los eventos. Lo anterior hace que la información disponible para valorar el riesgo operativo sea en muchos casos incompleta, vaga o subjetiva; lo cual dificulta la medición. Es por esto que en los últimos años se ha captado el interés de expertos e investigadores con el fin de desarrollar metodologías para su tratamiento lo cual ha llevado a la aplicación de metodologías novedosas como la lógica difusa o los sistemas expertos difusos; técnicas que apuntan a ser parte de la solución del problema de valoración de riesgos para las empresas. En este capítulo se hace una descripción de casos prácticos donde se ha utilizado estas tecnologías para medir algunos riesgos operativos de empresas tal como la medición de expectativas hidroclimáticas para el control de generación de energía o el derribamiento de torres de energía en Colombia, entre otras. Como podrá observarse, en muchas de estas operaciones las variables explicativas de estos eventos se combinan entre variables cualitativas y cuantitativas, situación que impide la utilización de modelos de riesgo tradicionales que no permiten contemplar valores lingüísticos como parte del planteamiento de un problema. En el último capítulo se presenta el concepto curva de rendimiento y una revisión teórica de los modelos utilizados para construir la curva de rendimientos. Se describen en forma detallada las ecuaciones para la estimación de la curva de rendimientos mediante las metodologías de ajuste de datos de Nelson-Siegel (1987) y Svensson (1994). Los resultados de las estimaciones en Colombia para TES totales tasa fija, durante 2005 y 2006, muestran un mejor ajuste con la metodología de Svensson, capturando además como se invierte la curva de rendimiento en su tramo corto para vencimientos entre 2 y 3 años.Contenido PRÓLOGO............... 11 Presentación............... 13 Capítulo 1 ALGUNOS PRINCIPIOS FINANCIEROS QUE SON CONSISTENTES CON EL POSTULADO DE RACIONALIDAD ECONÓMICA Francisco Venegas-Martínez 1.1 INTRODUCCIÓN............... 15 1.2 Obtención de la ecuación diferencial parcial de BSM mediante condiciones de no arbitraje.............. 18 1.2.1 Dinámica del precio del subyacente y riesgo de mercado............... 20 1.2.2 Dinámica del precio de la opción............... 21 1.2.3 Dinámica de un portafolio combinado del subyacente y su opción de compra............... 22 1.2.4 Administración del riesgo de mercado............. 23 1.2.5 Cuenta bancaria.............. 23 1.2.6 Inversión alternativa del valor del portafolio.............. 24 1.2.7 Condiciones de no arbitraje................. 24 1.2.8 Ecuación diferencial parcial de Black-Scholes-Merton............... 25 1.2.9 Mercados completos............. 26 1.3 Derivación de la ecuación diferencial parcial de BSM mediante la cobertura de la riqueza.............. 27 1.4 Obtención de la ecuación BSM mediante argumentos del modelo CAPM.............. 28 1.5 Obtención de la ecuación BSM mediante portafolios replicantes y auto financiables.............. 30 1.5.1 Portafolios replicantes.............. 31 1.5.2 Portafolios auto financiables............... 32 1.5.3 Ecuación diferencial parcial de Black-Scholes............ 32 1.6 Obtención de la ecuación BSM mediante el valor presente neto..............33 1.6.1 Distribución del rendimiento logarítmico del subyacente............. 34 1.6.2 Valuación neutral al riesgo............ 35 1.6.3 Función de densidad del precio del activo subyacente en un mundo neutral al riesgo............36 1.6.4 Valuación neutral al riesgo de una opción europea de compra.............. 37 1.7 Obtención de la ecuación BSM mediante el modelo de Markowitz............. 39 1.8 Obtención de la ecuación BSM mediante el postulado de racionalidad económica.............42 1.9 CONCLUSIONES............. 46 Capítulo 2 MODELACIÓN DE RIESGO OPERATIVO MEDIANTE EL USO DE SISTEMAS DE INFERENCIA DIFUSOS Santiago Medina Hurtado PhD., Johanna Alexandra Jaramillo INTRODUCCIÓN.............. 49 2.1 Tipología de los riesgos operativos............. 51 2.2 Entidades de control y gestión de riesgos operativos.............. 52 2.2.1 BASILEA II............. 52 2.2.2 Superintendencia Financiera de Colombia y el SARO.............. 55 2.3 Proceso de medición del riesgo operativo............. 58 2.3.1 Recopilar Información de riesgos............ 58 2.3.2 Modelo de valoración de riesgos............ 59 2.4 Modelos de medición de riesgo operativo.............. 69 2.4.1 Aproximaciones cuantitativas.............. 69 2.4.2 Aproximaciones basadas en lógica difusa.............. 69 2.4.3 Evaluación de riesgo operativo en sistemas complejos. Modelos causales............ 74 2.4.4 Conclusiones.............. 76 Anexo A. Conjuntos difusos y sistemas de lógica difusa (FIS)............. 81 Anexo B. Sistema experto difuso - SED............ 91 Capítulo 3 CONCEPTO S Y CONSTRUCCIÓN DE LA CURVA DE RENDIMIENTO DE TES EN COLOMBIA CON LAS METODO LOGÍAS DE NELSON-SIEGEL Y SVENSSON Fabián Hernando Ramírez Atehortúa Introducción.............. 95 3.1 Métodos no paramétricos o de splines............ 100 3.2 Principales criterios para evaluar los métodos de estimación…………..102 3.3 Formalización matemática de los modelos............. 102 3.3.1 Método de McCulloch............ 103 3.3.2 B-Splines............. 103 3.3.3 Smoothing splines........... 105 3.3.4 Splines exponenciales............ 106 3.4 Diferentes modelos para construir la curva de rendimientos……….....106 3.5 Modelos teóricos para la representación de la curva de rendimientos.............107 3.6 Modelos de curvas de rendimiento de un solo factor............. 110 3.6.1 El modelo de Vasicek (1977)............ 110 3.6.2 Modelo de Hull-White (1993)............ 112 3.6.3 Modelo de Cox-Ingersoll-Ross, modelo –CIR- (1985)........... 113 3.6.4 El modelo de Nelson y Siegel............. 114 3.6.5 El modelo de Svensson.............. 117 3.7 Aplicaciones de los métodos de estimación............. 119 3.8 Críticas a los métodos de estimación............ 119 3.9 Conclusiones.............12