Estudio de cobertura por contratos de futuros para acciones del índice colcap durante el periodo 2008 al 2018

Rojas Susa, Julián Alejandro

Publicación:
Estudio de cobertura por contratos de futuros para acciones del índice colcap durante el periodo 2008 al 2018

dc.contributor.author	Rojas Susa, Julián Alejandro
dc.date.accessioned	2026-05-22T17:31:29Z
dc.date.issued	2019
dc.description.abstract	En el presente trabajo se ha desarrollado un modelo de cobertura teniendo en cuenta la optimización de la cartera de Mínima Varianza, Sharpe, Equiponderado y Crystal Ball como nueva alternativa, además se trabajó una cartera de activos pertenecientes a la Bolsa de Valores de Colombia que hacen parte del Indice COLCAP, para tres muestras diferentes en el tiempo durante el periodo 2008 al 2018. Una vez analizados los diferentes portafolios se determino que la estrategia Crystal Ball para un grupo de 2.500 observaciones, proporciona la cartera mas eficiente en cuanto a riesgo y rendimiento se refiere. Con base a lo anterior la cartera determinada, se le realizo un estudio hipotético de inversión a un año, mediante un proceso de cobertura de portafolio, utilizando el contrato de futuro del Indice COLCAP, el cual suministra una solución un en entorno favorable del 5% de cobertura en cuanto a riesgo de mercado, cuando la Bolsa de valores se encuentra a la alza. Finalmente se concluye que la incorporación de un portafolio Crystall Ball reduce notablemente el riesgo de los inversores. Y la estrategia de cobertura realizada evalúa la posible reducción del riesgo en un entorno inversor para el mercado colombiano.	spa
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Economista
dc.description.tableofcontents	INTRODUCCIÓN 10 1. JUSTIFICACIÓN 12 2. OBJETIVO GENERALES Y ESPECÍFICOS DEL TRABAJO DE GRADO 13 2.1. OBJETIVO GENERAL 13 2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 13 3. MARCO CONCEPTUAL. 14 3.1. TEORÍA DEL PORTAFOLIO 14 3.2. MODELO GARCH EN TEORÍA DE PORTAFOLIOS. 19 3.3. NORMATIVIDAD DE CARTERAS EN EL MERCADO COLOMBIANO. 21 4. SELECCIÓN DE ACTIVOS 23 4.1. DESCRIPCIÓN DE LOS DATOS UTILIZADOS. 23 4.2. ÍNDICE COLCAP: 23 4.3. ACTIVOS UTILIZADOS. 25 4.3.1. Selección de acciones Índice COLCAP. 25 4.3.2. Activo libre de riesgo 26 4.4. OPTIMIZACIÓN DE CARTERAS 26 4.4.1. El modelo de carteras de Markowitz. 26 4.4.2. Determinación de una frontera eficiente: 30 4.4.3. Portafolio por el índice de Sharpe 31 5. CONTRATOS DE FUTUROS. 31 5.1. PRECIO FUTURO DEL ÍNDICE 31 5.2. NÚMERO DE CONTRATOS ADECUADO 32 6. PLANIFICACION DEL AJUSTES PARA SERIES DE TIEMPO A LARGO PLAZO. 33 6.1. TRANSFORMACION DE BOX COX 6.2. MODELO ARMA/GJRGARCH (rendimiento y riesgo) 34 6.2.1. Series temporales 34 6.2.2. Modelos ARMA (p,q) Rendimiento del portafolio. 34 6.2.3. Criterios de información. 34 6.2.4. Modelos heterocedásticos. 35 6.2.5. Modelo GJRGARCH volatilidad del portafolio. 35 7. METODOLOGÍA 36 7.1. FASES DEL DESARROLLO DE LA METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN. 37 7.2. VARIABLES PARA UTILIZAR 37 7.2.1. Datos de entrada deterministas. 37 8. RESULTADOS. 38 8.1. PORTAFOLIOS A DETERMINAR. 38 8.2. MUESTRA 1 (800 DATOS) 39 8.2.1. Rendimientos de los activos para la muestra 1. 39 8.2.2. Riesgo de los activos para la muestra 1.40 8.2.3. Matriz de varianza covarianza para la muestra 1. 40 8.2.4. Portafolios determinados para la muestra 1. 41 8.2.5. Frontera eficiente muestra de 800 datos. 41 8.3. MUESTRA 2 (1.700 DATOS) 43 8.3.1. Modelos ARMA y GARCH muestras 2. 44 8.3.2. Modelo seleccionado. 44 6 8.3.3. Rendimientos de los activos para la muestra 2. 45 8.3.4. Riesgo de los activos para la muestra 2. 45 8.3.5. Matriz de varianza covarianza para la muestra 2. 46 8.3.6. Portafolios determinados para la muestra 2. . 46 8.3.7. Frontera eficiente muestra de 1.700 datos. 47 8.4. MUESTRA 3 (2.500 DATOS) 8.4.1. Modelos ARMA y GARCH muestras 3. 49 8.4.2. Modelo seleccionado. 50 8.4.3. Rendimientos de los activos para la muestra 3. 50 8.4.4. Riesgo de los activos para la muestra 3. 51 8.4.5. Matriz de varianza covarianza para la muestra 3. 51 8.4.6. Portafolios determinados para la muestra 3 52 8.4.7. Frontera eficiente muestra de 2.500 datos. 52 8.5. DIFERENTES MODELOS DE SELECCIÓN DE PORTAFOLIOS 54 8.6. COMPARACIÓN ENTRE ALTERNATIVAS SIN EL PORTAFOLIO DE SHARPE. .. 55 8.6.1. Portafolio seleccionado 55 8.7. COBERTURA DEL PORTAFOLIO CRYSTAL BALL PARA 2.500 DATOS 56 CONCLUSIONES. 58 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS. 60 ANEXOS. 63 ANEXO 1 DO FILE MUESTRA 2 63 ANEXO 2 DO FILE MUESTRA 3 67 ANEXO 3 RENDIMIENTOS, RIESGO Y MATRICES DE CORRELACIÓN. 71 ANEXO 4 ESPECIFICACIONES MODELO GJR-GARCH PARA LAS MUESTRA 2 Y 3. 73 ANEXO 5 PORTAFOLIOS DE INVERSION NO SELECCIONADOS 76 ANEXO 6 CRISTALL BALL 79	spa
dc.format.extent	81p.
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://repositorio.universidadmayor.edu.co/handle/unicolmayor/7575
dc.language.iso	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Administración y Economía
dc.publisher.place	Bogotá, Colombia
dc.publisher.program	Economía
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dc.rights.license	Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subject.proposal	Optimización	spa
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dc.title	Estudio de cobertura por contratos de futuros para acciones del índice colcap durante el periodo 2008 al 2018	spa
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