¿Construcción de carteras en la realidad?

Question

Existen varios modelos de selección de carteras en la literatura, como,

1. Modelo de Harry Markowitz (HM) (Modelo de Media-Varianza) [modelo bien conocido]
2. Modelo de Konno y Yamazaki (1991): minimiza la suma de las desviaciones absolutas
3. Modelo de semivarianza de Markowitz (1959)
4. Speranza- semidesviación media-absoluta (1993)

Hay muchas más variantes de este tipo. Sólo quiero saber qué tipo de modelos utilizan los profesionales en la realidad para construir la cartera. ¿Cómo tienen en cuenta los supuestos de los distintos modelos a la hora de construir la cartera (se puede asumir el supuesto del modelo HM)?

Answer 1

La optimización de la cartera depende en gran medida de la estimación de los momentos (y, por tanto, tiene una enorme incertidumbre de estimación).

Aunque es útil para comparar y analizar las diferentes estrategias existentes, creo que los profesionales se están orientando más hacia el uso de carteras de factores para las propias estrategias (por ejemplo, Fama-French). También porque se ha demostrado que la explotación de estas anomalías es bastante persistente y relativamente rentable.

Para dar un ejemplo de la incertidumbre de la estimación que va unida a la optimización de la cartera, una simple regresión de Markowitz enchufable sobre el S&P 500 (1997-2006) utilizando el método delta arroja un peso de w=0,5 y un error estándar de 0,4. Así pues, la estimación dice que deberíamos invertir la mitad de nuestra cartera en el activo de riesgo (S&P 500), con una desviación estándar de 0,4. Puede imaginarse que un intervalo de confianza del 95% oscilaría entre no invertir nada en el mercado e invertirlo todo. Entonces, ¿qué es realmente óptimo? La incertidumbre de la estimación puede mejorarse utilizando métodos de contracción, pero ya se entiende.

Otra desventaja de esta optimización de la cartera es que no capta realmente las anomalías como pueden hacerlo los modelos de factores. Por supuesto, es posible combinar la optimización de las ponderaciones con los resultados de los modelos de factores para "obtener lo mejor de ambos mundos".

Además, la mayoría de los modelos de optimización de carteras no pueden superar la cartera 1/N fuera de muestra. Incluso si superan el índice de referencia, suelen tener costes de transacción que deben corregirse. Después de la corrección, volverá a comprobar que los modelos son bastante inútiles y que es mejor invertir en la cartera 1/N. Como he dicho antes, esto no es cierto para las anomalías transversales. Se ha demostrado en numerosas ocasiones que varios modelos de factores y variables predictivas funcionan bastante bien. Véase, por ejemplo, Fama y French (2008), Campbell y Thompson (2008) y Goyal y Welch (2008).

Answer 2

Muchos fondos de pensiones y fondos de inversión adquieren pequeñas posiciones en muchos valores, por lo que sólo apuestan por los principales resultados del marco de Markowitz: la diversificación. Esto también podría verse como una simple regla 1/N: diversificación ingenua . En el límite, esto sólo equivale a la cartera de mercado.

Alternativamente, para superar la sensibilidad en los cambios de la matriz de rentabilidad/varianza-covarianza, se podría aplicar El método de Michaud (frontera eficiente remuestreada) a la construcción del portoflio.

Answer 3

Dudo que nadie en la práctica utilice Markowitz o cosas similares. Mi opinión es que la industria se está moviendo hacia cosas en la línea de las Políticas Paramétricas de Cartera (por ejemplo, Brandt, Santa-Clara y Valkanov 2009).