No se puede tener en cuenta la asimetría en el marco de la media-varianza, ya que la asimetría es el tercer momento central. Por lo tanto, lo que yo haría es
- formular la asimetría en términos de los rendimientos de los activos. Es decir, para cada paso de tiempo se tiene $$ r_t = \sum_{i=1}^5 w_i r^i_t, $$ donde $r_t^i$ es el rendimiento del activo $i$ en el momento $t$ , $w_i$ es el peso y $r_t$ la rentabilidad de la cartera en $t$ .
Entonces se puede utilizar el estimador empírico de la asimetría: $$ skew = \frac{ 1/T \sum_{t=1}^T (r_t-\mu)^3}{ \sigma^3}, $$ donde se necesita la varianza de la cartera $$ \sigma^2 = w \Sigma w $$ y el valor esperado $$ \mu = 1/T \sum_{t=1}^T r_t, $$ donde lo anterior es el estimador muestral y $$ \mu = \sum_{i=1}^5 w_i \mu_i $$ es la expresión en términos de expectativas individuales. Entonces se puede utilizar esta asimetría anterior, $\sigma$ y $\mu$ para definir el problema. Por ejemplo $$ \mu - \lambda \sigma^2 \rightarrow Max $$ bajo la restricción $skew \ge x$ para algún nivel deseado $x$ . O se utiliza la definición de Cornish-Fisher-VaR en la restricción.