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Demuestre que la varianza de la cartera de mercado es la media ponderada de las ovarianzas entre cada componente y la propia cartera de mercado

Supongamos que la cartera de mercado está formada por n activos. Dado que la rentabilidad de la cartera de mercado puede escribirse como $r_m = \sum_{j=1}^{n} w_jr_j$ tenemos que $\sigma^2_m = E(\sum_{j=1}^{n} w_jr_j - E(\sum_{j=1}^{n} w_jr_j))^2$ Pero, ¿cómo puedo demostrar que $$E(\sum_{j=1}^{n} w_jr_j - E(\sum_{j=1}^{n} w_jr_j))^2 = \sum_{j=1}^{n} w_jCov(r_j,r_m)$$ ? Si demuestro que la ecuación anterior es verdadera, entonces puedo afirmar que $$E(\sum_{j=1}^{n} w_jr_j - E(\sum_{j=1}^{n} w_jr_j))^2 = \sum_{j=1}^{n} w_jCov(r_j,r_m) = \sum_{j=1}^{n} w_j\beta\sigma^2_m$$

Así es como intento demostrar el resultado. Sabemos que:

$$\sigma^2_m = E(\sum_{j=1}^{n} w_jr_j - E(\sum_{j=1}^{n} w_jr_j))^2= E[(w_jr_j)^2]-E^2[w_jr_j]$$

En consecuencia, podemos demostrar que:

$$\sum_{j=1}^{n} w_jCov(r_j,r_m) = E[(w_jr_j)^2]-E^2[w_jr_j]$$

Ahora: $\sum_{j=1}^{n} w_jCov(r_j,r_m) = \sum_{j=1}^{n} w_jE[r_jr_m]-\sum_{j=1}^{n} w_jE[r_j]E[r_m]=\sum_{j=1}^{n} w_jE[r_j\sum_{j=1}^{n} w_jr_j]-\sum_{j=1}^{n} w_jE[r_j]E[\sum_{j=1}^{n} w_jr_j]=\sum_{j=1}^{n} w_jE[\sum_{j=1}^{n} w_jr_j^2]-E[\sum_{j=1}^{n} w_jr_j]E[\sum_{j=1}^{n} w_jr_j]$

Parece que no puedo probar el resultado porque $$\sum_{j=1}^{n} w_jE[\sum_{j=1}^{n} w_jr_j^2] \neq E[(w_jr_j)^2]$$

¿Puede ayudarme, por favor?

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David Rickman Puntos 2787

La varianza de la cartera es $$ V_p=\sum_i \sum_j w_i w_j Cov(r_i,r_j)$$

debido a las propiedades de $Cov(\cdot,\cdot)$ podemos reescribirlo como $$ V_p=\sum_i w_i Cov(r_i,\underbrace{\sum_j w_j r_j}_{R_P})$$ donde $R_p$ es la rentabilidad de la cartera. Así que tenemos

$$ V_p=\sum_i w_i Cov(r_i,R_p)$$ QED

(Y esto es válido para todas las carteras, no sólo para la cartera de mercado).

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