Ítem
Acceso Abierto

Soluciones Numéricas al Problema de Selección de Portafolio de Merton

Título de la revista
Autores
Moreno Pirachican, Wilson Fernando

Archivos
Fecha
2021-04-07

Directores
Ramírez Jaime, Hugo Eduardo

ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario

Buscar en:

Métricas alternativas

Resumen
Supongamos que un agente con riqueza positiva desea invertir una proporción en un activo de riesgo y el resto en un bono. El problema consiste en escoger el porcentaje de riqueza óptimo que maximíce su utilidad al final del periodo de inversión. Este problema ya tiene solución analítica conseguida por Merton en las décadas de 1960 y 1970. El propósito de este trabajo es presentar aportes de tipo númérico en la aproximación del portafolio óptimo que resuelve el problema de Merton. Para conseguir dicho propósito se plantean los siguientes objetivos: 1. Proponer y comparar un esquema numérico similar al que presentó el autor Kafash en su artículo "Approximating the Solution of Stochastic Control Problems and the Merton's Portfolio Selection Model". 2. Presentar un algoritmo basado en redes neuronales que prediga el valor del portafolio óptimo con datos simulados. Por la versatilidad de una red neuronal, se elige este método para la predicción de portafolios óptimos con datos empíricos, en donde se mide su comportamiento y la posterior corrección mediante calibración. Esta idea se deja como trabajo posterior a lo presentado aquí.
Abstract
Suppose an agent with positive wealth wishes to invest a proportion in a risky asset and the rest in a bond. The problem is to choose the optimal wealth percentage that maximizes your utility at the end of the investment period. This problem already has an analytical solution achieved by Merton in the 1960s and 1970s. The purpose of this work is to present numerical contributions in the approximation of the optimal portfolio that solves the Merton problem. To achieve this purpose, the following objectives are proposed: 1. Propose and compare a numerical scheme similar to the one presented by the author Kafash in his article "Approximating the Solution of Stochastic Control Problems and the Merton's Portfolio Selection Model". 2. Present an algorithm based on neural networks that predicts the value of the optimal portfolio with simulated data. Due to the versatility of a neural network, this method is chosen for the prediction of optimal portfolios with empirical data, where its behavior and the subsequent correction through calibration are measured. This idea is left as work after what is presented here.
Palabras clave
Portafolio de Merton , Cadenas de Markov , Método Monte Carlo , Simulación de mercados financieros , Modelos de simulación financiera , Sistemas de Redes Neuronales para la predicción en inversiones , Redes neuronales predictivas en finanzas , Predicción del comportamiento de los mercados bursátiles
Keywords
Merton portfolio , Markov Chains , Monte Carlo Method , Financial markets simulation , Financial simulation models , Neural Network Systems for investment prediction , Predictive neural networks in finance , Prediction of the behavior of the stock markets
Buscar en:
Enlace a la fuente