Efecto de la dependencia entre retornos financieros en la optimización de portafolios de inversión: un abordaje mediante el uso de cópulas

Abstract

El estudio realiza una inspección sobre la importancia de modelar adecuadamente la dependencia entre variables aleatorias, en específico, en el área financiera. Se destaca el hecho de que la medida tradicional para capturar la interrelación entre variables, el coeficiente de correlación lineal de Pearson, se asocia especialmente al supuesto de normalidad conjunta. Para explorar de forma más profunda las medidas de dependencia existentes, se exponen las principales características de los modelos de cópula y se relacionan estos modelos a conceptos como el coeficiente de correlación de Spearman, la Tau de Kendall y los coeficientes de dependencia en las colas. Los modelos de cópula pueden ser utilizados para pronosticar el comportamiento conjunto de un portafolio de inversión en combinación con especificaciones ARMA-EGARCH. Utilizando distintos métodos de optimización de portafolio, se observan ganancias en los indicadores de riesgo y eficiencia asociadas a las simulaciones generadas con los modelos de cópula Gaussiana, t-Student y t-Student Sesgada, lo anterior en comparación con el modelaje correspondiente al supuesto de normalidad multivariada.