Relevancia del patrón de persistencia de Hurst en la gestión de portafolios de renta variable
DOI:
https://doi.org/10.46661/revmetodoscuanteconempresa.4122Palabras clave:
persistencia, dependencia a largo plazo, rango reescalado, optimización de portafolios, coeficiente de HurstResumen
En este artículo se analiza el comportamiento de los retornos de algunos activos del MILA (Mercado Integrado Latinoamericano), con el objetivo de buscar evidencia de persistencia y evaluar el impacto de su presencia en la toma de decisiones de carteras de inversión. Se usó la metodología del rango reescalado en la estimación del coeficiente de Hurst como una medida de la persistencia y se comprueban los resultados con el ajuste de Anis y Lloyd y la estimación de Higuchi. Se incluye un proceso inferencial sobre el coeficiente de Hurst para cada uno de los activos analizados. Comparamos el desempeño de optimizar portafolios incluyendo estimaciones de persistencia y los resultados de su inferencia con portafolios gestionados bajo independencia. Se observa una mejor relación de riesgo-rendimiento al incluir el patrón de persistencia, solo cuando la inferencia así lo evidencia.
Descargas
Citas
Acuña, C., & Álvarez, A. (2017). Dependencia serial de largo plazo en el índice bursátil chileno, a través del coeficiente de Hurst y Hurst ajustado. Journal of Economics, Finance and Administrative Science, 22(42), 37-50.
Anis, A.A., & Lloyd, E.H. (1976). The expected value of the adjusted rescaled Hurst range of independent normal summands. Biometrika, 63(1), 111-116.
Auer, B.R., & Hoffmann, A. (2016). Do carry trade returns show signs of long memory? The Quarterly Review of Economics and Finance, 61, 201-208. https://doi.org/10.1016/j.qref.2016.02.007
Benth, F. (2003). On arbitrage-free pricing of weather derivatives based on fractional brownian motion. Applied Mathematical Finance, 10(4), 303-324.
Biagini, F., Campanino, M., & Fuschini, S. (2008). Discrete approximation of stochastic integrals with respect to fractional Brownian motion of Hurst index H>1/2. Stochastics An International Journal of Probability and Stochastic Processes, 80(5), 407-426.
Caberra, A.I., López, S.S., & López, F. (2012). Dependencia de largo plazo en los rendimientos de acciones mexicanas selectas. Panorama Económico, 7(14), 59-78.
Cajueiro, D.O., & Tabak, B.M. (2007). Long-range dependence and multifractality in the term structure of LIBOR interest rates. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 373, 603-614. https://doi.org/10.1016/j.physa.2006.04.110
Cajueiro, D.O., & Tabak, B.M. (2008). Testing for long-range dependence in world stock markets. Chaos, Solitons & Fractals, 37(3), 918-927. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2006.09.090
Cheridito, P. (2001). Mixed fractional Brownian motion. Bernoulli, 7(6), 913-934. https://projecteuclid.org/download/pdf_1/euclid.bj/1078951129
Domínguez, A. (2016). Análisis multifractal de correlaciones en series temporales de sistemas económicos. Memoria del Trabajo de Fin de Máster, Universitat de Les Illes Balears, Palma de Mallorca.
Duarte, J., Sierra, K., & Mascareñas, J.M. (2014). Evaluación de la Memoria de Largo Plazo del Mercado Bursátil Colombiano mediante el Coeficiente de Hurst (Evaluation of Long-Term Memory in Colombian Stock Market by Hurst Coefficient). Revista Internacional Administración & Finanzas, 7(4), 1-10.
Greene, M., & Fielitz, B. (1980). Long-term dependence and least squares regression in investment analysis. Management Science, 26(10), 1031-1038.
Grimm, C., & Schluechtermann, G. (2008). IP-traffic theory and performance. Heidelberg: Springer.
Guasoni, P., Nika, Z., & Rásonyi, M. (2019). Trading Fractional Brownian Motion. SIAM Journal on Financial Mathematics, 10(3), 769-789. https://doi.org/10.1137/17m113592x
Hu, Y., & Øksendal, B. (2003). Fractional white noise calculus and applications to finance. Infinite Dimensional Analysis, Quantum Probability and Related Topics, 6(1), 1-32.
Kristoufek, L., & Vosvrda, M. (2013). Measuring capital market efficiency: Global and local correlations structure. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 392(1), 184-193. https://doi.org/10.1016/j.physa.2012.08.003
Leiton, K. (2011). Validez del supuesto de neutralidad del horizonte de tiempo en el CAPM y la metodología del rango reescalado: aplicación a Colombia. Borradores de Economía, 672, 1-42. https://doi.org/10.32468/be.672
León, C., & Reveiz, A. (2011). Portfolio Optimization and Long-Term Dependence. Banco de la Republica Working Paper, 602, 1-26. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1686115
León, C., & Vivas, F. (2010). Dependencia de largo plazo y la regla de la raiz del tiempo para escalar la volatilidad en el mercado colombiano. Borradores de Economía, 603, 1-47. https://doi.org/10.32468/be.603
Lo, A. (1991). Long-term Memory in Stock Market Prices. Econometrica, 59 (5), 1279-1313.
López, F., Villagómez, J., & Venegas, F. (2011). Evidencias de memoria larga en el Índice de Precios y. En M. d. Martínez, C. Zubieta, & F. López, Administración del Riesgo (2 ed.). México: Azcapotzalco.
Luna, S., & Agudelo. D. (2019). ¿Agrega Valor el Modelo Black-Litterman en Portafolios del Mercado Integrado Latinoamericano (MILA)? Evaluación Empírica 2008-2016. Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 27, 55-73.
Mandelbrot, B. (1972). Statistical methodology for nonperiodic cycles: from the covariance to r/s analysis. Annals of Economic and Social Measurement, 1(3), 259-290.
Mandelbrot, B., & Hudson, R. (2005). Fraktale und Finanzen: Märkte zwischen Risiko, Rendite und Ruin. München und Zürich: Piper.
Mandelbrot, B., & Vann Ness, J. (1968). Fractional Brownian Motions, Fractional Noises and Applications. SIAM Review, 10(4), 422-437.
Mandelbrot, B., & Wallis, J. (1969). Computer Experiments with Fractional Noises. Water Resources Research, 5, 228-267.
Montarani, A., Taqqu, M & Teverovsky, V. (1999). Estimating long-range dependence in the presence of periodicity: an empirical study. Mathematical Computer Modelling, 29(10-12), 2217-2228.
Nieto, H.D., Álvarez, J.E., & Rodríguez, E.L. (2016). Análisis de persistencia en acciones financieras en el mercado colombiano a través de la metodología de Rango Reescalado (R/S). Cuadernos Latinoamericanos de Administración, 12(22), 23-32.
Nualart, D. (2003). Stochastic integration with respect to fractional brownian motion and applications. Contemporary Mathematics, 3-40. https://www.researchgate.net/profile/David_Nualart2/publication/242388658_Stochastic_integration_with_respect_to_the_fractional_Brownian_motion/links/542588c40cf238c6ea7414f0/Stochastic-integration-with-respect-to-the-fractional-Brownian-motion.pdf
Pfaff, B. (2008). Analysis of integrated and cointegrated time series with R. New York: Springer Science & Business Media.
Quiroga, C., & Villalobos, A. (2016). Aplicación de dos técnicas del análisis multivariado en el mercado de valores mexicano. Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 22, 104-119.
Samaniego, Á., & Rodríguez, L. (2018). Passive Portfolio Management by Indexing: A Performance Analysis of High, Medium and Low Capitalization Indices in Mexico. Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa, 26, 269-293.
Sánchez, M.A., Trinidad, J.E., & García, J. (2008). Some comments on Hurst exponent and the long memory processes on capital markets. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 387(22), 5543-5551. https://doi.org/10.1016/j.physa.2008.05.053
Sensoy, A. (2013). Time-varying long range dependence in market returns of FEAS members. Chaos, Solitons & Fractals, 53, 39-45. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2013.05.004
Sharpe, W. (1963). A Simplified Model for Portfolio Analysis. Management Science, 9(2), 277-293.
Srbek, P. (2018). Estimation of the Hurst Exponent in Time Series of Daily Returns of Stock Indices. Politicka Ekonomie, 66(4), 508-524.
Teverovsky, V., Taqqu, M.S., & Willinger, W. (1999). A critical look at Lo's modified R/S statistic. Journal of statistical Planning and Inference, 80(1-2), 211-227.
Urquhart, A. (2016). How predictable are precious metal returns? The European Journal of Finance, 23(14), 1390-1413. https://doi.org/10.1080/1351847x.2016.1204334
Weron, R. (2002) Estimating long-range dependence: finite sample properties and confidence intervals. Physica A, 312, 285-299.
Willinger, W., Taqqu, M., & Teverovsky, V. (1999). Stock market prices and long-range dependence. Finance and Stochastics, 3(1), 1-13.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0.
El envío de un manuscrito a la Revista supone que el trabajo no ha sido publicado anteriormente (excepto en la forma de un abstract o como parte de una tesis), que no está bajo consideración para su publicación en ninguna otra revista o editorial y que, en caso de aceptación, los autores están conforme con la transferencia automática del copyright a la Revista para su publicación y difusión. Los autores retendrán los derechos de autor para usar y compartir su artículo con un uso personal, institucional o con fines docentes; igualmente retiene los derechos de patente, de marca registrada (en caso de que sean aplicables) o derechos morales de autor (incluyendo los datos de investigación).
Los artículos publicados en la Revista están sujetos a la licencia Creative Commons CC-BY-SA de tipo Reconocimiento-CompartirIgual. Se permite el uso comercial de la obra, reconociendo su autoría, y de las posibles obras derivadas, la distribución de las cuales se debe hacer con una licencia igual a la que regula la obra original.
Hasta el volumen 21 se ha estado empleando la versión de licencia CC-BY-SA 3.0 ES y se ha comenzado a usar la versión CC-BY-SA 4.0 desde el volumen 22.
