Matriz de covarianza bajo la familia hiperbólica generalizada y la construcción de portafolios

En este artículo desarrollamos la implementación de la estimación de la distribución hiperbólica generalizada multivariada (GH) con el parámetro de la función no fija de Bessel. La matriz de covarianzas estimada mediante GH complementa el procedimiento de Markowitz para construir un portafolio efici...

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Published in:Contaduría, administración administración, 2016-07, Vol.61 (3), p.535-550
Main Authors: Núñez Mora, José Antonio, Mata Mata, Leovardo
Format: Article
Language:Spanish
Subjects:
Algoritmo expectation
Algoritmo expectation-maximization
Business, Finance
Covariance matrix
Distribución hiperbólica generalizada
Expectation
Expectation-maximization algorithm
Generalized hyperbolic distribution
Management
Markowitz portfolio
Matriz de covarianzas
maximization
maximization algorithm
Portafolio de Markowitz
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Description
Summary:En este artículo desarrollamos la implementación de la estimación de la distribución hiperbólica generalizada multivariada (GH) con el parámetro de la función no fija de Bessel. La matriz de covarianzas estimada mediante GH complementa el procedimiento de Markowitz para construir un portafolio eficiente y reduce el coeficiente de variación del rendimiento esperado. La muestra de datos comprende las acciones que conforman el índice OMX Stockholm 30 para el periodo entre enero de 2010 y abril de 2014. In this paper we developed the estimation implementation of the generalized hyperbolic multivariate (GH) distribution with a non-fixed Bessel function. The covariance matrix estimated through the GH distribution complements the use of the Markowitz procedure to construct an efficient portfolio and reduce the variation coefficient of the expected return. The data are from the Stockholm index 30 from January 2010 to April 2014.
ISSN:0186-1042
DOI:10.1016/j.cya.2015.11.009