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México
En este artículo se estudia el empleo de modelos markovianos con cambio de régimen (Markov-Switching) de dos regímenes, varianza GARCH y con funciones de verosimiltud gaussiana o t-Student homogéneas entre regímenes. Esto para administrar activamente portafolios en la bolsa de Buenos Aires y la Bolsa Mexicana de Valores. Al realizar 996 simulaciones semanales de enero del 2000 a enero del 2019, se ejecutó la siguiente estrategia de inversión para un portafolio denominado en dólares de los EEUU: 1) invertir en el activo libre de riesgo si la probabilidad de estar en el régimen de alta volatilidad en t+1 es mayor a 50% o 2) invertir en el índice accionario en caso contrario. Los resultados sugieren que emplear modelos MS-GARCH t-Student en una administración activa lleva a un mejor desempeño en el caso argentino y los modelos MS con varianza constante y función gaussiana en el mexicano. Esto en comparación con una estrategia pasiva tipo “comprar y mantener”.
In the present paper I test the benefits, for active portfolio management purposes, of using two-regime Markov-Switching (MS) models with GARCH variance. This, with either a Gaussian or t-Student homogeneous likelihood function, in the Buenos Aires and in the Mexican Stock Exchanges. By performing 996 weekly simulations from January 2000 to January 2019 in each MS model, I tested the next investment strategy for a U.S. dollar based investor: 1) to invest in the risk-free asset if the probability of being in the high-volatility regime at t+1 is higher than 50% or 2) to do it in an equity index otherwise. The results suggest that the t-Student MS-GARCH model is the best option to generate alpha in Argentina and the constant variance gaussian one in Mexico. This, against a “buy and hold” investment strategy
