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Miriam Sosa Castro, Alejandra Cabello, Edgar Ortiz
El objetivo de este trabajo es construir portafolios, a partir del cálculo de parámetros no condicionales (tradicionales) y condicionales, estos últimos mediante modelos Generalizados Autoregresivos con Heteroscedasticidad Condicional (GARCH) univariados y de Correlación Condicional Dinámica (GARCH-DCC), bajo una distribución t-Student. Una vez realizada la estimación con ambos tipos de parámetros, se comparan los portafolios tradicionales con respecto a los condicionales, determinando cuál de ellos resulta en estimar una mejor relación riesgo-rendimiento. Para el diseño de los portafolios óptimos se emplean los índices bursátiles del Mercado Integrado Latinoamericano (MILA) constituido por Colombia, Chile, México y Perú, precios de cierre diarios de enero 2017 a junio 2022. Los resultados señalan que, los portafolios condicionales tienen mejor desempeño que los portafolios construidos de manera tradicional. Los hallazgos tienen importantes implicaciones en términos del desarrollo de estrategias de inversión internacional en mercados emergentes.
This paper aims to propose the construction of portfolios using conditional parameters obtained with univariate and multivariate GARCH models under the t-Student distribution. For the design of the optimal portfolios, the MILA (Latin American Integrated Market) indexes from 2017 to 2022 are used. The results reveal that conditional portfolios have a better risk-return ratio and lower risk exposure (measured by Value at Risk) compared to traditional portfolios. Empirical evidence is crucial for developing international investment strategies in emerging markets.
