Teoría de Markowitz en portafolios del S&P 500

Jonathan Alex Huamani Millio; Lisbeth Marivel Chancolla Taquima; Sonia Gladys Gutiérrez Monzón

doi:10.36881/ri.v8i2.895

Autores/as

Jonathan Alex Huamani Millio Universidad Tecnológica del Perú https://orcid.org/0009-0006-9380-7840
Lisbeth Marivel Chancolla Taquima Universidad Tecnológica del Perú https://orcid.org/0009-0003-3159-2547
Sonia Gladys Gutiérrez Monzón Universidad Tecnológica del Perú https://orcid.org/0000-0001-6474-762X

DOI:

https://doi.org/10.36881/ri.v8i2.895

Palabras clave:

Markowitz, rendimiento, riesgo, frontera eficiente, desviación estándar, coeficiente beta

Resumen

En el presente artículo se propuso como objetivo analizar la Teoría de Markowitz para identificar su incidencia en el rendimiento debido a que los inversionistas requieren optimizar el equilibrio entre riesgo y rendimiento. Metodológicamente, el estudio empleó el tipo de investigación básica con enfoque cuantitativo; además, un diseño no experimental de tipo retrospectivo y un alcance descriptivo y explicativo. En cuanto a la muestra, se utilizó la cotización histórica mensual de las acciones de las empresas listadas en el índice bursátil S&P 500 abarcando un periodo comprendido entre enero del 2023 hasta agosto 2024 y procesados a través del programa Solver. Como hallazgos se encontró que la frontera eficiente fue útil para identificar portafolios con el mismo nivel de riesgo y rendimientos diferentes, la menor dispersión de datos y el menor coeficiente beta permitieron obtener un rendimiento superior al riesgo. En ese sentido, se concluyó que la teoría de Markowitz incide favorablemente en el rendimiento de un portafolio ya que permitió identificar alternativas de inversión que simultáneamente minimizan el riesgo y maximizan el rendimiento.

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Biografía del autor/a

Jonathan Alex Huamani Millio, Universidad Tecnológica del Perú

Magíster en gerencia pública y gobernabilidad, Licenciado en finanzas y Especialista tributario, con 10 años de experiencia profesional, me desempeño como jefe de finanzas, analista contable, asesor laboral y tributario en diferentes rubros empresariales; además, soy asesor de investigación. Tengo experiencia en manejo de software de productividad, eso me ha permitido crear aplicativos informáticos con la finalidad de automatizar procesos contables, mejorar la productividad y reducir el riesgo operativo.

Citas

Aprilianti, A., Suharti, T. y Degita, A. (2022). Analisis kinerja portofolio saham dengan metode sharpe, treynor, dan jensen (saham idx 30 tahun 2017 sampai 2021). Manager: Jurnal Ilmu Manajemen, 5(3), 329–338. http://150.107.142.43/index.php/Manager/article/view/8075

Ardelia, I. y Ratna, F. (2017). Analisis Kinerja Portofolio Optimal Saham Sektor Pertambangan dan Saham Sektor Perdagangan. Jurnal Manajemen Dan Organisasi, 7(3), 242-253. https://doi.org/10.29244/jmo.v7i3.16685

Bernal, C. A. (2010). Metodología de la investigación. (3ª ed.). Pearson Educación.

Betancourt, K., García, C. M. y Lozano, V. (2013). Teoría de Markowitz con metodología EWMA para la toma de decisión sobre cómo invertir su dinero. Revista Atlántica de Economía, 1(1), 1-21. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4744218

Blanco, F., Ferrando, M y Martínez, M. (2015). Teoría de la Inversión. (1ª.ed.). Ediciones Pirámide

Brenes, H. A. (2019). El coeficiente beta (β) como medida del riesgo sistemático: Una demostración de que el valor del riesgo sistemático del mercado es igual a uno. REICE, 6(12), 2-21. https://doi.org/10.5377/reice.v6i12.7473

Chalkis, A., Christoforou, E., Emiris, I. Z. y Dalamagas, T. (2021). Modeling asset allocations and a new portfolio performance score. Digital Finance, 3(1), 333-371. https://doi.org/10.1007/s42521-021-00040-8

Chen, Y. e Israelov, R. (2024). Income illusions: challenging the high yield stock narrative. Journal of Asset Management, 25(1), 190-202. https://doi.org/10.1057/s41260-023-00340-1

Civiletti, F., Campani, C. y Roquete, R. (2020). Equally weighted portfolios and “momentum effect”: an interesting combination for unsophisticated investors?. BBR. Brazilian Business Review, 17(5), 506-522. https://doi.org/10.15728/bbr.2020.17.5.2

Condori, H. K. y Junchuña, M. A. (2023). La teoría de Markowitz y su relación con la rentabilidad de un portafolio conformado por acciones del índice bursátil standard & Poor’s 500 en el año 2022 [Tesis de pregrado, Universidad Nacional de San Agustín]. Repositorio Institucional UNSA. https://hdl.handle.net/20.500.12773/16851

Conti, D., Simó, C. y Rodríguez, A. (2005). Teoría de carteras de inversión para la diversificación del riesgo: enfoque clásico y uso de redes neuronales artificiales (RNA). Ciencia e Ingeniería, 26(1), 35-42. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=507550773006

Cortes, J. y Bravo, W. (2023). Análisis del propósito de un portafolio eficiente para clientes inversionistas. Apuntes De Economía Y Sociedad, 4(1), 08–16. https://doi.org/10.5377/aes.v4i1.16155

Franco, L. C., Avendaño, C. T. y Barbutin, H. (2011). Modelo de Markowitz y modelo de Black-Litterman en la optimización de portafolios de inversión. TecnoLógicas, 26(1), 71- 88. https://doi.org/10.22430/22565337.40

Gitman, L. J. y Joehnk, M. (2009). Fundamentos de inversiones (10a ed.). Pearson Education.

Gomero, N. A. y Gutiérrez, A. M. (2013). Análisis de riesgo de las principales acciones enlistadas en la bolsa de valores de Lima. Quipukamayoc, 21(40), 43-51. https://doi.org/10.15381/quipu.v21i40.6309

Gutiérrez, D., Laniado, H. y Medina, S. (2018). Robust estimation of the covariance matrix for the optimal selection of investment portfolios. DYNA, 85(207), 328-336. https://doi.org/10.15446/dyna.v85n207.74883

Hernandez-Sampieri, R. y Mendoza, C. P. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativas, cualitativas y mixtas. (1ª ed.). McGraw Hill Education.

Lousius, P. A. y Ekadjaja, M. (2023). Differences in stock performance of the sri-kehati and lq45 index through risk-adjusted return method. International Journal of Application on Economics and Business (IJAEB), 1(4), 2438-2448. https://doi.org/10.24912/ijaeb.v1i4.2438-2448

Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77–91. https://doi.org/10.2307/2975974

Molina, P., Molina, D., y Flores, C. (2023). Aplicación de la frontera eficiente de Markowitz en la optimización de portafolios de inversiones. Boletín de Coyuntura, 1(37), 32–42. https://doi.org/10.31243/bcoyu.37.2023.2084

Niño, V. M. (2011). Metodología de la investigación. (1ª ed.). Ediciones de la U.

Ossa, G. A. (2023). Comparación de los modelos de Black-Litterman, Markowitz y CAPM en la estimación de los rendimientos esperados en el mercado de renta variable en Colombia. Revista Estrategia Organizacional, 12(2), 29-53. https://doi.org/10.22490/25392786.7230

Sharpe, W. F. (1963). A Simplified Model for Portfolio Analysis. Management Science, 9(2), 277–293. http://www.jstor.org/stable/2627407

Yahoo Finanzas (2024). Bolsa de valores en directo, cotizaciones y noticias. https://es.finance.yahoo.com/

Zavaleta, R. V. (2023) Gestión de cartera de inversión renta variable aplicando la Teoría de Portafolios de Markowitz. SCIÉNDO, 26(2), 205-213. https://doi.org/10.17268/sciendo.2023.030