Técnicas de big data para el análisis de la teoría moderna de optimización de carteras de inversión en el marco del mercado argentino de valores

Autores
Gonzalez, Rodrigo; Eguren, Santiago; Catania, Carlos A.
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La teoría moderna de configuración de carteras de inversión (Modern Portfolio Theory, MPT) propone diseñar una cartera que proporcione la máxima rentabilidad asumiendo una cantidad de riesgo determinada. En general, la MPT ha sido fuertemente analizada en mercados de países industrializados. El mercado argentino de valores (MAV) es un mercado cuya volatilidad está en sintonía con la de los mercados internacionales, pero que también responde a circunstancias propias. Además, a menudo la inflación no es tenida en cuenta cuando se analiza el desempeño de una cartera de inversión en mercados bursátiles de países industrializados. Contrariamente, esta variable debe tenerse en cuenta cuando se desea formar una cartera de inversión con activos del MAV. La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de un sistema a partir de sus datos. Además, provee herramientas para la visualización conveniente de todos los aspectos relevantes sobre el sistema que se trata de modelar. Por tanto, este proyecto propone analizar el comportamiento del MAV en los últimos 10 años con técnicas del análisis cuantitativo (quantitative analysis) y de ciencia de los datos, para determinar diferentes carteras de inversión óptimas con activos argentinos para distintos niveles de riesgo, según la teoría moderna de configuración de carteras de inversión.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Análisis cuantitativo
Ciencia de datos
Modern Portfolio Theory
Cartera de inversión
Lenguaje R, Python
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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