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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Modelo de selección de portafolio óptimo de acciones mediante el análisis de Black-Litterman]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Among the several financial theories related with the optimal portfolio selection, Black-Litterman proposal is the only one that considers the future expectation of investors over the assets that are being considered in the portfolio allocation problem. This works presents the Black-Litterman portfolio proposal as a tool that improves the optimal portfolio selection and also shows how the results obtained with this model could be used as an input to the classical Markowitz portfolio selection model. Besides the theorical presentation of the Black-Litterman portfolio model, a portfolio analysis over the COLCAP index in the Colombian Capital Market is presented, in this case the expectations of investors are taking into account and the results obtained from the Black-Litterman model are used to improve an optimal portfolio that consider the previous expectations under the Markowitz portfolio selection model, either under minimum variance and maximum return optimization.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[   <font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">     <p align="right"><b>ART&Iacute;CULOS</b></p>      <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><font size="4"><b>Modelo de selecci&oacute;n de portafolio &oacute;ptimo de acciones mediante el an&aacute;lisis de Black&#8211;Litterman</b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><font size="3"><b>Optimal portfolio selection model using Black&#8211;Litterman analysis</b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><b>Laura Giraldo C&aacute;rdenas<sup>*</sup>; John Malver D&iacute;az Zapata<sup>**</sup>; Sandra Milena Arboleda R&iacute;os<sup>***</sup>; Cindy Lucia Galarcio Padilla<sup>****</sup>; Jorge Enrique Lotero Botero<sup>*****</sup>; Felipe Isaza Cuervo<sup>******</sup></b></p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>* Especialista en Finanzas y Mercado de Capitales, Universidad de Medell&iacute;n. Coordinadora de Operaciones, Compa&ntilde;&iacute;a de Financiamiento Tuya S. A. e&#8211;mail: <a href="mailto:lgiraldocardenas@hotmail.com">lgiraldocardenas@hotmail.com</a></p>     <p>** Especialista en Finanzas y Mercado de Capitales, Universidad de Medell&iacute;n. Analista de Par&aacute;metros, Compa&ntilde;&iacute;a de Financiamiento Tuya S. A. e&#8211;mail: <a href="mailto:malver18@yahoo.com">malver18@yahoo.com</a></p>     <p>*** Especialista en Finanzas y Mercado de Capitales, Universidad de Medell&iacute;n. Tesorera, Bananeras de Urab&aacute; S. A. e&#8211;mail: <a href="mailto:smarboledar@hotmail.com">smarboledar@hotmail.com</a></p>     <p>**** Especialista en Finanzas y Mercado de Capitales, Universidad de Medell&iacute;n. Analista contable, La Soberana S. A. e&#8211;mail: <a href="mailto:cindygalarcio@gmail.com">cindygalarcio@gmail.com</a></p>     <p>***** Mag&iacute;ster en Ingenier&iacute;a Administrativa, Universidad Nacional, especialista en Finanzas, EAFIT, ingeniero industrial, Universidad Nacional. e&#8211;mail: <a href="mailto:jelotero@une.net.co">jelotero@une.net.co</a></p>     <p>****** Doctor en Ingenier&iacute;a &#8211; Industria y Organizaciones; m&aacute;ster en Ingenier&iacute;a Administrativa, Universidad Nacional. Docente tiempo completo Ingenier&iacute;a Financiera e investigador del Grupo de Investigaciones en Finanzas &#8211; GINIF y del Grupo de Investigaci&oacute;n en Energ&iacute;a GRINEN de la Universidad de Medell&iacute;n. e&#8211;mail: <a href="mailto:fisaza@udem.edu.co">fisaza@udem.edu.co</a></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><b>Recibido:</b> 20/05/2015    <br> <b>Aceptado:</b> 10/07/2015</p>     <p>&nbsp;</p> <hr size="1" noshade>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>RESUMEN</b></p>     <p> Dentro de las diversas teor&iacute;as financieras que se enfocan en la asignaci&oacute;n &oacute;ptima de recursos en un portafolio de inversi&oacute;n, la propuesta de Black&#8211;Litterman es la &uacute;nica que incorpora las expectativas futuras que tienen los inversionistas sobre los activos en los cuales destinar&aacute;n sus recursos. En este trabajo se presenta la propuesta de Black&#8211;Litterman como una herramienta para mejorar la selecci&oacute;n &oacute;ptima de portafolios y como un insumo que mejora la estructuraci&oacute;n de portafolios a trav&eacute;s del modelo cl&aacute;sico propuesto por Markowitz. Adem&aacute;s de la presentaci&oacute;n te&oacute;rica del modelo de Black&#8211;Litterman, se realiza un an&aacute;lisis de caso estructurando un portafolio &oacute;ptimo sobre el &iacute;ndice COLCAP del mercado de valores colombiano. Adem&aacute;s de permitir incorporar las visiones de los inversionistas, los resultados obtenidos mediante Black&#8211;Litterman ayudan a crear mejores portafolios de inversi&oacute;n a trav&eacute;s del modelo de Markowitz, tanto en maximizaci&oacute;n de rendimientos como de minimizaci&oacute;n de varianza.</p>     <p><b>PALABRAS CLAVE:</b> Riesgo, Black&#8211;Litterman, gesti&oacute;n de portafolios</p> <hr size="1" noshade>     <p><b>ABSTRACT</b></p>     <p> Among the several financial theories related with the optimal portfolio selection, Black&#8211;Litterman proposal is the only one that considers the future expectation of investors over the assets that are being considered in the portfolio allocation problem. This works presents the Black&#8211;Litterman portfolio proposal as a tool that improves the optimal portfolio selection and also shows how the results obtained with this model could be used as an input to the classical Markowitz portfolio selection model. Besides the theorical presentation of the Black&#8211;Litterman portfolio model, a portfolio analysis over the COLCAP index in the Colombian Capital Market is presented, in this case the expectations of investors are taking into account and the results obtained from the Black&#8211;Litterman model are used to improve an optimal portfolio that consider the previous expectations under the Markowitz portfolio selection model, either under minimum variance and maximum return optimization.</p>     <p><b>KEY WORDS:</b> Risk, Black&#8211;Litterman model, portfolio management</p> <hr size="1" noshade>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><FONT SIZE="3"><B>INTRODUCCI&Oacute;N Y PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA</B></FONT></p>     <p>La creaci&oacute;n de un portafolio eficiente seg&uacute;n los postulados de Markowitz &#91;1&#93; se basa en la idea de lograr un equilibrio entre rendimiento y riesgo, entendi&eacute;ndose el riesgo como la volatilidad de los rendimientos de alg&uacute;n instrumento de inversi&oacute;n. La metodolog&iacute;a propuesta por Markowitz es uno de los pilares fundamentales de las finanzas modernas, y permite a los agentes de mercado determinar de manera eficiente portafolios de inversi&oacute;n en los cuales destinan sus excedentes de liquidez. Este trabajo presenta un an&aacute;lisis de las diferentes propuestas de la teor&iacute;a financiera mediante las cuales se ha estudiado el problema de estructuraci&oacute;n y selecci&oacute;n de portafolios, haciendo &eacute;nfasis en la propuesta de Black&#8211;Litterman, BL &#91;2&#93;. El aporte de la propuesta de BL incorpora el supuesto que los individuos no solo toman decisiones basadas en los rendimientos hist&oacute;ricos de los instrumentos financieros, sino en las expectativas sobre los rendimientos futuros que estos tienen sobre dichos instrumentos, y con base en estas im&aacute;genes o expectativas complementan la informaci&oacute;n que les brinda el estudio hist&oacute;rico del activo y toman sus decisiones de inversi&oacute;n. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Este trabajo describe la propuesta de BL de manera que los agentes de mercado puedan utilizarla para gestionar portafolios &oacute;ptimos, minimizando el riesgo y maximizando los rendimientos esperados, a la vez que permite incluir variables din&aacute;micas en el modelo de selecci&oacute;n. En la aplicaci&oacute;n de este modelo es importante considerar su pertinencia actual, pues las tendencias de los mercados burs&aacute;tiles muestran que estos cada d&iacute;a est&aacute;n m&aacute;s inmersos en el proceso de la globalizaci&oacute;n, lo que representa para el inversionista una enorme oportunidad para diversificar sus productos financieros; es por esta raz&oacute;n que la aplicaci&oacute;n del modelo de BL permitir&aacute; al inversionista identificar los elementos que afectan su portafolio de inversi&oacute;n dentro de los mercados globales. Este trabajo, adem&aacute;s, busca divulgar la aplicaci&oacute;n del modelo de BL, por lo que puede ser utilizado como una fuente de referencia te&oacute;rica y pr&aacute;ctica; tambi&eacute;n puede aplicarse en un mercado emergente como el colombiano, caracterizado por una alta volatilidad e incertidumbre frente a las expectativas futuras del rendimiento de los activos.</p>     <p>Este trabajo se organiza de la siguiente manera: el numeral 2 presenta una revisi&oacute;n de literatura relacionada con los aspectos te&oacute;ricos que definen la teor&iacute;a moderna de selecci&oacute;n de portafolios; el numeral 3 describe el modelo de Black&#8211;Litterman aplicado a la selecci&oacute;n de portafolios &oacute;ptimos; el numeral 4 presenta la aplicaci&oacute;n del modelo BL a un caso que toma activos del mercado colombiano y finalmente el numeral 5 presenta las conclusiones.</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><FONT SIZE="3"><B>1 REVISI&Oacute;N DE LITERATURA PORTAFOLIO DE INVERSI&Oacute;N</B></FONT></p>     <p>Los portafolios de inversi&oacute;n pueden remontarse al estudio de Markowitz &#91;1&#93;, donde se condiciona la composici&oacute;n de un portafolio de inversi&oacute;n al concepto de minimizaci&oacute;n del riesgo. En su modelo, Markowitz proporciona alternativas para el inversionista que quiere obtener la m&aacute;xima rentabilidad sin someterse al nivel m&aacute;s elevado de riesgo, as&iacute; como dise&ntilde;ar una cartera &oacute;ptima para disminuir el riesgo sin afectar la rentabilidad esperada. El modelo de Markowitz &#91;1&#93; se plantea como la minimizaci&oacute;n del riesgo, sujeto a la funci&oacute;n de rentabilidad y se presenta de la siguiente forma:</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e01.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Sujeto a:</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e04.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Donde <i>x<sub>i</sub></i> es la proporci&oacute;n del presupuesto del inversionista destinado al activo <i>i</i> y corresponde con la inc&oacute;gnita del programa de optimizaci&oacute;n; <img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08i01.jpg"> es la varianza del portafolio <i>p,</i> y &#963;<sub><i>ij</i></sub>, la covarianza entre los rendimientos de los activos financieros <i>i</i> y <i>j</i>; <i>E(R<sub>pij</sub>),</i> es la rentabilidad del portafolio <i>p</i>, de tal forma que al variar el par&aacute;metro <i>V*</i> obtendremos en cada caso el conjunto de proporciones <i>x<sub>i</sub></i> que minimizan el riesgo de la cartera, as&iacute; como su valor correspondiente. El conjunto de pares <img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08i02.jpg"> o combinaciones rentabilidad&#8211;riesgo de todas las carteras eficientes es denominado "frontera eficiente". Una vez conocida esta, el inversionista, de acuerdo con sus preferencias de riesgo, elegir&aacute; su cartera &oacute;ptima &#91;3&#93;. </p>     <p>Por su parte, Tobin &#91;4&#93; considera una cartera de activos financieros en la que el dinero es una reserva de valor segura, pero que no otorga rendimientos futuros, mientras que otros activos, como bonos y acciones, s<b>&iacute;</b> brindan rendimientos, pero, a su vez, llevan impl&iacute;cito un riesgo, el cual se espera que se vea compensado con un mayor rendimiento esperado futuro, y donde la expectativa de retorno es proporcional al riesgo percibido: mayor riesgo implica mayor expectativa de rentabilidad. Tobin formula un marco optimizador en el cual la demanda de dinero sale de las decisiones de maximizar una funci&oacute;n de utilidad en la que los individuos est&aacute;n afectados no solo por el retorno esperado sino tambi&eacute;n por el riesgo de la cartera, y en la cual el agente debe elegir una combinaci&oacute;n de activos, dadas su riqueza disponible para invertir, sus preferencias y el costo de oportunidad. </p>     <p>Sharpe &#91;5&#93;, tomando como punto de partida los trabajos de Markowitz y Tobin, desarroll&oacute; el modelo de <i>Capital Asset Pricing Model</i> (CAPM), el cual permite calcular el precio de un activo o una cartera de inversi&oacute;n. Para esto propone el uso de la recta L&iacute;nea de Mercado de Capitales (SML) que representa el retorno esperado de todos los activos del mercado como funci&oacute;n del riesgo no diversificable y su relaci&oacute;n con el retorno del mercado y el riesgo sist&eacute;mico (&#946;). Ross &#91;6&#93; propone el modelo APT (Abitrage Pricing Theory), que es una propuesta similar al CAPM pero de car&aacute;cter multivariado donde el rendimiento de los activos considera, adem&aacute;s del rendimiento del mercado, otros factores de riesgo.</p>     <p>De la d&eacute;cada del noventa, se destacan trabajos como la propuesta de Artzner et al &#91;7&#93;, quienes analizan los niveles de riesgo aceptable, definiendo el riesgo como una variable que fluct&uacute;a de acuerdo con el valor futuro de una posici&oacute;n para sus diferentes estados de la naturaleza. En la propuesta de Zhang, Xiao y Wang &#91;8&#93; se sustituyen los conceptos de media y varianza probabil&iacute;stica utilizados por Markowitz por el de media y varianza provenientes de un conjunto de n&uacute;meros difusos, generando as&iacute; un escenario m&aacute;s favorable para la selecci&oacute;n de inversiones bajo incertidumbre.</p>     <p>El modelo propuesto por Black y Litterman &#91;2&#93; surge como un avance en la teor&iacute;a de Markowitz la cual se basa principalmente en el desempe&ntilde;o hist&oacute;rico de los activos analizados sin considerar las expectativas e informaci&oacute;n que tiene el inversionista sobre el futuro. El principal aporte del modelo BL es la inclusi&oacute;n de las expectativas de los inversionistas, las cuales son tenidas en cuenta en la elecci&oacute;n &oacute;ptima del portafolio. Las caracter&iacute;sticas particulares del modelo BL ser&aacute;n explicadas con mayor detalle en el numeral 3. Buenaventura y Cuevas &#91;9&#93; hacen una propuesta metodol&oacute;gica para la optimizaci&oacute;n de portafolios de inversi&oacute;n a partir de la teor&iacute;a de Markowitz &#91;1&#93; y la maximizaci&oacute;n de la pendiente de la L&iacute;nea de Mercado de Capitales. Becerra y Melo &#91;10&#93; describen las medidas de dependencia de las variables del portafolio, y presentan la c&oacute;pula como una estructura flexible que permite caracterizar, diferentes, dichas dependencias; en este caso la c&oacute;pula es una funci&oacute;n que aproxima el comportamiento de variables aleatorias a partir de sus comportamientos individuales. La selecci&oacute;n de un portafolio &oacute;ptimo puede no estar correlacionada con el an&aacute;lisis del riesgo asociado a cada uno de los instrumentos que la conforman. Por ejemplo Castillo y Lama &#91;11&#93; suponen que la existencia de un portafolio &oacute;ptimo determina el "Teorema de Separaci&oacute;n", seg&uacute;n el cual el inversionista puede realizar una selecci&oacute;n &oacute;ptima sin tener conocimiento de las preferencias hacia el riesgo del inversionista, limitar la decisi&oacute;n a la elaboraci&oacute;n de una frontera eficiente y elegir la combinaci&oacute;n de instrumentos que se encuentran all&iacute;; as&iacute; logra una aplicaci&oacute;n directa de la teor&iacute;a de Markowitz &#91;1&#93;.</p>     <p>Con relaci&oacute;n a aplicaciones en Latinoam&eacute;rica, Cruz, Urrutia y Medina &#91;12&#93; desarrollan un modelo dual que permite maximizar la rentabilidad y minimizar la inversi&oacute;n inicial requerida, mientras que Cruz y Clement &#91;13&#93;, con relaci&oacute;n a la apertura de la inversi&oacute;n hacia mercados globales, afirman que uno de los riesgos que debe tener en cuenta el inversionista al incursionar en dichos mercados es el riesgo cambiario, dado que el rendimiento no solo depender&aacute; de la variaci&oacute;n en precios del activo a invertir, sino tambi&eacute;n de la evoluci&oacute;n de la moneda en su tasa cambiaria, por lo cual se hace necesario hacer un estudio que permita administrar de manera eficiente estos riesgos recomendando el uso del modelo BL para la administraci&oacute;n de los riesgos de los portafolios internacionales o globales. Las caracter&iacute;sticas de las cuatro principales propuestas te&oacute;ricas para la estructuraci&oacute;n de portafolios se resumen en la <a href="#t01">tabla 1</a>.</p>     <p align="center"><a name="t01"></a><img src="/img/revistas/rium/v14n27/14n27a08t01.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><FONT SIZE="3"><B>2 DESCRIPCI&Oacute;N DEL MODELO DE SELECCI&Oacute;N DE PORTAFOLIOS DE ACUERDO CON LA PROPUESTA DE BLACK&#8211;LITTERMAN</B></FONT></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El modelo de Black&#8211;Litterman como versi&oacute;n mejorada del modelo Markowitz considera los siguientes aspectos: en el mercado existen <i>n</i> activos, con capitalizaciones <img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08i03.jpg"> y donde la capitalizaci&oacute;n de mercado es igual al n&uacute;mero de t&iacute;tulos o unidades del activo disponibles en el mercado por su respectivo precio. Las ponderaciones de mercado de los <i>n</i> activos est&aacute;n dadas por el vector <img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08i04.jpg"> en donde la ponderaci&oacute;n del activo <i>i</i> es:</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e05.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>El coeficiente de aversi&oacute;n al riesgo del inversionista (&#948;), el cual es constante, se determina de la siguiente forma:</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e06.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Donde es el retorno esperado del mercado, <i>R<sub>f</sub></i> es la tasa libre de riesgo y <img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08i05.jpg"> es la varianza del retorno del mercado, el exceso de retornos impl&iacute;citos de equilibrio (&#928;) se puede expresar como sigue:</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e07.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Estos retornos se llaman <i>Retornos Impl&iacute;citos de Equilibrio</i>, debido a que si los precios de los activos se ajustan hasta los retornos esperados, estos ser&aacute;n iguales a lo que creen los inversionistas, haciendo la suposici&oacute;n de que en general se tiene la misma expectativa de mercado; dichos ajustes hacen que la demanda iguale la oferta.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El modelo BL utiliza la aproximaci&oacute;n bayesiana para la inferencia de los retornos esperados de los activos del portafolio. Este enfoque hace que a los rendimientos esperados se les pueda inferir su distribuci&oacute;n de probabilidad con base en las creencias o expectativas previas que se tengan sobre la evoluci&oacute;n de los activos que conformar&iacute;an el portafolio y los rendimientos esperados de un portafolio inicial, el cual se obtiene mediante un modelo CAPM, de Markowtz o un &iacute;ndice de mercado.</p>     <p>Suponiendo que existen <i>N</i> activos en el mercado, que pueden incluir acciones, bonos, divisas y otros activos, los rendimientos de estos activos tienen una distribuci&oacute;n normal donde &#956; es el rendimiento esperado y &#931; la correspondiente matriz de covarianza; con base en esto el retorno de los activos en su conjunto se asume que sigue una distribuci&oacute;n normal con par&aacute;metros <i>&#956;</i> y &#931;; as&iacute;</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e08.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Donde <i>r</i> es el vector de los rendimientos de los activos. Si se asume que todos los inversionistas tienen la cartera de mercado <i>W<sub>eq</sub></i>, y en donde las primas de riesgo de equilibrio &#928; son tales que si todos los inversionistas tienen el mismo punto de vista, la demanda de estos activos es exactamente igual a la oferta &#91;7&#93;. Suponiendo que la tolerancia al riesgo es representado por el par&aacute;metro de aversi&oacute;n al riesgo &#948;, las primas de riesgo de equilibrio se estiman como:</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e09.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>El modelo bayesiano previo implica que los retornos esperados &#956; se ubiquen en los valores de equilibrio, distribuy&eacute;ndose normalmente con la media de &#928;: </p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e10.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Donde &#949;<sup>(<i>e</i>)</sup> es un vector aleatorio con distribuci&oacute;n normal con media cero y matriz de covarianza &#964; &#931;, donde &#964; es una escala que indica la incertidumbre del portafolio inicial. Adem&aacute;s del portafolio inicial, el inversionista tambi&eacute;n tiene una serie de puntos de vista sobre los rendimientos del mercado en donde el inversionista tiene un conjunto de <i>K</i> opiniones sobre el rendimiento de los instrumentos del portafolio. Las opiniones se expresan en t&eacute;rminos del retorno esperado de un portafolio <i>p<sub>K</sub></i>, la cual distribuye normalmente con media <i>q<sub>K </sub>q<sub>k</sub></i> y desviaci&oacute;n est&aacute;ndar &#969;<sub><i>k</i></sub>. De esta manera <i>P</i> es una matriz que selecciona los instrumentos del portafolio sobre los cuales se forma una opini&oacute;n o expectativa, y <i>Q</i> es el vector de opiniones sobre los retornos:</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e12.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Los puntos de vista de los inversionistas se pueden expresar como:</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e13.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Donde <img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08i06.jpg"> es una inferencia no observable, normalmente distribuida con un vector aleatorio igual a cero y una matriz de covarianza diagonal <img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08i07.jpg"> La matriz &#937; representa la matriz de la confianza en las opiniones o expectativas, y dependen de la matriz de covarianza inicial &#931;, el par&aacute;metro de incertidumbre &#964; y la matriz <i>P</i>:</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e14.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Se supone, adem&aacute;s, que tanto <img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08i08.jpg"> como <img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08i09.jpg"> son independientes.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e15.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Los puntos de vista del inversionista expresados con las matrices anteriores se combinan con el portafolio inicial, o de equilibrio (obtenidos mediante el modelo CAPM, definici&oacute;n inicial del portafolio o un modelo de Markowitz). Considerando lo anterior, los <i>rendimientos esperados</i> del modelo Black&#8211;Litterman se distribuyen como una normal <img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08i10.jpg"> donde la media <img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08i11.jpg"> est&aacute; dada por:</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e16.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Y la matriz de covarianza <img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08i12.jpg"> es dada por:</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e17.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>A partir de la creaci&oacute;n de un portafolio inicial de mercado y mediante el modelo de BL que se acaba de describir es posible construir un portafolio &oacute;ptimo que considere las visiones y expectativas que se tienen sobre el desempe&ntilde;o futuro de los activos que lo conformar&iacute;an; la selecci&oacute;n de los pesos posteriores del portafolio se obtienen como:</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08e18.jpg"></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p>     <p>Una vez se definen los pesos relativos de cada una de los activos se obtiene la asignaci&oacute;n &oacute;ptima de recursos, de acuerdo con las expectativas del inversionista, determinando as&iacute; el portafolio &oacute;ptimo de acuerdo con el modelo BL.</p>     <p>Finalmente, como supuestos subyacentes en la aplicaci&oacute;n del modelo BL y al igual que en todos los modelos de teor&iacute;a de portafolios analizados, se ignora el efecto de los impuestos y costos de transacci&oacute;n. Se supone que el mercado es eficiente y que los precios reflejan toda la informaci&oacute;n disponible en cada momento y se ajustan r&aacute;pidamente a todas las variables que podr&iacute;an afectar el valor de los activos; adem&aacute;s de considerar que los inversionistas son racionales y no existe la posibilidad de realizar arbitraje.</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><FONT SIZE="3"><B>3 APLICACI&Oacute;N DEL MODELO DE SELECCI&Oacute;N DE PORTAFOLIOS DE BLACK&#8211;LITTERMAN PARA ACTIVOS DEL MERCADO COLOMBIANO</B></FONT></p>     <p>A continuaci&oacute;n se presenta una aplicaci&oacute;n del modelo BL para conformar un portafolio &oacute;ptimo utilizando los activos que conforman el &iacute;ndice COLCAP de la Bolsa de Valores de Colombia. El COLCAP refleja las variaciones de los precios de las 20 acciones m&aacute;s liquidas de la Bolsa de Valores de Colombia (BVC). En la aplicaci&oacute;n se seguir&aacute;n los siguientes pasos:</p>     <p>1. Identificaci&oacute;n de un portafolio inicial de acuerdo con la composici&oacute;n del &iacute;ndice COLCAP.</p>     <p>2. Estimaci&oacute;n de los retornos y pesos posteriores del portafolio del &iacute;ndice con base en las expectativas de los inversionistas, estas reflejadas en las matrices y .</p>     <p>3. Estimaci&oacute;n de un portafolio &oacute;ptimo de m&iacute;nima varianza y un portafolio &oacute;ptimo de m&aacute;xima varianza, ambos mediante el modelo de Markowitz y utilizando los retornos posteriores del modelo BL.</p>     <p>Como primer paso se identifica la estructura del portafolio inicial, que se determina asumiendo los ponderadores y participaciones iniciales de cada uno de los activos que conforman el &iacute;ndice COLCAP, el cual se analiza con base en datos hist&oacute;ricos desde el 2 de enero de 2013 hasta el 30 de agosto de 2013. Las acciones, los ponderadores y la participaci&oacute;n inicial se presentan en la <a href="#t02">tabla 2</a>.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="t02"></a><img src="/img/revistas/rium/v14n27/v14n27a08t02.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Una vez se identifica la estructura de portafolio del &iacute;ndice COLCAP se procede a optimizarlo mediante el modelo BL (paso 2) con base en las expectativas sobre algunos de los activos que lo conforman. En el COLCAP el peso de cada acci&oacute;n se obtiene como el cociente entre el ponderador de cada acci&oacute;n multiplicado por su precio en el periodo <i>t</i> y dividiendo por la sumatoria de los productos entre los ponderadores y los precios de cada acci&oacute;n en el mismo per&iacute;odo. Con la informaci&oacute;n de rendimientos hist&oacute;rico de las acciones del COLCAP se construir&aacute;n el vector de rendimientos iniciales y las matrices de correlaci&oacute;n y de covarianzas necesarios para aplicar el modelo BL (ecuaciones (16 &#8211; 18)). Una vez obtenidos los pesos y rendimientos posteriores a partir del modelo BL, se utilizar&aacute;n estos resultados para estructurar un portafolio eficiente mediante la propuesta de Markowitz, el cual considerar&aacute; las expectativas incorporadas dentro del modelo BL (paso 3). </p>     <p>De acuerdo con los pesos iniciales de los activos que conforman el portafolio del &iacute;ndice, se obtienen la matriz de correlaciones iniciales, el vector de desviaciones est&aacute;ndar iniciales y la matriz de covarianzas iniciales, las cuales se presentan en el <a href="#a">Anexo A</a>.</p>     <p>Una vez obtenidas las matrices anteriores, es posible desarrollar la propuesta metodol&oacute;gica del modelo BL. Para determinar el coeficiente &#948; se asume como rendimiento esperado libre de riesgo la DTF, expresada en t&eacute;rminos nominales diarios. La asignaci&oacute;n de expectativas sobre cada uno de los activos se hace en t&eacute;rminos de la expectativa de que un activo supere el retorno de otro activo referencia (las cuales se expresan en la matriz <i>P</i>). Dichas visiones consideran las opiniones presentadas en la matriz <i>Q</i>, que para este caso precisa definir cinco visiones y cinco opiniones de excesos de retorno. Por ejemplo, en las matrices <i>P</i> y <i>Q</i> se observa que en la visi&oacute;n 1 (matriz <i>P</i>) se tiene la expectativa que la especie Preferencial Bancolombia (PFBCOLOM) supere a Banco de Bogot&aacute; (BOGOT&Aacute;), con un exceso de retorno de 2 %. Con base en la matrices de visiones <i>P</i> y la matriz de covarianzas iniciales se estima la matriz de confianza en las opiniones (&#937;), la cual se presenta junto con las matrices <i>P</i> y <i>Q</i> en el <a href="#a">Anexo A</a>.</p>     <p>Utilizando las ecuaciones (16) y (17), las matrices iniciales del modelo BL y asumiendo un coeficiente de incertidumbre sobre el portafolio inicial &#964; = 0,05, se estiman los retornos esperados del modelo de BL, junto con las correspondientes desviaciones est&aacute;ndar y correlaciones futuras esperadas. Los retornos esperados del modelo BL y los pesos posteriores se presentan en la <a href="#t03">tabla 3</a>, los cuales modifican las participaciones iniciales que se presentan en la <a href="#t02">tabla 2</a>.</p>     <p align="center"><a name="t03"></a><img src="/img/revistas/rium/v14n27/14n27a08t03.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Dado que el modelo BL supone que el mercado est&aacute; permanentemente en un estado de equilibrio puntual, donde la oferta de activos es equiparada con la demanda por los mismos, el equilibrio instant&aacute;neo puede interpretarse como el "centro de gravedad", sobre el cual los mercados se desv&iacute;an en todo instante, seg&uacute;n la informaci&oacute;n que surja, pero el sistema y la informaci&oacute;n en &eacute;l presionar&aacute;n los precios permitiendo que el mercado vuelva a equilibrarse. La idea de equilibrio es b&aacute;sica para el modelo, y se entiende como un estado ideal, el cual puede ser optimizado de manera razonable mediante la estructuraci&oacute;n de portafolios &oacute;ptimos. Dados los resultados del modelo BL donde se observan desequilibrios puntuales por la din&aacute;mica de la informaci&oacute;n reflejada en las visiones de los inversionistas, se plantea como soluci&oacute;n alternativa la estimaci&oacute;n de los retornos y los pesos relativos mediante el uso del modelo de Markowitz, pero usando como insumo de partida el vector de retornos esperados posteriores obtenidos del modelo BL.</p>     <p>Al estructurar un portafolio &oacute;ptimo mediante el modelo de Markowitz pero utilizando los retornos esperados y pesos posteriores del modelo BL las decisiones de inversi&oacute;n incorporan las expectativas de los inversionistas, las cuales, priorizando la selecci&oacute;n de los activos sobre los que se hicieron, tienen expectativas favorables. Para los activos sobre los cuales no existen expectativas, el modelo entrega como rentabilidades esperadas las correspondientes al estado de equilibrio (portafolio inicial). Para el caso concreto se tienen expectativas sobre las acciones de PFGRUPSURA, PFCOLOMB, GRUPOARGOS, PREC, CEMARGOS, BOGOTA, ISAGEN Y PFAVAL (Ver matriz en el <a href="#a">ANEXO A</a>); por ejemplo, para PFGRUPOSURA, se tienen expectativas positivas y, seg&uacute;n los resultados, se deduce que es necesario comprar acciones de esta empresa, siendo la proporci&oacute;n sobre el portafolio la determinada por el modelo. CEMARGOS, por el contrario, tiene perspectivas desfavorables, y la decisi&oacute;n debe ser no adquirir acciones de este t&iacute;tulo, en raz&oacute;n a que en el modelo BL su peso relativo es negativo, lo que indica que dentro del portafolio deben evitarse estos activos. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Al aplicar el modelo de Markoqitz como complemento y partiendo de los resultados del modelo BL se obtienen resultados consistentes en t&eacute;rminos de equilibrio del portafolio y donde los pesos relativos de los activos que lo conforman, sumen el 100 %. </p>     <p>Partiendo de los retornos y pesos posteriores del modelo BL y aplicando el modelo de Markowitz (ecuaciones 1 &#8211; 4) se estructuran dos opciones: una donde se busca minimizar la varianza del portafolio y otra donde se busca maximizar el retorno del portafolio. Los resultados del portafolio optimizado en m&iacute;nima varianza utilizando el modelo de Markowitz con insumos en los resultados del modelo BL se presentan en la <a href="#t04">tabla 4</a>.</p>     <p align="center"><a name="t04"></a><img src="/img/revistas/rium/v14n27/14n27a08t04.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Como se observa en la <a href="#t04">tabla 4</a>, la rentabilidad esperada del portafolio es de 1.2 %, mientras que la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar es de 6.1 %. Adem&aacute;s, se puede observar que los pesos posteriores o pesos relativos de las acciones dentro del portafolio estimado por este modelo ya suman en su totalidad el 100 %. Los resultados indican que el portafolio deber&iacute;a estar conformado &uacute;nicamente por 8 acciones de las 20 que conforman el &iacute;ndice. Es importante mencionar que al optimizar el portafolio que minimiza la desviaci&oacute;n de los resultados con la restricci&oacute;n de las rentabilidades esperadas del modelo BL, los resultados obtenidos reconocen estas expectativas incorporadas impl&iacute;citamente.</p>     <p>Los resultados del modelo de optimizaci&oacute;n de portafolio que busca maximizar el retorno esperado, partiendo de los resultados que incorporan las expectativas del modelo BL, se presentan en la <a href="#t05">tabla 5</a>. Para el portafolio de m&aacute;ximo retorno esperado los resultados muestran que se mejora el retorno esperado, al pasar a un 1,76 %, pero se asume un mayor riesgo de portafolio, reflejado en una mayor desviaci&oacute;n est&aacute;ndar del portafolio, que es igual a 6.96 %. En el caso de maximizar el retorno, se identifica que la selecci&oacute;n &oacute;ptima incluye, dentro del portafolio, 11 de los veinte activos del &iacute;ndice COLCAP.</p>     <p align="center"><a name="t05"></a><img src="/img/revistas/rium/v14n27/14n27a08t05.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>Para el caso de m&aacute;ximo retorno se observa que se incluyen los mismos ocho activos seleccionados en el caso de m&iacute;nima varianza, excepto la acci&oacute;n de GRUPOARGOS, sobre la cual se emitieron juicios desfavorables, pero que, en virtud de su relaci&oacute;n retorno posterior&#8211;varianza, se incluye en el portafolio &oacute;ptimo de m&iacute;nima varianza.</p>     <p>Finalmente es importante se&ntilde;alar que los resultados obtenidos, tanto en el modelo inicial BL como en los modelos &oacute;ptimos en varianza y retorno por medio de la teor&iacute;a de Markowitz, est&aacute;n sujetos a la subjetividad e informaci&oacute;n del inversionista, en este caso los autores del trabajo. Sin embargo, estos resultados son &oacute;ptimos desde el desarrollo de la metodolog&iacute;a propuesta.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p>     <p><FONT SIZE="3"><B>4 CONCLUSIONES</B></FONT></p>     <p>En este trabajo se presenta una revisi&oacute;n te&oacute;rica de las principales propuestas de an&aacute;lisis y estructuraci&oacute;n de portafolios en la teor&iacute;a financiera. Adem&aacute;s, se profundiza en los aspectos te&oacute;ricos del modelo Black&#8211;Litterman y se hace una aplicaci&oacute;n para estructurar un portafolio &oacute;ptimo que incluya visiones y expectativas de los autores con relaci&oacute;n a algunos activos del &iacute;ndice COLCAP del mercado colombiano.</p>     <p>En la aplicaci&oacute;n del modelo se muestra c&oacute;mo la propuesta de BL sirve para estimar los retornos esperados de acuerdo con las visiones y expectativas de los inversionistas y c&oacute;mo los resultados de este modelo son un insumo para realizar una mejor optimizaci&oacute;n de la destinaci&oacute;n de los recursos en un portafolio estructurado mediante el modelo de portafolio de Markowitz que para este caso se analiz&oacute; desde dos perspectivas: m&iacute;nima varianza y m&aacute;ximo retorno. </p>     <p>Al analizar el modelo de BL, obtener las rentabilidades esperadas y utilizarlas como insumo del modelo de Markowitz, se obtienen resultados m&aacute;s consistentes en la medida en que incluyen impl&iacute;citamente las expectativas de los inversionistas, las cuales se reflejan en el vector de retornos posteriores del modelo BL. La consistencia de los resultados tambi&eacute;n se puede observar en la asignaci&oacute;n coherente del 100 % de los recursos, lo cual no siempre es posible con el modelo BL, en el cual los pesos posteriores son indicativos y en t&eacute;rminos de preferencias principalmente.</p>     <p>Finalmente, la aplicaci&oacute;n conjunta de los modelos Black&#8211;Litterman y Markowitz representa una metodolog&iacute;a para aquellos inversionistas que buscan obtener un mejor rendimiento de su portafolio de inversi&oacute;n y que, adem&aacute;s, disponen de informaci&oacute;n que les permita formarse unas expectativas sobre algunos t&iacute;tulos particulares del &iacute;ndice (o de cualquier referencia para la creaci&oacute;n de portafolio inicial).</p>     <p>Es importante se&ntilde;alar que aunque estos modelos permiten obtener combinaciones &oacute;ptimas en t&eacute;rminos de rendimiento y m&iacute;nimo riesgo, el modelo no considera los posibles riesgos que puedan afectar los retornos esperados como lo son el riesgo cambiario, el riesgo pol&iacute;tico, el riesgo cr&eacute;dito y el riesgo liquidez, que para este caso particular pueden afectar al &iacute;ndice en el mercado burs&aacute;til.</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><FONT SIZE="3"><B>REFERENCIAS</B></FONT></p>     <!-- ref --><p>&#91;1&#93; H. Markowitz, "Portafolio selection," Journal Of Finance vol. 7, p. 91, 1952.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3376952&pid=S1692-3324201500020000800001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;2&#93; F. Black, y R. Litterman. "Global portfolio optimization". Financial Analysts Journal, 48(5), p. 16. 1992&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3376954&pid=S1692-3324201500020000800002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>&#91;3&#93; A. M. Zubeldia, L. M. M. Zabalza, y M. Z. Zubiaurre, "El modelo de Markowitz en la gesti&oacute;n de carteras," Cuadernos de Gesti&oacute;n vol. 2, p. 45, 2002.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3376955&pid=S1692-3324201500020000800003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;4&#93; J. Tobin, "Liquidity preference as behavior towards risk" The Review of Economic Studies". Vol. 25. p.65. 1958.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3376957&pid=S1692-3324201500020000800004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;5&#93; W. F. Sharpe, "Capital asset prices: a theory of market equilibrium under conditions of risk," The Journal of Finance, vol. 19, p. 442, 1964.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3376959&pid=S1692-3324201500020000800005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>&#91;6&#93; S. Ross. "The arbitrage theory of capital asset pricing" Journal of Economic Theory. vol. 13, p. 341, 1976.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=3376961&pid=S1692-3324201500020000800006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     ]]></body>
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