Diseño y evaluación de modelos de optimización de carteras de inversiones. Una aplicación en el mercado de valores argentino

Autores
Luczywo, Nadia Ayelen
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Funes, Mariana
Serrano, Rafael
Descripción
Tesis (Doctorado en Ciencias Económicas. Mención en Ciencias Empresariales) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados, 2026.
Fil: Luczywo, Nadia Ayelen. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
La presente investigación propone el diseño y la validación de un procedimiento adaptativo para la optimización de carteras de inversión de renta variable. El marco metodológico se fundamenta en un sistema de soporte a la decisión que integra las condiciones de partida del mercado y evalúa las carteras bajo criterios de diversificación, concentración y riesgo. El estudio se centra en el mercado de capitales argentino durante el periodo de reformas estructurales 2023-2025. El trabajo aborda las dificultades de los modelos tradicionales en entornos de baja profundidad, donde la necesidad de trascender la optimización convencional exige una arquitectura que internalice la ineficiencia informacional y la naturaleza no-gaussiana de los retornos; factores que invalidan los supuestos de normalidad y liquidez continua en mercados de frontera. El núcleo de este trabajo radica en la creación de un proceso de optimización adaptativo implementado en el ecosistema Python. Este esquema facilita la transición desde una optimización estática hacia una gestión dinámica y modular de fases secuenciales. El flujo inicia con el análisis de las condiciones de partida, en el cual se cuantifica el nivel de eficiencia informacional mediante medidas de entropía aplicadas a la serie de signos asociada a las variaciones de precios, y se evalúa la bondad de ajuste de la serie de retornos a distribuciones de Lévy estable, con el objetivo de capturar de forma estructural el riesgo de colas pesadas y la asimetría. Posteriormente, el sistema de soporte a la decisión ejecuta la optimización de modelos (Markowitz y Sharpe) bajo un esquema de ajuste de parámetros condicionado por el entorno. La calidad estructural de las carteras resultantes se evalúa a través de un indicador global de diversificación construido mediante la técnica multicriterio TOPSIS. Este índice agrega métricas críticas como el número de activos, la entropía, la entropía cruzada, el ratio de diversificación, el índice de diversificación del portafolio y el coeficiente de variación de las contribuciones marginales al riesgo. La aplicación de este indicador permite incorporar la selección del horizonte temporal de estimación dentro de un esquema de decisión multicriterio ex post, desplazando su fijación como parámetro exógeno arbitrario por un proceso sistemático de evaluación cuantitativa. Los resultados para el mercado argentino muestran que el horizonte de seis meses emerge como punto de equilibrio que garantiza la masa crítica de datos y la sensibilidad táctica necesaria para asegurar resiliencia ante eventos de cola pesada. Adicionalmente, el trabajo desarrolla un módulo de pruebas de estrés fundamentado en un proceso generador de signos de retornos de autoría propia. Este algoritmo emplea las mediciones de eficiencia informacional derivadas de la entropía para determinar la dinámica direccional de los activos. Mediante la aplicación de la transformada inversa, el sistema mapea niveles de incertidumbre y persistencia de ineficiencias hacia la estructura de signos de los retornos; este procedimiento permite simular el impacto de escenarios de ineficiencia extrema en combinación con alteraciones en la distribución de los retornos de los activos, tales como variabilidad aumentada, sesgos direccionales exacerbados y la presencia de colas pesadas. Al someter el indicador global multicriterio a este entorno de estrés, se mantiene la estabilidad de los resultados y el poder de discriminación del indicador global. En definitiva, la investigación concluye que la robustez financiera en mercados de frontera está sujeta a un proceso adaptativo que, gracias a la operatividad del sistema de soporte a la decisión desarrollado, permite a los gestores la internalización de la relación entre la entropía informacional y el comportamiento probabilístico real de los activos en la toma de decisiones estratégicas.
Fil: Luczywo, Nadia Ayelen. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
Materia
Optimización de carteras adaptativa
Sistema de soporte a la decisión
Horizonte temporal de estimación
Ineficiencia informacional
Retonos no-gaussianos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/563156
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El estudio se centra en el mercado de capitales argentino durante el periodo de reformas estructurales 2023-2025. El trabajo aborda las dificultades de los modelos tradicionales en entornos de baja profundidad, donde la necesidad de trascender la optimización convencional exige una arquitectura que internalice la ineficiencia informacional y la naturaleza no-gaussiana de los retornos; factores que invalidan los supuestos de normalidad y liquidez continua en mercados de frontera. El núcleo de este trabajo radica en la creación de un proceso de optimización adaptativo implementado en el ecosistema Python. Este esquema facilita la transición desde una optimización estática hacia una gestión dinámica y modular de fases secuenciales. 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La aplicación de este indicador permite incorporar la selección del horizonte temporal de estimación dentro de un esquema de decisión multicriterio ex post, desplazando su fijación como parámetro exógeno arbitrario por un proceso sistemático de evaluación cuantitativa. Los resultados para el mercado argentino muestran que el horizonte de seis meses emerge como punto de equilibrio que garantiza la masa crítica de datos y la sensibilidad táctica necesaria para asegurar resiliencia ante eventos de cola pesada. Adicionalmente, el trabajo desarrolla un módulo de pruebas de estrés fundamentado en un proceso generador de signos de retornos de autoría propia. Este algoritmo emplea las mediciones de eficiencia informacional derivadas de la entropía para determinar la dinámica direccional de los activos. 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La presente investigación propone el diseño y la validación de un procedimiento adaptativo para la optimización de carteras de inversión de renta variable. El marco metodológico se fundamenta en un sistema de soporte a la decisión que integra las condiciones de partida del mercado y evalúa las carteras bajo criterios de diversificación, concentración y riesgo. El estudio se centra en el mercado de capitales argentino durante el periodo de reformas estructurales 2023-2025. El trabajo aborda las dificultades de los modelos tradicionales en entornos de baja profundidad, donde la necesidad de trascender la optimización convencional exige una arquitectura que internalice la ineficiencia informacional y la naturaleza no-gaussiana de los retornos; factores que invalidan los supuestos de normalidad y liquidez continua en mercados de frontera. El núcleo de este trabajo radica en la creación de un proceso de optimización adaptativo implementado en el ecosistema Python. Este esquema facilita la transición desde una optimización estática hacia una gestión dinámica y modular de fases secuenciales. El flujo inicia con el análisis de las condiciones de partida, en el cual se cuantifica el nivel de eficiencia informacional mediante medidas de entropía aplicadas a la serie de signos asociada a las variaciones de precios, y se evalúa la bondad de ajuste de la serie de retornos a distribuciones de Lévy estable, con el objetivo de capturar de forma estructural el riesgo de colas pesadas y la asimetría. Posteriormente, el sistema de soporte a la decisión ejecuta la optimización de modelos (Markowitz y Sharpe) bajo un esquema de ajuste de parámetros condicionado por el entorno. La calidad estructural de las carteras resultantes se evalúa a través de un indicador global de diversificación construido mediante la técnica multicriterio TOPSIS. Este índice agrega métricas críticas como el número de activos, la entropía, la entropía cruzada, el ratio de diversificación, el índice de diversificación del portafolio y el coeficiente de variación de las contribuciones marginales al riesgo. La aplicación de este indicador permite incorporar la selección del horizonte temporal de estimación dentro de un esquema de decisión multicriterio ex post, desplazando su fijación como parámetro exógeno arbitrario por un proceso sistemático de evaluación cuantitativa. Los resultados para el mercado argentino muestran que el horizonte de seis meses emerge como punto de equilibrio que garantiza la masa crítica de datos y la sensibilidad táctica necesaria para asegurar resiliencia ante eventos de cola pesada. Adicionalmente, el trabajo desarrolla un módulo de pruebas de estrés fundamentado en un proceso generador de signos de retornos de autoría propia. Este algoritmo emplea las mediciones de eficiencia informacional derivadas de la entropía para determinar la dinámica direccional de los activos. Mediante la aplicación de la transformada inversa, el sistema mapea niveles de incertidumbre y persistencia de ineficiencias hacia la estructura de signos de los retornos; este procedimiento permite simular el impacto de escenarios de ineficiencia extrema en combinación con alteraciones en la distribución de los retornos de los activos, tales como variabilidad aumentada, sesgos direccionales exacerbados y la presencia de colas pesadas. Al someter el indicador global multicriterio a este entorno de estrés, se mantiene la estabilidad de los resultados y el poder de discriminación del indicador global. En definitiva, la investigación concluye que la robustez financiera en mercados de frontera está sujeta a un proceso adaptativo que, gracias a la operatividad del sistema de soporte a la decisión desarrollado, permite a los gestores la internalización de la relación entre la entropía informacional y el comportamiento probabilístico real de los activos en la toma de decisiones estratégicas.
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