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dc.contributor.advisorMacías Villalba, Gloria Inés
dc.contributor.authorSuárez González, Diana Patricia
dc.contributor.authorLópez González, Oscar Mauricio
dc.coverage.spatialBucaramanga (Santander, Colombia)spa
dc.coverage.temporal2004spa
dc.date.accessioned2021-09-21T13:38:00Z
dc.date.available2021-09-21T13:38:00Z
dc.date.issued2004
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/14368
dc.description.abstractA pesar de la eliminación de los supuestos sobre certidumbre total, los enfoques que se trabajan no permiten involucrar la complejidad de la interacción de las muchas variables que tiene que ver con una inversión. Para mencionar algunas de ellas, se pueden pensar en: ¿qué tasa de interés será la adecuada para el futuro? ¿Cuánto valdrá la inversión?, ¿Cuándo comenzará a producir beneficios?, ¿Por cuánto tiempo?, ¿Cómo se comportará el mercado?, ¿Cuáles serán los indicadores económicos en los próximos años?, y como se comportarán los precios en un futuro? Etc. En 1964 David B Hertz propuso un enfoque que permite aproximarse de manera empírica ha este problema tan complejo. Su idea básica no era seguir trabajando con valores esperados o promedios como si fueran eventos ciertos, o sea con probabilidad 1 de ocurrencia. Esta propuesta es conocida como análisis de riego, la cual utiliza simulación. El propósito de este trabajo es rescatar un procedimiento simple propuesto por BLACK (1972), MERTON (1973) y mas tarde en sus textos, por LEVY Y SARNAT (1982), ELTON Y GRUBER (1995) Y BENNINGA (1997). Donde se propone que el portafolio óptimo se puede encontrar maximizando la pendiente de la recta que une el punto de rentabilidad libre de riesgo y la frontera eficiente. Para esto utilizaremos una cartera de valores mobiliarios de la bolsa de valores de Colombia, con la cual se simulará, pronosticará y se analizaran las rentabilidades con la ayuda del software Crystal Ball.spa
dc.description.tableofcontentsINTRODUCCIÓN 1. QUE ES SIMULACIÓN 1 1.1 QUE ES LA SIMULACIÓN DE MONTE CARLO. 2 1.3 PASOS PARA REALIZAR UNA SIMULACIÓN. 3 2. METODOS DE EVALUACIÓN DEL RIESGO PARA PORTAFOLIOS 4 DE INVERSIÓN. 3. VARIABLE ALEATORIA Y DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD. 5 3.1 MEDIA Y VARIANZA DE UNA VARIABLE ALEATORIA. 5 3.2 RENDIMIENTO ESPERADO Y RIESGO DE UNA ACCIÓN. 6 4. QUE ES CRYSTAL BALL 7 4.1 COMO CRYSTAL BALL USA LA SIMULACIÓN DE MONTE CARLO. 8 4.2 VENTAJAS DE UTILIZAR CRYSTAL BALL. 9 4.3 DEFINIENDO CELDAS. 10 4.3.1 Definiendo celdas de supuestos. 11 4.4 IDENTIFICANDO TIPO DE DISTRIBUCIÓN 16 4.5 DISTRIBUCION QUE MAS SE AJUSTA. 17 4.5.1 Como trabaja Distribución que mas se ajusta. 17 4.6 DEFINIENDO CELDAS DE DECISIÓN. 21 4.7 DEFINIENDO CELDAS DE PRONÓSTICO. 23 4.8 CORRIENDO LA SIMULACIÓN. 24 4.9 INTERPRETANDO RESULTADOS. 25 5. MODELO 28 5.1 APLICACIÓN DE CRYSTAL BALL 30 5.2 IDENTIFICANDO LA DISTRIBUCIÓN DE DATOS. 31 5.3 ANALISIS DE CORRELACION 34 5.4 CORRIENDO EL MODELO. 37 5.5 RESULTADOS PROPORCIONADOS POR LA SIMULACIÓN. 38 5.5.1 Celda balance final. 38 5.5.2 celda retorno promedio portafolio. 40 CONCLUSIONES. BIBLIOGRAFÍA.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.titleAplicación en crystal ball: Portafolio renta variablespa
dc.title.translatedCrystal ball application: equity portfoliospa
dc.degree.nameIngeniero financierospa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.publisher.facultyFacultad Economía y Negociosspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería Financieraspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.localTrabajo de Gradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.subject.keywordsFinancial engineeringspa
dc.subject.keywordsFinancial analysisspa
dc.subject.keywordsFinancial managenmentspa
dc.subject.keywordsSimulationspa
dc.subject.keywordsInvestment portfoliosspa
dc.subject.keywordsCorrelationspa
dc.subject.keywordsCost effectivenessspa
dc.subject.keywordsRisk analysisspa
dc.subject.keywordsRandom variablespa
dc.subject.keywordsInvestigationspa
dc.subject.keywordsAdministrationspa
dc.subject.keywordsSimulation methodsspa
dc.subject.keywordsOperational gamesspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.relation.referencesDECISIONEERING, User Manual Crystal Ball, Academic Version 5.2spa
dc.relation.referencesSIMON BENNINGA, Financial Modeling, second edition. Uses excelspa
dc.relation.referencesFRANK FABOZZI, FRANCO MODIGIANI, Capital Markets, Third edition. Mc Graw Hillspa
dc.relation.referencesROBERT W. KOLB, Inversiones, Limusa, University of Miamispa
dc.relation.referencesJAMES R. EVANS, DAVID L OLSON, Introduction to Simulation and Risk Analysis, Ed. Printice Hallspa
dc.relation.referencesDE LARA HARO ALFONSO, Medición y Control de Riesgos Financieros. Ed. Limusaspa
dc.relation.referencesJUAN DIEGO GOMEZ, Inversión y Mercado de Capitales, Escuela de Ingeniería de Antioquiaspa
dc.relation.referenceswww.crystalball.comspa
dc.contributor.cvlacMacías Villalba, Gloria Inés [0000290980]spa
dc.contributor.googlescholarMacías Villalba, Gloria Inés [_XmXMLUAAAAJ]spa
dc.contributor.orcidMacías Villalba, Gloria Inés [0000-0001-5897-181X]spa
dc.contributor.researchgateMacías Villalba, Gloria Inés [Gloria-Macias-Villalba]spa
dc.subject.lembAnálisis financierospa
dc.subject.lembIngeniería financieraspa
dc.subject.lembInvestigaciónspa
dc.subject.lembGestión financieraspa
dc.subject.lembAdministraciónspa
dc.subject.lembMétodos de simulaciónspa
dc.subject.lembJuegos operacionalesspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.cospa
dc.description.abstractenglishDespite the elimination of the assumptions about total certainty, the approaches that are used do not allow to involve the complexity of the interaction of the many variables that have to do with an investment. To mention some of them, you can think about: what interest rate will be the right one for the future? How much will the investment be worth? When will it start to produce benefits? For how long? How will the market behave? What will the economic indicators be in the coming years? And how prices will behave in the future ? Etc. In 1964 David B Hertz proposed an approach that allows an empirical approach to this complex problem. His basic idea was not to continue working with expected values ​​or averages as if they were true events, that is, with probability 1 of occurrence. This proposal is known as irrigation analysis, which uses simulation. The purpose of this work is to rescue a simple procedure proposed by BLACK (1972), MERTON (1973) and later in their texts, by LEVY AND SARNAT (1982), ELTON AND GRUBER (1995) and BENNINGA (1997). Where it is proposed that the optimal portfolio can be found by maximizing the slope of the line that joins the risk-free profitability point and the efficient frontier. For this we will use a portfolio of securities from the Colombian stock market, with which returns will be simulated, predicted and analyzed with the help of Crystal Ball software.spa
dc.subject.proposalSimulaciónspa
dc.subject.proposalPortafolios de inversiónspa
dc.subject.proposalCorrelaciónspa
dc.subject.proposalRentabilidadspa
dc.subject.proposalAnálisis de riesgospa
dc.subject.proposalVariable aleatoriaspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.coverage.campusUNAB Campus Bucaramangaspa
dc.description.learningmodalityModalidad Presencialspa


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