Una nueva tesis de la Universidad Loyola propone un nuevo modelo de carteras de inversión que mejora el modelo clásico de Markowitz

La doctoranda del Programa de Doctorado en Ciencia de los Datos de la Universidad Loyola María Luisa Martínez Nieto ha analizado también cómo ha afectado la pandemia al mercado financiero español y propone a futuro un modelo de inversión en empresas sostenibles.

María Luisa Martínez Nieto, doctoranda del Programa de Doctorado en Ciencia de los Datos de la Universidad Loyola ha defendido su tesis de forma virtual en la Universidad Loyola y ha obtenido una calificación de sobresaliente Cum Laude. La investigadora ha presentado su trabajo titulado  'Revisitando el modelo de Markowitz: modelos de optimización y aplicaciones’, un estudio con el objetivo de proponer un nuevo modelo de gestión de carteras de inversión que mejore el modelo clásico de Markowitz. Para ello también se han realizado dos estudios empíricos que comparan 11 estrategias de inversión en diferentes entornos económicos, más estables e inestables, como el periodo COVID 19.

La investigadora comenzó su trabajo planteando una máquina de aprendizaje automático mediante un algoritmo para crear carteras de inversión. Para ello realizó dos estudios empíricos en los que ha comparado 11 estrategias de inversión distintas en 34 bases de datos. En futuras investigaciones, María Luisa Martínez Nieto va a aplicar estos nuevos modelos a carteras de inversión que incluyan un porcentaje de empresas que apuesten por la sostenibilidad.

Mejorar la rentabilidad a menor riesgo

Partiendo de que no existe un modelo ideal con el que invertir y de que es necesario combinar siempre varios modelos, la doctoranda ha partido de la hipótesis de proponer un modelo alternativo al modelo cásico de Markowitz. Una estrategia de selección de carteras de inversión creada hace 70 años para maximizar la rentabilidad con un mínimo riesgo. Así, la investigadora ha resuelto un modelo alternativo capaz de mejorar la rentabilidad a menor riesgo. La investigación ha tratado de analizar la rentabilidad desde un punto de vista matemático utilizando modelos bayesianos, un modelo de cálculo probabilístico que ha conseguido crear un modelo alternativo al clásico óptimo.

La doctoranda ha publicado su tesis por compendio, es decir, basada en tres artículos científicos publicados en revistas de alto impacto. El primer estudio publicado en la revista Mathematics titulado ‘Mean Squared Variance Portfolio: A Mixed-Integer Linear Programming Formulation’ es el que propone un modelo alternativo de inversión que mejora el rendimiento. El segundo estudio publicado en la revista Expert Systems with Applications titulado ‘An experimental study on diversification in portfolio optimization’, compara varias estrategias de inversión.

La diversificación como estrategias ante momentos de inestabilidad

El tercer y último estudio publicado en la revista Applied Economics Letters y titulado ‘COVID-19 impact on the Spanish stock exchange with mean-variance and diversification-based portfolios’, es el que analiza el rendimiento de trece estrategias de cartera en el mercado financiero español (Ibex 35) durante la pandemia de COVID-19 considerando cuatro períodos diferentes, antes, durante la etapa más dura de confinamiento, un periodo de tranquilidad en verano de 2020 y el escenario de la segunda ola a finales de 2020 y principios de 2021. Utilizando tres métricas financieras estándar, el estudio revela que los únicos métodos que superan al Ibex 35 son los que se basan en la paridad de riesgo o en la diversificación y que la inestabilidad de los datos del periodo provocó un rendimiento inferior de las estrategias que requieren una estimación previa de ciertos parámetros en sus formulaciones.

La tesis ha sido dirigida por los profesores doctores de la Universidad Loyola Francisco Fernández Navarro, Mariano Carbonero Ruz y Teresa Montero Romero. El Tribunal ha estado presidido por la profesora doctora Teresa Corzo Santamaría, de la Universidad Pontificia Comillas, como secretario ha estado el profesor doctor Horacio Molina Sánchez, de la Universidad Loyola y como vocal el profesor doctor Miguel García Torres, de la Universidad Pablo de Olavide.

17/01/2022
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