Comparación entre el CAPM y el análisis de componentes principales Sparse como herramientas para la indexación
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Comparación entre el CAPM y el análisis de componentes principales Sparse como herramientas para la indexación
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En un mundo que cada vez es más propenso a la inversión pasiva, es importante plantear un escenario en el que no se tenga que comprar todo el índice bursátil para este propósito. A través del cálculo de las betas móviles respecto al índice de los activos estables se busca hallar portafolios con menos acciones que todo el índice, en este caso el Standard and Poor’s 500. En contraste, haciendo uso de la técnica de reducción de dimensionalidad “análisis de componentes prin­cipales Sparse”, se busca encontrar conjuntos de activos que también cumplan este propósito. Para esto se ponen a prueba tres experimentos: 1) optimizar con la data de entrenamiento para encontrar los pesos de cada uno; 2) ponderar de igual manera y 3) ponderar de acuerdo co... Ver más

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Revista ODEON

1794-1113

2346-2140

Aldana-Martínez, Nelson

UNIVERSIDAD EXTERNADO DE COLOMBIA

10.18601/17941113.n21.03

2022-12-14

25

54

Colombia

análisis de datos;

portafolios de inversión;

indexación;

inversión pasiva

Nelson Aldana-Martínez - 2022

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.

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Comparison between capm and Principal Components Analysis Sparse as an indexing tool
En un mundo que cada vez es más propenso a la inversión pasiva, es importante plantear un escenario en el que no se tenga que comprar todo el índice bursátil para este propósito. A través del cálculo de las betas móviles respecto al índice de los activos estables se busca hallar portafolios con menos acciones que todo el índice, en este caso el Standard and Poor’s 500. En contraste, haciendo uso de la técnica de reducción de dimensionalidad “análisis de componentes prin­cipales Sparse”, se busca encontrar conjuntos de activos que también cumplan este propósito. Para esto se ponen a prueba tres experimentos: 1) optimizar con la data de entrenamiento para encontrar los pesos de cada uno; 2) ponderar de igual manera y 3) ponderar de acuerdo con el cálculo del índice, con bolsas de 200, 100, 50 y 25 activos elegibles.
Globally is now more passive investing than ever. Bearing on mind that it is important to set up a scenario where an investor does not have to buy the entire index for this purpose. By searching stable assets respecting to their index, throw the rolling beta calculation, to find the fewer stocks to reach this purpose. On the other hand, use the dimensionality reduction technique, Sparse principal com­ponents analysis, helped to find a set of assets that also serve to this. To look for them, three experiments were tested, the first one optimizing with the training data to find the weights, weighting in the same way and weighting according to the calculation of the index, with baskets of 200, 100, 50 and 25 assets.
Aldana-Martínez, Nelson
Data analysis;
investment portfolios;
indexing;
passive investment
análisis de datos;
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21
Núm. 21 , Año 2021 : Julio-Diciembre
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Nelson Aldana-Martínez - 2022
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
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54
Aldana-Martínez, N. (2021). Comparison of dimensionality reduction techniques of spx500: An approach to indexing [Tesis de maestría, Universidad de los Andes]. http://hdl.handle.net/1992/55768
Anadu, K., Kruttli, M., Mccabe, P., Osambela, E. y Shin, C. H. (2018). The shift from active to passive investing: potential risks to financial stability? Finance and Economics Discussion Series (2018-060r1)
Appel, I. R., Gormley, T. A. y Keim, D. B. (2016). Passive investors, not passive owners. Journal of Financial Economics, 121(1), 111-141.
Bach, F. Mairal, J., Ponce, J. y Sapiro, G. (2009). Online Dictionary Learning for Sparse Coding. Proceedings of the 26th International Conference on Machine Learning.
Cremers, M., Ferreira, M. A., Matos, P. y Starks, L. (2016). Indexing and active fund management: International evidence. Journal of Financial Economics, 120(3), 539-560.
Farboodi, M., Matray, A., y Veldkamp, L. (2018). Where Has All the Big Data Gone? En SSRN Electronic Journal. Elsevier BV. https://doi.org/10.2139/ssrn.3164360
Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical Work. The Journal of Finance, 25(2), 383.
Fama, E. F. (1991). Efficient capital markets: ii. The Journal of Finance, 46(5), 1575-1617. French, K. R. (2008). Presidential Address: The cost of active investing. The Journal of Finance, 63(4), 1537-1573.
Gârleanu, N. y Pedersen, L. H. (2021). Active and passive investing: Understanding Samuelson’s Dictum. The Review of Asset Pricing Studies, 12, 389-446.
Guerra-Urzola, R., van Deun, K., Vera, J. C. y Sijtsma, K. (2021). A guide for Sparse pca: Model comparison and applications. Psychometrika, 86(4), 893-919.
Jenatton, R., Obozinski, G. y Bach, F. (2009). Structured Sparse Principal Component Analysis. http://arxiv.org/abs/0909.1440
Lee, J. (2020). Passive Investing and Price Efficiency. ssrn Electronic Journal.
Lintner, J. (1965). The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets. The Review of Economics and Statistics, 47(1), 13.
Malikov, G. (2018). Information, participation, and passive investing. ssrn Electronic Journal.
Malkiel, B. (2012). A random walk down Wall Street (10 ed.). WW Norton.
Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., … et al. (2011). Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 2825-2830.
Roll, R. (1977). A critique of the asset pricing theory’s tests Part I: On past and po¬tential testability of the theory. Journal of Financial Economics, 4(2), 129-176.
Sharpe, W. F. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under con¬ditions of risk. The Journal of Finance, 19(3), 425-442.
Stambaugh, R. F. (2014). Presidential address: Investment noise and trends. Journal of Finance, 69(4), 1415-1453.
Treynor, J. L. (1961). Market Value, Time, and Risk. En ssrn Electronic Journal. El¬sevier BV. https://doi.org/10.2139/ssrn.2600356
Zou, H., Hastie, T. y Tibshirani, R. (2006). Sparse principal component analysis. Journal of Computational and Graphical Statistics, 15(2), 265-286.
https://revistas.uexternado.edu.co/index.php/odeon/article/download/8488/13483
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Anadu, K., Kruttli, M., Mccabe, P., Osambela, E. y Shin, C. H. (2018). The shift from active to passive investing: potential risks to financial stability? Finance and Economics Discussion Series (2018-060r1)
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Farboodi, M., Matray, A., y Veldkamp, L. (2018). Where Has All the Big Data Gone? En SSRN Electronic Journal. Elsevier BV. https://doi.org/10.2139/ssrn.3164360
Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical Work. The Journal of Finance, 25(2), 383.
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Gârleanu, N. y Pedersen, L. H. (2021). Active and passive investing: Understanding Samuelson’s Dictum. The Review of Asset Pricing Studies, 12, 389-446.
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Jenatton, R., Obozinski, G. y Bach, F. (2009). Structured Sparse Principal Component Analysis. http://arxiv.org/abs/0909.1440
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Malkiel, B. (2012). A random walk down Wall Street (10 ed.). WW Norton.
Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., … et al. (2011). Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 2825-2830.
Roll, R. (1977). A critique of the asset pricing theory’s tests Part I: On past and po¬tential testability of the theory. Journal of Financial Economics, 4(2), 129-176.
Sharpe, W. F. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under con¬ditions of risk. The Journal of Finance, 19(3), 425-442.
Stambaugh, R. F. (2014). Presidential address: Investment noise and trends. Journal of Finance, 69(4), 1415-1453.
Treynor, J. L. (1961). Market Value, Time, and Risk. En ssrn Electronic Journal. El¬sevier BV. https://doi.org/10.2139/ssrn.2600356
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