La optimización de cartera tradicional utiliza la desviación estándar de las ganancias como medida de riesgo. En los últimos años, la Probabilidad-Objetivo-Fallo (Target-Shortfall-Probability) ha sido discutida como medida alternativa. Desde el punto de vista de la utilidad teórica, el TSP no es perfecto. Yendo más lejos podemos decir que ha sido criticado debido a su insuficiente descripción del riesgo. Los ventajas del TSP son el uso independiente de su distribución y su intuitiva comprensión por parte del inversor.
El uso de un vector-TSP reduce la desventaja de utilidad teórica de una TSP sencilla y ofrece una suficiente descripción del riesgo. El modelo desarrollado por medio del vector-TSP es un programa lineal de números combinados. El tiempo CPU del programa para obtener una solución demuestra que el modelo es adecuado para aplicaciones prácticas. Una prueba de verificación muestra que la media de las ganancias del modelo, cuando es utilizado en mercados bajistas, es igual al resultado de la optimización de cartera tradicional pero - debido a la curtosis- en mercados alcistas puede alcanzar mejores resultados.
Traditional portfolio optimization uses the standard deviation of the returns as a measure of risk. In recent years, the Target-Shortfall-Probability (TSP) was discussed as an alternative measure. From the utility-theoretical point of view, the TSP is not perfect. Furthermore it is criticized due to the insufficient description of the risk. The advantages of the TSP are the usage independent of the distribution and the intuitive understanding by the investor.
The use of a TSP-vector reduces an utility-theoretical disadvantage of a single TSP and offers an sufficient description of risk. The developed Mean-TSP-vector model is a mixed-integer linear program. The CPU-Time of the program to get a solution demonstrates that the model is suitable for practical applications. A test of the performance shows, that the average return of the model when used in bear markets is equal to the results of the traditional portfolio optimization but - due to skewness - in bullish markets can achieve better returns.
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