Estimación borrosa del riesgo beta. Análisis comparativo

• Autores: Yanina Laumann
• Directores de la Tesis: Antonio Terceño Gómez (dir. tes.), M. Glòria Barberà Mariné (codir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Rovira i Virgili ( España ) en 2018
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Joan Carles Ferrer i Comalat (presid.), María Teresa Sorrosal Forradellas (secret.), Valeria Paola Scherger (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Economía y Empresa por la Universidad Rovira i Virgili
• Materias:
  • Ciencias económicas
    • Economía sectorial
      • Finanzas y seguros
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  hdl.handle.net  TDX 
• Resumen

  • Esta tesis representa un aporte a la literatura empírica sobre el riesgo sistemático a nivel sectorial en mercados emergentes latinoamericanos, al calcular betas borrosas, sectoriales e individuales, en Chile, Brasil y Méjico y comparar su comportamiento con él de las betas de algunos países desarrollados como Estados Unidos, Reino Unido y Japón.

    Proponemos una representación borrosa del modelo de mercado que incorpora el cálculo del rendimiento de un activo expresado a través de un intervalo de confianza. Con ello incorporamos en el cálculo de la beta toda la información disponible de las cotizaciones de un activo durante el día. Como resultado de la estimación con dicho modelo obtenemos un coeficiente beta borroso.

    Comenzamos el estudio comparando y evaluando los resultados obtenidos según se exprese la rentabilidad de los activos y según los diferentes métodos de estimación de la beta, MCO y regresión borrosa lineal de Tanaka e Ishibuchi (1992) mejorada con el método de detección de outliers de Hung y Yang (2006).

    Por último, avanzamos en el estudio de la beta borrosa como indicador del riesgo sistemático. Proponemos una nueva clasificación de los activos basada en la beta borrosa y verificamos si dos de las hipótesis tradicionales de la teoría de carteras se cumplen en un entorno de incertidumbre: i) la beta sectorial presenta mayor estabilidad que la beta individual; ii) Cuánto mayor es el período de estimación, mayor es la estabilidad de la beta.