Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/handle/10906/83434
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorDe Greiff, Samuelspa
dc.contributor.authorRivera, Juan Carlosspa
dc.coverage.spatialCali de Lat: 03 24 00 N degrees minutes Lat: 3.4000 decimal degrees Long: 076 30 00 W degrees minutes Long: -76.5000 decimal degrees.spa
dc.date.accessioned2018-05-02T18:38:21Z-
dc.date.available2018-05-02T18:38:21Z-
dc.date.issued2018-01-01-
dc.identifier.issn0123-5923-
dc.identifier.otherhttp://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/handle/10906/83434-
dc.identifier.urihttps://www.icesi.edu.co/revistas/index.php/estudios_gerenciales/article/view/2812-
dc.descriptionEste trabajo aborda la optimización de portafolios teniendo en cuenta restricciones impuestas por los mercados financieros y condiciones de proyectos con exceso de liquidez, como costos de transacción, presupuesto limitado y horizontes de tiempo cortos. Ante estas condiciones, se ha encontrado que los modelos convencionales pueden generar portafolios ineficientes. Por lo tanto, se formula un modelo matemático y se implementa un algoritmo genético multiobjetivo para hallar portafolios eficientes en la Bolsa de Valores de Colombia, minimizando el riesgo y maximizando la rentabilidad. Adicionalmente, se presentan resultados que permiten comparar los portafolios obtenidos con el modelo propuesto y el modelo de media-varianza, mostrando la importancia de los costos de transacción y el presupuesto en la toma de decisiones de inversión.spa
dc.description.abstractThis paper discusses portfolio optimization by considering constraints imposed by financial markets and conditions of projects with excess liquidity, such as transaction costs, limited budget and short time planning horizons. In light of these constraints, conventional models are found to generate non-efficient portfolios. Consequently, a mathematical model is formulated and a multiobjective genetic algorithm is implemented in order to find efficient portfolios in the Colombian Stock Exchange (Bolsa de Valores de Colombia), minimizing risks and maximizing profits. In addition, results are shown which allow comparison between those portfolios obtained through the proposed model and the mean-variance model, highlighting the importance of transaction costs and budget in investment decision making.spa
dc.format.extent13 páginasspa
dc.format.mediumDigitalspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Icesispa
dc.relation.ispartofEstudios Gerenciales, Vol. 34, No.146 - 2018-
dc.rightsEL AUTOR, expresa que la obra objeto de la presente autorización es original y la elaboró sin quebrantar ni suplantar los derechos de autor de terceros, y de tal forma, la obra es de su exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre éste. PARÁGRAFO: en caso de queja o acción por parte de un tercero referente a los derechos de autor sobre el artículo, folleto o libro en cuestión, EL AUTOR, asumirá la responsabilidad total, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos, la Universidad Icesi actúa como un tercero de buena fe. Esta autorización, permite a la Universidad Icesi, de forma indefinida, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, la Ley 44 de 1993, leyes y jurisprudencia vigente al respecto, haga publicación de este con fines educativos. Toda persona que consulte ya sea la biblioteca o en medio electrónico podrá copiar apartes del texto citando siempre la fuentes, es decir el título del trabajo y el autor.spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectPortafolio de inversionesspa
dc.subjectBolsa de Valores - Colombiaspa
dc.subjectCostos de transacciónspa
dc.subjectAlgoritmos genéticosspa
dc.titleOptimización de portafolios de inversión con costos de transacción utilizando un algoritmo genético multiobjetivo: caso aplicado a la Bolsa de Valores de Colombiaspa
dc.title.alternativeInvestment portfolio optimization with transaction costs through a multiobjective genetic algorithm: an applied case to the Colombian Stock Exchangespa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.audienceEditorspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Administrativas y Económicasspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.publisher.programEconomíaspa
dc.publisher.departmentDepartamento de Economíaspa
dc.creator.emailjrivera6@eafit.edu.cospa
dc.citation.volume34spa
dc.citation.issue146spa
dc.citation.spage74spa
dc.citation.epage87spa
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.18046/j.estger.2018.146.2812-
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)-
dc.publisher.placeSantiago de Calispa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1-
dc.type.localArtículospa
dc.identifier.instnameinstname: Universidad Icesi-
dc.identifier.reponamereponame: Biblioteca Digital-
dc.identifier.repourlrepourl: https://repository.icesi.edu.co/-
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2-
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85-
Aparece en las colecciones: Estudios gerenciales Vol. 34 No. 146

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
documento.html373 BHTMLVisualizar/Abrir




Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons