Selección óptima de portafolios basada en cadenas de Markov de primer y segundo orden

En busqueda de generar estrategias de inversion en pro de maximizar el rendimiento esperado y minimizar el riesgo, se estudian dos modelos de seleccion de portafolios optimos. El primero se ajusta usando rendimientos logaritmicos, y en el segundo se emplea analisis de componentes principales (ACP) a estos rendimientos. Luego, para cada uno de ellos se establece su rendimiento ponderado y se crean unas medidas para establecer los estados de las cadenas de Markov de primer y segundo orden. Esto permite pronosticar si los portafolios conformados tendran comportamientos alcistas o bajistas dadas las probabilidades de los estados de las cadenas de Markov. Se realiza una aplicacion usando los retornos de precios de cierre diarios de 21 acciones del COLCAP, para el periodo comprendido desde enero de 2014 a octubre de 2017. Se concluye que en el mercado colombiano un portafolio conformado bajo ACP de los rendimientos tiene una mayor rentabilidad esperada y un menor riesgo a largo plazo, teniendo una precision de pronostico del modelo dados los vectores estacionarios de las cadenas de Markov.