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Investigación Operativa. Soft Computing approaches to portfolio selection
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Carmelo Serrano Romero
1 Boletín de Estadística e Investigación Operativa Vol. 31, No. 1, Marzo 2015, pp Investigación Operativa Soft Computing approaches to portfolio selection Enriqueta Vercher González Departamento de Estadística e Investigación Operativa Universitat de València Abstract Soft Computing has been widely applied in financial decision making problems. This paper provides a review of its applicability in portfolio selection, where fuzzy methodologies have been used either for modeling beliefs about the future performance of returns on portfolios or to verify the accomplishment of goals and constraints, including preferences stated by investors and the fulfilment of trade requirements. Additionally, it focuses on computational intelligence methods which provide new procedures for building efficient portfolios under more complex and realistic goals and constraints. Keywords: Portfolio Selection, Soft Computing, Uncertainty Quantification, Possibility Theory, Multi-Objective Evolutionary Optimization. AMS Subject Classifications: 90B50,90C29,90C59,90C70,91G10 1. Introducción El problema de la selección de carteras trata de determinar una cartera satisfactoria atendiendo al deseo del inversor, en cuanto al beneficio que pretende asegurarse y al riesgo que está dispuesto a asumir para conseguirlo. Se trata de encontrar las proporciones óptimas del capital que ha de invertirse en cada activo buscando un cierto equilibrio entre la maximización del rendimiento y la minimización del riesgo de la inversión. El trabajo de Markowitz (1952), que estableció la relación entre el rendimiento esperado y la varianza del rendimiento de la inversión en un esquema de intercambio riesgo-rendimiento, se considera el origen de la teoría moderna de selección de carteras. Según Markowitz 1, el proceso de selección tiene dos fases claramente diferenciadas. Un elemento clave en la primera etapa de este proceso es la definición de 1 The process of selecting a portfolio may be divided into two stages. The first stage starts with observation and experience and ends with beliefs about the future performances of available securities. The second stage starts with the relevant beliefs about future performances and ends with the choice of portfolio (Markowitz, 1952). c 2015 SEIO
2 24 E. Vercher riesgo y de rentabilidad de un activo o cartera de activos. Los modelos clásicos de selección de carteras consideran la rentabilidad de un activo como una variable aleatoria y aproximan el rendimiento esperado mediante su esperanza matemática, en tanto que el riesgo se mide a través de la varianza del rendimiento. El modelo de media-varianza (MV) ha sido extendido mediante la introducción de nuevas medidas del riesgo de la inversión: semi-varianza, desviación media absoluta, valor-en-riesgo, entre otras (Markowitz (1959), Konno y Yamazaki (1991), Speranza (1993), Jorion (1997)), y de factores que modelizan los requerimientos del inversor y/o de los mercados financieros (costes de transacción, horizonte multi-periodo, cardinalidad restringida, etc.). Por otra parte, la segunda etapa del proceso de selección de carteras se ha afrontado mediante la aplicación de diferentes procedimientos de programación matemática en función de cual haya sido el problema de optimización planteado. Los libros de Wang y Xia (2002), Elton et al. (2009) y Xidonas et al. (2012), entre otros, proporcionan una perspectiva amplia de los diferentes enfoques utilizados para resolver el problema de selección. Dado que para seleccionar una cartera han de compaginarse dos objetivos contrapuestos, como son el deseo de obtener el máximo rendimiento de la inversión asumiendo el menor riesgo posible, se puede considerar la selección de carteras más como una especie de compromiso entre varios criterios que un mínimo o un máximo de una función objetivo, es decir, se busca una solución satisfactoria más que una solución óptima. Esto ha motivado la introducción de formulaciones más flexibles para los problemas de optimización que, siendo rigurosas, permiten utilizar los modelos matemáticos en una situación de toma de decisiones real que ha de tener en cuenta la incertidumbre del comportamiento de los mercados de valores. La teoría de conjuntos fuzzy (Zadeh, 1965) ha sido ampliamente utilizada para resolver problemas de gestión financiera, dado que permite describir y tratar con éxito los elementos inciertos e imprecisos presentes en un problema de decisión. Así, el conocimiento imperfecto de los rendimientos de los activos y la incertidumbre subyacente en la conducta de los mercados financieros pueden ser introducidos mediante cantidades y/o restricciones fuzzy. Entre las primeras aplicaciones de la lógica fuzzy en selección de carteras cabe citar las aproximaciones introducidas en Watada (1997), Tanaka y Guo (1999), Inuiguchi y Ramík (2000), León et al. (2000) y Arenas et al. (2001). Por otra parte, y según la definición de Zadeh 2, las técnicas de Soft Computing, que incluirían los métodos de aproximación funcional y los métodos de optimización que se encuadran dentro del área de la inteligencia computacional (Verdegay et al., 2008), también 2 Soft computing is a collection of methodologies that aim to exploit the tolerance for imprecision and uncertainty to achieve tractability, robustness, and low solution cost. Its principal constituents are fuzzy logic, neurocomputing, and probabilistic reasoning. Soft computing is likely to play an increasingly important role in many application areas, including software engineering. The role model for Soft computing is the human mind (Zadeh, 1994).
3 Soft Computing approaches to portfolio selection 25 permiten abordar satisfactoriamente la segunda fase del problema de selección de carteras. La estructura del artículo es la siguiente: en la Sección 2 presentamos el problema de selección de carteras desde una perspectiva probabilista e incorporando diferentes objetivos. La Sección 3 está dedicada a la selección de carteras mediante metodologías fuzzy, e incluye definiciones y resultados de lógica fuzzy 3. Hemos establecido una separación entre los modelos de selección basados en la teoría de la decisión fuzzy y los modelos fuzzy de selección que modelizan la imprecisión y la incertidumbre mediante distribuciones de posibilidad, de credibilidad y variables fuzzy-random. En la Sección 4 se presenta una revisión de los procedimientos de Soft Computing desarrollados para resolver el problema de selección de carteras de cardinalidad restringida y con múltiples objetivos. Finalmente, presentamos las conclusiones en la Sección Formulación del problema de selección Vamos a considerar un mercado de valores en el que cotizan n activos que ofrecerán rendimientos inciertos en el futuro. Un inversor desea seleccionar una cartera óptima, en la que va a invertir todo su capital, de modo que se asegure un rendimiento dado al tiempo que se minimiza el riesgo de la inversión. Con la formulación estándar del modelo de media-varianza (MV) de Markowitz para un rendimiento esperado dado, ρ, se obtiene el siguiente problema de programación cuadrática: (MV) Min s.a n n j=1 i=1 σ ijx i x j n j=1 x je(r j )=ρ n j=1 x j =1 (2.1) x j 0 j =1...n siendo x j la proporción del capital invertido en el activo j-ésimo, R j la variable aleatoria que representa el rendimiento de dicho activo y σ ij la covarianza entre R i y R j. Notar que para obtener los elementos de la matriz de covarianzas y los valores esperados de los rendimientos han de estimarse 2n + n(n 1) 2 parámetros. En este modelo uniperiodo no se incluyen costes de transacción, ni se permiten ventas en corto (restricción de no negatividad de las variables de decisión, x j ); además, la restricción n j=1 x j = 1 permite asegurar que se ha invertido todo el capital disponible. Finalmente, variando el nivel de rendimiento esperado ρ en el modelo MV y resolviendo los problemas cuadráticos asociados, se consigue no solo obtener una cartera óptima para cada valor de ρ, sino representar el conjunto de carteras eficientes, como correspondería a la estructura bi-objetivo del problema MV. 3 Puede utilizarse también algunas de las traducciones de fuzzy: borrosa o difusa.
4 26 E. Vercher 2.1. Medidas alternativas del riesgo de la inversión Konno y Yamazaki en 1991 propusieron utilizar la desviación media absoluta, E( n j=1 R jx j E( n j=1 R jx j ) ), como nueva función objetivo del problema de selección (modelo MAD). La principal ventaja del modelo MAD radica en el hecho de que puede transformarse fácilmente en un problema de programación lineal, lo que facilita su aplicación con grandes bases de datos de activos financieros. Konno y Yamazaki (1991) proponían reemplazar la función objetivo del problema MAD por su equivalente versión lineal, cuando se conocen los rendimientos de los activos en T periodos, {r jk } T k=1, de modo que se obtiene el siguiente problema de programación lineal: (LMAD) Min (1/T ) T k=1 y k s.a y k + n j=1 (r jk E(R j ))x j 0 k =1...T y k n j=1 (r jk E(R j ))x j 0 k =1...T n j=1 x je(r j ) ρm 0 n j=1 x j = M 0 0 x j u j j =1...n (2.2) siendo r jk el rendimiento del activo j en el periodo k, M 0 el capital disponible 4 y u j la máxima cantidad de dinero que se puede invertir en el activo j. Los autores probaron la equivalencia de los modelos MV y LMAD, cuando la distribución conjunta de los rendimientos de los n activos se asume normal multivariante. La resolución del modelo LMAD, en el que sólo se necesita estimar los rendimientos esperados de los activos, proporciona resultados similares a los del modelo MV, aunque en la práctica se obtienen carteras óptimas diferentes. Ello es debido a que cada modelo utiliza diferentes estadísticos para estimar los parámetros de entrada del problema de optimización (Simaan, 1997); sin embargo, ninguno de los dos modelos es superior al otro desde el punto de vista de la estabilidad y rendimiento esperado de la inversión. Las medidas de riesgo anteriores (varianza y desviación media absoluta) no hacen distinción entre ganancias y pérdidas respecto del valor esperado del rendimiento. En un principio, para resolver este conflicto se propuso utilizar la semi-varianza de la cartera como medida de riesgo (Markowitz, 1959), aunque el cálculo de esta medida sea bastante complejo. Por su parte, Speranza (1993) utilizó la propuesta de Konno y Yamazaki para introducir como objetivo la minimización de la semi-desviación media absoluta por debajo de media, añadiendo costes y mínimas unidades de transacción, lo que conduce a una formulación lineal entera mixta del problema de selección. También se ha considerado el Valor-en-Riesgo (VaR), que evalúa la cantidad de rentabilidad o pérdida bajo 4 Hemos mantenido la formulación original, aunque en la mayoria de las formulaciones se considera que las variables de decisión son proporciones: x j [0, 1].
5 Soft Computing approaches to portfolio selection 27 una probabilidad especificada (Jorion, 1997), como una medida de riesgo lateral que involucra a los cuantiles de la distribución del rendimiento de los activos o de la cartera 5. Las medidas de riesgo lateral han demostrado ser de gran utilidad para controlar el riesgo de quedar por debajo del rendimiento esperado cuando la distribución del rendimiento no es simétrica (Konno et al., 2002). Además, Ogryczak y Ruszczyinki (2001) han establecido las condiciones que proporcionan dominancia estocástica a los modelos de semi-desviación media absoluta inferior, cuando se trata de generar la frontera óptima de Pareto del problema de selección de carteras bajo un enfoque bi-objetivo Múltiples objetivos para la selección de carteras El problema de optimización multi-objetivo suele representarse como un problema de optimización vectorial: Min x F [f 1 (x),f 2 (x),...f k (x)] (2.3) siendo f j (x) una función definida sobre la región factible F R n, para j = 1,..,k y x =(x 1,...,x n ) el vector de las variables de decisión. La resolución del problema anterior consiste en encontrar el conjunto de soluciones eficientes o Pareto óptimas, es decir, el conjunto de x F tales que no existe otra solución factible x, verificando que f j (x) f j (x ), para j =1,...,k, siendo estricta al menos una desigualdad. Diremos que el vector objetivo f(x ) no está dominado, y al conjunto de vectores objetivo no dominados se le denota por frontera óptima de Pareto. Hay dos aproximaciones principales para obtener soluciones eficientes, la que combina linealmente todos los objetivos en una única función mediante un vector de pesos adecuado, y la que es conocida como de las ε-restricciones (Chankong y Haimes, 1983). La teoría de decisión multi-objetivo ha permitido desarrollar modelos de selección de carteras más complejos, facilitando la incorporación de nuevos objetivos y/o restricciones que modelicen los deseos del inversor, las condiciones del mercado, los requerimentos financieros o la responsabilidad social, entre otros. Steuer et al. (2007) realizan una descripción bastante exhaustiva de objetivos y restricciones para el problema de selección de carteras en un entorno de decisión multi-objetivo. La mayoría de las propuestas coinciden en extender el modelo clásico MV bi-objetivo, y los nuevos modelos de selección se resuelven utilizando diferentes estrategias de decisión multi-criterio 6 : programación por metas, programación compromiso, optimización multi-objetivo y procedimientos heuristicos (veánse Lai (1991), Ballestero y Romero (1996), Rodriguez et al. (2011), Zopuonidis y Doumpos (2013), entre otros). 5 Notar que debido a la naturaleza de cálculo de los cuantiles esta medida del riesgo (VaR) puede conducir a problemas de optimización no convexos. 6 Veáse, por ejemplo, Fernández y Escribano (2013) para una revisión histórica de la teoría de la decisión multicriterio.
6 28 E. Vercher 3. Selección de carteras aplicando metodologías fuzzy En el contexto del problema de selección de carteras, la incertidumbre del rendimiento futuro de los activos y el conocimiento imperfecto del comportamiento de los mercados pueden ser modelizadas aplicando diferentes estrategias basadas en las metodologías fuzzy. En lo que concierne a la primera fase del problema de selección, algunos autores han analizado el modelo MV y sus extensiones bajo un entorno de decisión fuzzy, en tanto que otras referencias proponen diferentes aproximaciones para cuantificar la incertidumbre del rendimiento futuro mediante distribuciones de posibilidad y de credibilidad. Asimismo, para la segunda fase del problema de selección las estrategias de optimización basadas en Soft Computing han sido ampliamente utilizadas. Para una buena recopilación de propiedades, resultados y aplicaciones de la teoría de los conjuntos fuzzy pueden consultarse los libros de Dubois y Prade (2000) y Zimmermann (2001). Veamos las aportaciones fuzzy al problema de selección de carteras atendiendo a los diferentes criterios antes mencionados Selección basada en teoría de la decisión fuzzy La definición de conjunto fuzzy fue dada por Zadeh (1965), y una clase muy especial de conjuntos fuzzy son las decisiones fuzzy en un contexto de optimización. En un proceso de toma de decisiones siempre hay un conjunto de alternativas o de decisiones, un conjunto de restricciones sobre la elección entre alternativas diferentes y una o varias funciones objetivo que asocian, a cada alternativa, la ganancia (o pérdida) resultante de su elección. Cuando este proceso tiene lugar en un entorno fuzzy, Bellman y Zadeh (1970) afirmaron que la simetría entre restricciones y objetivos es la principal característica del problema. Otros autores, sin embargo, son partidarios de los modelos no simétricos en los que se trata de manera diferente a las restricciones y los objetivos. Los fundamentos de la teoría de la decisión fuzzy fueron desarrollados en el trabajo de Bellman y Zadeh (1970), y según su propuesta 7, para tomar decisiones en un entorno fuzzy han de considerarse las funciones de pertenencia asociadas a los objetivos y a las desigualdades fuzzy respecto de un nivel de aspiración y del grado de satisfacción del cumplimiento de una restricción, respectivamente. Suponiendo que sea razonable asumir una compensación completa de objetivos y restricciones (propiedad de simetría), se define la función de pertenencia de la decisión fuzzy mediante el máximo grado de pertenencia alcanzado por cualquiera de los conjuntos fuzzy que los representan (Zimmermann, 1978). 7 The fuzzy objective function is characterized by its membership function, and so are the constraints. Since we want to satisfy (optimize) the objective function as well as the constraints, adecisioninafuzzyenvironmentisdefinedbyanalogytononfuzzyenvironmentsastheselection of activities that simultaneously satisfy objective function(s) and constraints. According to the above definition and assuming that the constraints are noninteractive, the logical and corresponds to the intersection. The decision in a fuzzy environment can therefore be viewed as the intersection of fuzzy contraints and fuzzy objective functions(s) (Zimmermann, 2001).
7 Soft Computing approaches to portfolio selection 29 Definición 3.1. Sea X el conjunto universal. Un conjunto fuzzy Q en X está caracterizado por una función de pertenencia µ Q(x) que a cada punto x de X le asocia un valor en el intervalo [0,1], el valor de µ Q(x) representa el grado de pertenencia de x al conjunto Q. Definición 3.2. Denotemos por G el conjunto fuzzy que representa un objetivo fuzzy, C el conjunto fuzzy para una restricción y D el conjunto fuzzy que representa la decisión fuzzy, D = G C, cuya función de pertenencia viene dada por: µ D(x) =min{µ G(x),µ C(x)}, x X. La decisión óptima se define mediante el siguiente conjunto: D 0 = {x X : x argmax µ D(x)}. Notar que si hubiese m objetivos y k restricciones en el problema, la decisión fuzzy D se definiría como la intersección de todas ellas y su función de pertenencia como el mínimo de todas las funciones de pertenencia correspondientes. Finalmente, la decisión óptima sería el conjunto D 0. En Watada (1997) se analiza el modelo MV bi-objetivo y se introducen funciones de pertenencia logísticas para representar los niveles de aspiración imprecisos para la rentabilidad esperada y la varianza del rendimiento de la inversión. En concreto, la función de pertenencia para el rendimiento esperado, E(x) = n j=1 x je(r j ), se define mediante: µ(e(x)) = exp[ β 1 (E(x) E M )] siendo β 1 el parámetro positivo de forma de la función logística y E M el punto en el soporte de la función de pertenencia con un valor de 0.5 (análogamente para la función de pertenencia asociada con el riesgo, V (x) = n j=1 σ ijx i x j, con parámetros β 2 y V M ) 8. Así, aplicando el principio de maximización del grado de pertenencia de la decisión fuzzy, el problema de selección queda planteado de la siguiente forma: (FMV) Max λ s.a λ +(exp[ β 1 (E(x) E M )])λ 1 λ +(exp[β 2 (V (x) V M )])λ 1 n j=1 x j =1 (3.1) x j 0, j=1...n donde λ es el grado de satisfacción de la solución del problema de programación no lineal FMV. Una aproximación similar puede encontrarse en León et al. (2000, 2002a), donde se introduce un modelo de programación lineal fuzzy para el problema de selección LMAD, considerando funciones de pertenencia trapezoidales. Es decir, 8 Los parámetros de forma de ambas funciones logísticas pueden ser sugeridos por los expertos financieros.
8 30 E. Vercher para la restricción fuzzy E(x) ρ, para x R n, se define el grado de satisfacción de la restricción mediante la función de pertenencia siguiente: 0 si E(x) < ρ r µẽ(x) = 1 ρ E(x) r si ρ r E(x) ρ 1 si E(x) ρ siendo r la máxima violación permitida para la restricción asociada al rendimiento esperado (análogamente para las restricciones fuzzy de cota, x j u j, pero con funciones lineales decrecientes). En León et al. (2002a,b) se propone calcular las tolerancias de manera objetiva a partir de los precios sombra de la solución de un problema lineal auxiliar, y se asocia una función de pertenencia de tipo exponencial a la varianza del rendimiento de la inversión: µṽ (x) = k(r 1 exp[ + V (x)) R + R ] 1 e k,r V (x) R + siendo R y R + los límites inferior (mejor valor) y superior (peor valor) de la función de pertenencia del riesgo, cuya forma viene dada por el parámetro k. La solución óptima de los problemas de optimización fuzzy formulados en cada caso (lineales o no lineales), es la que tiene el máximo grado de pertenencia al conjunto de decisión fuzzy, permitiéndose que algunas restricciones sean estrictas, i.e. no tengan asignada ninguna función de pertenencia. Para obtener la cartera óptima asociada con este modelo de decisión fuzzy pueden aplicarse procedimientos exactos o heurísticos (veáse, también, Cadenas et al. (2012)). En las formulaciones anteriores del problema de selección no se establecen diferencias entre objetivos y restricciones fuzzy, por lo que la incorporación de objetivos adicionales deja de ser una dificultad intrínseca del problema. Lo que se necesita es conocer las condiciones que el inversor (o los expertos, si fuese el caso) considera aceptables (tolerancias) tanto para los valores que deben alcanzar los objetivos fuzzy (metas), como para las restricciones fuzzy (flexibles). Las aportaciones más recientes al problema de selección mediante programación matemática fuzzy incorporan otras estrategias y metodologías con el propósito de resolver problemas más realistas. Por ejemplo, Gupta et al. (2011) proponen un modelo fuzzy con múltiples objetivos (riesgo, rendimiento, liquidez, idoneidad de los activos) para una región factible estricta de cardinalidad restringida y cotas inferior y superior en la inversión de cada activo. Los autores incorporan las preferencias del inversor mediante un análisis cluster para categorizar los activos y aplican un proceso AHP para obtener los pesos de los activos financieros en las diferentes funciones objetivo, resolviendo el problema fuzzy multi-objetivo con funciones de pertenencia lineales. Otra aportación al problema de selección incluyendo una dimensión ética, corresponde al modelo SRI (Socially Responsible Portfolios) propuesto en Bilbao-Terol et al. (2012). En este trabajo se aplican
9 Soft Computing approaches to portfolio selection 31 metodologias fuzzy para determinar el grado de atractividad de diversos fondos de inversión, y plantean un modelo de programación por metas fuzzy para la resolución de un problema de optimización cuyos objetivos son el rendimiento esperado y el VaR condicional, con restricciones fuzzy sobre el total del capital invertido en fondos-sri Modelos basados en la distribución de posibilidad La teoría de la posibilidad fue propuesta por Zadeh en 1978 y ha sido desarrollada en Dubois y Prade (1988a), donde las variables fuzzy se asocian a distribuciones de posibilidad. La posibilidad y necesidad de un suceso difuso (p.e., Q y) pueden ser evaluadas a partir de los valores de la función de pertenencia del conjunto fuzzy Q. En particular, para y R,setieneque: Pos{ Q y} =sup t y µ Q(t), Nec{ Q y} =1 sup t<y µ Q(t). siendo la medida de necesidad, Nec{ }, dual de la medida de posibilidad, Pos{ }. Según la propuesta de Zadeh (1978), un número fuzzy Q induce una distribución de posibilidad que es igual a µ Q. Es decir, si consideramos µ Q como una distribución de posibilidad, el grado de posibilidad de que Q tome el valor y puede ser representado mediante µ Q(y). Las distribuciones de posibilidad se representan también como conjuntos fuzzy normales y convexos. Veamos algunas definiciones: Definición 3.3. Un número fuzzy Q es un conjunto fuzzy definido sobre los reales R, cuya función de pertenencia µ Q(x) es semi-continua superiormente, verificando que sup x R µ Q(x) =1, y cuyos conjuntos de nivel superior, también llamados α-cortes: [ Q] α = {x R: µ Q(x) α}, sonconvexospara0 α 1. Definición 3.4. (Inuiguchi y Tanino, 2002) Se dice que un número fuzzy Q es de tipo-lr, si su función de pertenencia tiene la siguiente forma: L( A x s A ) si <x A µ Q(x) = 1 si A x B R( x B s B ) si B x<+ donde A y B satisfacen que A B, y son la cota inferior y superior del núcleo de Q, respectivamente,i.e.[a, B] ={x µ Q(x) =1}. s A y s B son los parámetros de escala de las colas izquierda y derecha de Q, respectivamente.l y R :[0, + ) [0, 1] son funciones de referencia no-crecientes y semi-continuas superiormente con lím t + L(t) =lím t + R(t) =0. Si existen dos números a y b, a<b, tales que {y : µ Q(y) > 0} [a, b],
10 32 E. Vercher se dice que Q es un número fuzzy de tipo-lr acotado, y se denota como Q = (a, A, B, b) LR,. Los números fuzzy de tipo LR constituyen una de las clases más generales de números fuzzy, abarcando no sólo los números triangulares y trapezoidales (con funciones de referencia lineales) sino una amplia representación de números fuzzy con funciones de referencia cóncavas o convexas. En Fig. 1 se muestra un número fuzzy de tipo LR con funciones de referencia de la familia de potencias Figura 1: Función de pertenencia del número fuzzy LR: Q =(0, 4, 5, 6)L2R 0,6, siendo L π (k) =1 k π y R ρ (k) =1 k ρ, para π =2yρ =0,6. En cuanto a las primeras aplicaciones de la teoría de la posibilidad en selección de carteras, Tanaka y Guo (1999) utilizan distribuciones exponenciales de posibilidad para modelizar la incertidumbre en los rendimientos e incorporan la opinión de expertos mediante un grado de posibilidad que refleja la similaridad entre el futuro estado de los mercados y el estado de los mismos en periodos anteriores; los modelos de selección de carteras asociados a diferentes escenarios de inversión se resuelven mediante programación cuadrática. En Inuiguchi y Ramík (2000) se revisan y comparan diferentes modelizaciones fuzzy del problema de selección de carteras basadas en la distribución de posibilidad (o de necesidad) de un evento fuzzy, que se resuelven mediante programación lineal posibilística. Arenas et al. (2001) proponen un modelo fuzzy de programación por metas para resolver un problema multi-índice en el que las metas conciernen al rendimiento, riesgo y liquidez de la inversión; los niveles de aspiración y los otros parámetros del problema se modelizan mediante distribuciones de posibilidad dadas por números fuzzy. Otros autores proponen la utilización explícita de los momentos posibilísticos de las correspondientes distribuciones de posibilidad de los rendimientos. Momentos posibilísticos Carlsson et al. (2002) modelizan las tasas de rendimiento de los activos, Rj para j = 1,...,n, mediante distribuciones de posibilidad trapezoidales, y utilizan momentos posibilísticos para cuantificar el riesgo y el rendimiento esperado de una cartera, σ 2 (r P )ye(r P ), respectivamente. Los autores definen una función de utilidad U(P )=E(r P ) ησ 2 (r P ), indicando que las carteras más atractivas son aquellas que tienen una utilidad mayor para un inversor dado, cuyo índice de
11 Soft Computing approaches to portfolio selection 33 aversión al riesgo se introduce mediante el parámetro η, y encuentran la solución exacta del problema de maximizar U(P ) aplicando condiciones de optimalidad de tipo Karush-Kuhn-Tucker. En esta aproximación resulta crucial el hecho de que los rendimientos fuzzy se representen mediante números LR de la misma forma, puesto que aplicando el principio de extensión de Zadeh, la combinación lineal positiva de números fuzzy LR con funciones de referencia de la misma forma devuelve un número fuzzy LR con identicos parámetros de las funciones de referencia. Sin embargo, para números fuzzy LR de diferente forma ese resultado no es válido según se prueba en Dubois y Prade (1988b), en donde la agregación de números fuzzy LR con funciones de referencia de distinta forma se define a partir de los conjuntos de nivel superior de sus funciones de pertenencia. Por tanto, para determinar la aproximación de los rendimientos fuzzy de una cartera en un entorno posibilístico será de gran importancia cómo se modelicen el riesgo y el rendimiento de los activos (i.e. qué funciones de pertenencia se les asigna) y cómo se calculan los momentos posibilísticos correspondientes. Respecto de la primera cuestión, en León y Vercher (2004) hemos establecido resultados de agregación de funciones de pertenencia de números fuzzy LR con funciones de referencia no lineales y con parámetros de forma diferentes. Posteriormente, en Vercher et al. (2007) calculamos los momentos posibilísticos de dichas agregaciones siguiendo la definición de intervalo de medias de un número fuzzy establecida por Dubois y Prade en Definición 3.5. (Dubois y Prade, 1987) Sea Q un número fuzzy cuyos conjuntos de nivel superior se representan mediante [ Q] α =[inf Q α, sup Q α ],para α [0, 1]. Elintervalodemediasde Q es el intervalo E( Q) =[E ( Q),E ( Q)] cuyos extremos son : E ( Q) = 1 0 (inf Q α ) dα y E ( Q) = 1 0 (sup Q α ) dα. Alternativamente, Carlsson y Fullér (2001) definen un intervalo de medias posibilístico para distribuciones de posibilidad continuas que está basado también en los conjuntos de nivel y es consistente con el principio de extensión. Los extremos de dicho intervalo se denotan como valor medio inferior (superior, respectivamente) posibilístico, y a partir de ellos se calculan la media y varianza posibilísticas. Esta definición aplica una función de pesos, f(α), acorde con la importancia que se le asigna a cada conjunto de nivel superior [ R j ] α.sinembargo, ninguna de las dos definiciones de intervalo de medias es superior a la otra para números fuzzy de tipo LR, según se comprueba aplicando diferentes relaciones de orden establecidas para comparar intervalos (Vercher et al., 2007). En León et al. (2004) se introduce el concepto de semi-desviación media absoluta inferior (downside risk) como medida intervalar del riesgo lateral de la inversión mediante la expresión: w E (P (x)) = E(max{0, E( R P (x)) R P (x)})
12 34 E. Vercher siendo R P (x) = n j=1 x j R j el rendimiento fuzzy de la cartera P (x) ye( R P (x)) su intervalo de medias en el sentido de la Def. 3.5, para rendimientos R j aproximados mediante números fuzzy trapezoidales. En Vercher (2008) se presenta el modelo extendido de media-riesgo lateral fuzzy (fuzzy mean-downside risk, FMDR), que puede representarse matemáticamente del modo siguiente: (FMDR) Min w E (P (x)) n s.a j=1 x R j j R f n j=1 x j =1 (3.2) l j x j u j j =1...n siendo l j 0 el límite inferior de la inversión en el activo j y R f el rendimiento fuzzy de un activo libre de riesgo. Para números fuzzy LR, de igual o diferente forma, hemos demostrado que el riesgo lateral fuzzy, w E (P (x)), es un intervalo cuyo extremo inferior es cero. Luego, para escalarizar la función objetivo se propone utilizar la amplitud del intervalo de la semi-desviación media absoluta inferior, w(p (x)) = length(w E (P (x)), que es una función lineal de las proporciones, x j, en las que los activos participan en la cartera. En cuanto a la restricción fuzzy que afecta al rendimiento, n j=1 x R j j R f, si lo que se pretende es seleccionar aquella cartera cuyo rendimiento fuzzy esperado sea superior a un rendimiento dado ρ, la aproximación más habitual consiste en la escalarización del intervalo de medias, seleccionando el punto medio de dicho intervalo: M(P (x)) = E ( R P (x)) + E ( R P (x)) 2 que es también una función lineal de x j, de modo que quedaría la restricción: M(P (x)) ρ. Ahora bien, sí en el modelo de selección se mantiene la restricción fuzzy n j=1 x R j j R f, hemos probado que el modelo FMDR se corresponde con un problema de programación lineal o de optimización semi-infinita lineal, y que esta última formulación aparece cuando las funciones de referencia de los rendimientos de los activos son de distinta forma (Vercher, 2008). Otros autores han desarrollado modelos posibilísticos de selección utilizando la definición de intervalo de medias posibilístico de Carlsson y Fullér (2001). En Zhang et al. (2007) se presentan dos modelos MV fuzzy basados en el valor medio y varianza posibilística inferior (superior, respectivamente) para definir las correspondientes fronteras de Pareto (inferior-superior), y se determinan ambas fronteras de manera analítica. Asimismo, se ha propuesto en ese contexto incluir en los modelos de selección una restricción basada en el VaR posibilístico que se introduce mediante la restricción: Pos( R j x j VaR) 1 β, yqueseresuelve asumiendo una distribución fuzzy-normal sobre las variables fuzzy R j (Li et al., 2013). Aunque este enfoque metodológico está ya claramente relacionado con los
13 Soft Computing approaches to portfolio selection 35 modelos basados en distribuciones de credibilidad y en conjuntos fuzzy-random (Liu y Liu (2002), Gil et al. (2014)). Rendimiento fuzzy de una cartera dada En las modelizaciones anteriores se aproxima la incertidumbre sobre el rendimiento de los activos mediante números fuzzy y, posteriormente, se cuantifica la incertidumbre asociada al rendimiento y riesgo esperados de una cartera mediante la agregación ponderada de los rendimientos de los activos individuales. Alternativamente, hemos propuesto aproximar directamente la incertidumbre del rendimiento de una cartera dada como una cantidad fuzzy utilizando los registros históricos, y cuantificar dicha incertidumbre mediante los momentos posibilísticos correspondientes a dicho número fuzzy 9. Hemos analizado este enfoque del problema de selección desde diferentes perspectivas, y utilizando diferentes familias de números fuzzy LR para aproximar la incertidumbre del rendimiento futuro de una cartera dada. En Bermúdez et al (2007) se propone un índice, RI β, para ordenar carteras cuyo rendimiento se aproxima mediante números fuzzy trapezoidales, dicho índice se define como una función paramétrica: RI β ( P X )=M( P X ) βw( P X ), (3.3) siendo β > 0, PX el rendimiento fuzzy de la cartera X, yw( P X )(M( P X )) la amplitud (punto medio) del intervalo de medias del número trapezoidal PX en el sentido de la Def. 3.5, respectivamente. Esta familia de índices asigna el peso máximo al rendimiento esperado y asume que el inversor es adverso al riesgo, de tal modo que asignando diferentes valores a β puede obtenerse un conjunto de mejores soluciones (no dominadas en el sentido de Pareto) para diferentes grados de aversión al riesgo. Una modelización bi-objetivo de este mismo problema, incorporando una restricción de cardinalidad, se ha resuelto en Bermúdez et al. (2012) mediante la aplicación de un algoritmo genético. Por otra parte, si no se asume que la distribución de posibilidad asociada al rendimiento de P X es simétrica, parece razonable considerar una medida de dicha asimetría 10, dado que en igualdad de condiciones para los dos primeros momentos un inversor racional elegiría aquella cartera que tuviese una mayor posibilidad de tener rendimientos más altos. En Vercher y Bermúdez (2013) se introduce el modelo posibilístico MDRS (Mean-Downside Risk-Skewness) que incluye los siguientes objetivos: maximizar los primeros dos momentos impares de la distribución de posibilidad del rendimiento y minimizar el riesgo lateral de la inversión para carteras factibles. Se incorporan al modelo MDRS condiciones 9 En Vercher y Bermúdez (2012) se han comparado estas dos aproximaciones de la modelización fuzzy del rendimiento de una cartera para modelos MDRS (mean-downside risk-skewness). 10 Lai en 1991 propuso el modelo MV-Skewness (MVS) y lo resolvía, en un esquema de programación por metas, mediante una escalarización ponderada de los tres objetivos.
14 36 E. Vercher de diversificación mediante cotas inferior y superior sobre la participación de cada activo en la cartera, y restricciones de cardinalidad sobre el tamaño de la misma, de modo que se tiene el siguiente conjunto factible: S = {x R n : n x j =1,l j x j u j,l j 0,k l c(x) k u } j=1 siendo c(x) =rank(diag(x)) 11, el número de proporciones estrictamente positivas en la cartera X. La formulación matemática de dicho modelo multi-objetivo de selección de carteras de cardinalidad restringida es la siguiente: (MDRS) Max z 1 = M( P X ) Min z 2 = w( P X ) Max z 3 = S( P X ) s.a x S (3.4) siendo S( P X ) el coeficiente posibilístico de asimetría introducido en Vercher y Bermúdez (2012). Los autores aproximan la incertidumbre del rendimiento y riesgo de una cartera dada mediante números fuzzy LR de la familia de potencias y aplican un algoritmo evolutivo sobre dos problemas bi-objetivo auxiliares, que acotan alternativamente la restricción asociada a uno de los dos momentos impares para aproximar la frontera óptima de Pareto del problema MDRS Modelos basados en la distribución de credibilidad Liu y Liu (2002) definen la credibilidad de un suceso difuso (p.e., Q y) como la media aritmética de sus medidas de posibilidad y necesidad, para y R: Cr{ Q y} = 1 2 (Pos{ Q y} + Nec{ Q y}). La medida de credibilidad puede considerarse como una medida alternativa de la incertidumbre de un suceso difuso, es la base de la teoría de la credibilidad 12 y tiene la interesante propiedad de ser auto-dual: Cr{ Q y} =1 Cr{ Q <y}. Recientemente, algunos autores han sugerido tratar los rendimientos de los activos mediante distribuciones de credibilidad o asumiendo que dichos rendimientos son variables de tipo fuzzy-random. Los momentos basados en la distribución de credibilidad se obtienen a partir de la definición de valor esperado para una variable fuzzy. 11 Nótese que los problemas de optimización sobre la región factible S son problemas NPhard, debido a que la función c(x) escuasicóncava. 12 La revisión presentada en Liu (2006) se considera una referencia clásica sobre la teoría de la credibilidad.
15 Soft Computing approaches to portfolio selection 37 Definición 3.6. (Liu y Liu, 2002) Sea ξ una variable fuzzy con distribución de credibilidad Φ ξ (x) =Cr{ξ x}. El valor esperado de ξ se define como: E(ξ) = + 0 (1 Φ ξ (x)) dx 0 cuando al menos una de estas dos integrales es finita. Φ ξ (x) dx A partir del concepto de valor crítico de una variable fuzzy resulta sencillo interpretar el valor en riesgo fuzzy (FVaR) como una medida de riesgo lateral de la inversión (Wang et al., 2011). Definición 3.7. (Liu, 2006) Sea ξ una variable fuzzy y γ (0, 1]. El valor γ- optimista de ξ se define mediante ξ sup (γ) =sup{r :Cr{ξ r} γ}. El trabajo de Huang (2007) incorpora variables fuzzy-random, ξ j, para tratar la incertidumbre de los rendimientos de los activos y propone diversos modelos de selección que utilizan medidas de riesgo basadas en la distribución de credibilidad asociada a cada cartera, en un entorno en el que coinciden elementos fuzzy y estocásticos sobre su rendimiento incierto 13. Uno de los modelos de selección propuestos podría representarse del modo siguiente: (CrE) Max E(ξ 1 x 1 + ξ 2 x ξ n x n ) s.a Cr{b (ξ 1 x 1 + ξ 2 x ξ n x n ) r} α(r) r R n j=1 x j =1 (3.5) x j 0, j =1...n siendo ξ j la variable fuzzy que representa el rendimiento del activo j, b un valor de rendimiento prefijado y α(r) una curva de confianza del inversor en función del riesgo de posibles pérdidas de magnitud r. Para resolver el problema de selección propone utilizar simulación fuzzy, para calcular los valores esperados y la credibilidad de los sucesos fuzzy (veáse, por ejemplo, Colubi et al., 2002), y un algoritmo genético para encontrar la solución óptima del problema. La aproximación al problema de selección de carteras mediante medidas de credibilidad ha permitido centrar el problema en el riesgo de futuras pérdidas (VaR), lo que puede ser interesante desde el punto de vista del inversor. Wang et al. (2011) analizan diferentes modelos escalares de selección que utilizan el valor en riesgo fuzzy como objetivo a minimizar o como restricción estricta, asumiendo que los rendimientos de los activos son números fuzzy LR (con funciones de referencia lineales) o números fuzzy-normales. Los autores también utilizan simulación fuzzy para obtener el fuzzy VaR cuando las variables fuzzy tienen di- 13 Este autor ha desarrollado una amplia variedad de modelos de selección basados en medidas de credibilidad, según puede consultarse en un trabajo de revisión (Huang, 2009).
16 38 E. Vercher ferentes distribuciones de credibilidad, y proponen un algoritmo evolutivo (Particle Swarm Optimization) para encontrar la solución óptima del problema de selección. En resumen, en un entorno de decisión fuzzy los problemas multi-objetivo (MO) se analizan asumiendo que los coeficientes de las funciones objetivo y de la matriz tecnológica o los términos del RHS son cantidades fuzzy, y/o suponiendo que las funciones objetivo o las restricciones se pueden caracterizar a partir de la lógica fuzzy. En muchos casos la frontera óptima de Pareto se determina mediante la aplicación de procedimientos de Soft Computing. Asimismo, en Jiménez et al. (2006) se interpreta la frontera de Pareto de los problemas MO como la solución fuzzy de un problema de optimización fuzzy, y plantean un algoritmo evolutivo multi-objetivo para resolver un problema de optimización no lineal con costes y restricciones fuzzy. 4. Enfoques evolutivos para la selección de carteras Los algoritmos evolutivos multi-objetivo (EMO) están diseñados, como alternativa a la aplicación de algoritmos exactos, para obtener una buena aproximación de la frontera óptima de Pareto aplicando operadores basados en la evolución a una población de individuos (soluciones). La principal motivación de estos procedimientos es encontrar un conjunto de soluciones no dominadas lo más cercanas que sea posible a la frontera óptima de Pareto (convergencia) y que la representen adecuadamente (diversidad y dispersión). Los algoritmos EMO comienzan con una población aleatoriamente generada y entran en un proceso iterativo que actualiza las sucesivas poblaciones mediante el uso de operadores basados en procesos evolutivos: selección, mutación, recombinación, preservación del elitismo y reparación. El proceso acaba seleccionando los mejores individuos de la última generación de soluciones, que conforman una aproximación de la frontera óptima de Pareto 14. Una de las ventajas de la aplicación de estos procedimientos radica en el hecho de que se obtiene una representación de toda la frontera eficiente en cada ejecución del algoritmo. Para comparar la calidad de las soluciones proporcionadas por los algoritmos EMO se utilizan diferentes medidas de convergencia y de dispersión (cubrimiento de la frontera óptima); dos de las métricas más utilizadas son el hipervolumen (Zitzler y Thiele, 1999) y la métrica C (Zhang y Li, 2007). La Fig. 2 muestra la aproximación de la frontera óptima de Pareto del problema MDRS (Eq. 3.4), con datos de rendimientos semanales de activos del IBEX35, para una ejecución de diferentes algoritmos evolutivos. 14 En Metaxiotis y Liagkouras (2012) se hace una revisión exhaustiva de algoritmos evolutivos multi-objetivo aplicados al problema de selección de carteras.
17 Soft Computing approaches to portfolio selection 39 Figura 2: Aproximaciones de la frontera óptima de Pareto para el modelo MDRS utilizando los algoritmos evolutivos: A-NSGAII, A-MOEA/D y MDRS-GA (Saborido et al., 2014). En particular, la inclusión de restricciones de cardinalidad en el problema de selección se considera útil desde un punto de vista práctico, aunque ello conlleve de manera implícita que hayan de resolverse problemas de programación matemática entera mixta para obtener soluciones óptimas del problema. En el trabajo pionero de Watada (1997) ya se proponía un algoritmo genético para resolver el problema bi-objetivo MV de cardinalidad restringida. Las primeras formulaciones de modelos de selección de carteras con cardinalidad restringida se aplicaban sobre el modelo MV, aunque posteriormente esta restricción ha ido incorporándose a otros modelos de selección más complejos (probabilistas, posibilísticos, fuzzy-random, etc.). Chang et al. (2000) utilizan diferentes procedimientos heuristicos (tabú search, recocido simulado, genético) para el modelo MV con restricción de cardinalidad y cotas (inferior y superior) sobre la proporción de capital que se puede invertir en un activo; los autores prueban que, debido a esas limitaciones, la frontera óptima restringida es más díficil de aproximar y puede presentar algunas discontinuidades. Cabe señalar que la gestión de soluciones no dominadas es computacionalmente simple en el caso bi-objetivo, pero mucho más complicada en presencia de tres o más objetivos. De modo que, la aplicación de algoritmos evolutivos está resultando fundamental para resolver el problema de selección cuando se incluye la restricción de cardinalidad (entre otras) en modelos con múltiples objetivos. Recientemente, Anagnostopoulos y Mamanis (2011) aplican cinco algoritmos evolutivos para explorar la frontera óptima de Pareto si la restricción de cardinalidad se incluye en el modelo MV como un objetivo adicional (a minimizar). Los autores comparan cinco propuestas evolutivas sobre instancias grandes y señalan el mejor comportamiento de los algoritmos SPEA2 (Strength Pareto Evolutionary Algorithm (Zitzler et al., 2001)) y NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (Deb et al., 2002)), para resolver problemas con un gran número de activos. En el trabajo de Liagkouras y Metaxiotis (2014) se hace
18 40 E. Vercher hincapié en la importancia del operador mutación para resolver el problema restringido de selección de carteras. Los autores consideran el mismo modelo MV de cardinalidad restringida que Chang et al. (2000), y resuelven el problema de optimización cuadrática entera mixta utilizando un nuevo operador de mutación insertado en los algoritmos SPEA2 y NSGA-II; comparan el comportamiento del nuevo operador con respecto a un operador clásico con los mismos algoritmos EMO y con la solución exacta del problema de selección, utilizando datos de activos de seis bolsas diferentes. En un contexto de optimización fuzzy, Gupta et al. (2013) han propuesto un modelo credibilístico de cardinalidad restringida con múltiples objetivos (rendimiento a corto y a medio plazo y liquidez), que incorpora como medida de riesgo la curva de confianza, α(r), introducida por Huang en El algoritmo propuesto para resolver el problema de selección es un híbrido que integra la simulación fuzzy en un algoritmo genético, para poder manejar los valores credibilísticos de las funciones objetivo con rendimientos fuzzy trapezoidales o funcionales no lineales. En Vercher y Bermúdez (2013) se reformula el modelo posibilístico MDRS con restricción de cardinalidad como dos problemas de optimización bi-objetivo, considerando el tercer objetivo como una restricción, y lo resuelven mediante un algoritmo genético. Los autores prueban que la incorporación de la asimetría como objetivo provoca importantes cambios en los patrones de inversión, en concordancia con lo señalado en Chunhachinda et al. (1997) para el modelo MVS (Mean-Variance-Skewness). Recientemente, Saborido et al. (2014) han extendido dos algoritmos evolutivos NSGA-II y MOEA/D (MO Evolutionary Algorithm Based on Decomposition (Zhang y Li, 2007)), para resolver directamente este problema tri-objetivo MDRS de cardinalidad restringida. Se han diseñado nuevos operadores de mutación y recombinación y, finalmente para gestionar las condiciones de factibilidad de las carteras se ha introducido un operador de reparación. Utilizando las adaptaciones propuestas se obtiene una representación suficientemente dispersa de la frontera óptima de Pareto, según se visualiza en la Fig. 2. Asimismo, para comparar el funcionamiento de estos algoritmos se han realizado numerosas ejecuciones de los mismos, comprobándose que hay diferencias significativas en el hipervolumen medio obtenido en cada caso, de modo que el mayor hipervolumen medio corresponde al algoritmo A-MOEA/D, así como el mayor porcentaje medio de soluciones no dominadas, lo que indica que su aproximación de la frontera óptima es la que alcanza mejor diversidad y convergencia. 5. Conclusiones El problema de selección de carteras sigue siendo un caso abierto, para las dos fases del proceso que señalaba Markowitz en Los nuevos modelos de selección de carteras van a tratar de incorporar elementos de análisis de datos,
19 Soft Computing approaches to portfolio selection 41 nuevas medidas de la incertidumbre y de la imprecisión, costes, predicciones, restricciones del mercado, perfiles del inversor, etc. Asimismo, para dar una (diversas) respuesta(s) al problema sencillo de dónde (en qué mercado y en qué activos) invertir un capital, atendiendo a los deseos del inversor y a su perfil (aversión al riesgo, inversión socialmente responsable, sostenibilidad, etc.) habrá que seguir desarrollando procedimientos de optimización específicos. En este trabajo nos hemos aproximado al problema de selección de carteras mediante la aplicación de metodologías fuzzy analizando algunas de sus características y particularidades, podría decirse que con un enfoque bastante sesgado. Somos conscientes de que este problema tiene muchas más facetas y permite aproximaciones mucho más complejas que las que hemos comentado aquí. Aunque el modelo inicial sigue pareciendo sencillo, resulta evidente que modelizaciones más realistas del problema de selección conducen a problemas de optimización más complejos. Ahora bien, el desarrollo de nuevas estrategias (híbridas) de resolución de los problemas de optimización asociados al problema de selección están permitiendo obtener y analizar soluciones de dicho problema que antes parecían díficilmente abordables. La aplicación de la lógica fuzzy y de técnicas de optimización del área de la inteligencia computacional (Soft Computing) van a seguir jugando un papel fundamental para la resolución de los modelos de selección de carteras y para la modelización y resolución de problemas de gestión y planificación financiera. Agradecimientos Este recorrido personal por el problema de selección de carteras se ha realizado en la buena compañia de J.D. Bermúdez, T. León, V. Liern y J.V. Segura. La autora les agradece que hayan querido compartir con ella algunos de los mejores tramos. Referencias [1] Anagnostopoulos K.P., y Mamanis G. (2011). The mean-variance cardinality constrained portfolio optimization problem: An experimental evaluation of five multiobjective evolutionary algorithms, Expert Syst. Appl., 38, [2] Arenas M., Bilbao A., y Rodríguez M.V. (2001). A fuzzy goal programming approach to portfolio selection, Eur. J. Oper. Res., 133, [3] Ballestero E., y Romero C. (1996). Portfolio selection: a compromise programming solution, J. Oper. Res. Soc., 47, [4] Bellman R., y Zadeh L.A. (1970). Decision-making in a fuzzy environment, Manage. Sci., 17,
20 42 E. Vercher [5] Bermúdez J.D., Segura J.V., y Vercher E. (2007) A fuzzy ranking strategy for portfolio selection applied to the Spanish stock market, Fuzzy Systems Conference, 1-4, Doi: /FUZZY [6] Bermúdez J.D., Segura J.V., y Vercher E. (2012). A multi-objective genetic algorithm for cardinality constrained fuzzy portfolio selection, Fuzzy Set. Syst., 188, [7] Bilbao-Terol A., Arenas-Parra M., y Cañal-Fernández V. (2012). Selection of Socially Responsible Portfolios using goal programming and fuzzy technology, Inf. Sci., 189, [8] Cadenas J.M., Carrillo J.V., Garrido MC, Ivorra C., y Liern V. (2012). Exact and heuristic procedures for solving the fuzzy portfolio selection problem, Fuzzy Optim. Decis. Mak., 11, [9] Carlsson C., y Fullér R. (2001). On possibilistic mean value and variance of fuzzy numbers, Fuzzy Set. Syst., 122, [10] Carlsson C., Fullér R., y Majlender P. (2002). A possibilistic approach to selecting portfolios with highest utility score, Fuzzy Set. Syst., 131, 13-21, [11] Chang T-J., Meade N., Beasley J. E., y Sharaiha Y. M. (2000). Heuristics for cardinality constrained portfolio optimization, Comput. Oper. Res., 27, , [12] Chankong V., y Haimes Y.Y. (1983). Multiobjective Decision Making: Theory and Methodology, North Holland, New York (USA). [13] Colubi A., Fernández-García C., y Gil M.A. (2002). Simulation of random fuzzy variables: an empirical approach to statistical/probabilistic studies with fuzzy experimental data, IEEE Trans. Fuzzy Syst, 10, [14] Chunhachinda P., Dandapani K., Hamid S. y Prakash A. J. (1997). Portfolio selection and skewness: evidence from international stock market, J. Bank. Finance, 21, [15] Deb K., Pratap A., Agarwal S., y Meyarivan T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II, IEEE Trans. Evol. Comput., 6(2), [16] Dubois D., y Prade H. (1987). The mean value of a fuzzy number, Fuzzy Set. Syst., 24, [17] Dubois D., y Prade H. (1988a). Possibility Theory, Plenum Press, New York (USA).
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