Revista Odeon - Books and Journals

Revista Odeon

Editorial:
Universidad Externado de Colombia
Fecha publicación:
2020-04-27
ISBN:
1794-1113

Últimos documentos

  • Presentación
  • Cuando la gobernanza de los algoritmos falla: el caso The DAO

    Este artículo explora los desafíos de la gobernanza algorítmica utilizando el estudio de caso de The DAO, una efímera tentativa de crear una organización autónoma descentralizada en la plataforma de blockchain Ethereum. A pesar de su breve existencia y la significativa pérdida de inversión debido a una explotación de seguridad, The DAO ofrece ideas críticas sobre las formas emergentes de autoridad algorítmica, la gobernanza práctica de sistemas autónomos y descentralizados, y las posibles fallas en el diseño de incentivos y la modelización de acciones. El artículo también profundiza en el problema de agencia en economía y la gobernanza corporativa, ilustrando cómo estos conceptos se entrelazan con la gobernanza algorítmica.

  • Resolucion de la ecuación diferencial parcial de Black-Scholes mediante redes neuronales físicamente informadas

    Articulo conmemorativo por los 50 años del modelo Black-Scholes, en el cual se presenta la deducción de la ecuación diferencial parcial de valoración en el contexto de un modelo de mercado en tiempo continúo. Se propone como método de resolución el uso de una red neuronal físicamente informada (PINN), como una novedosa técnica del denominado aprendizaje de maquina científico, que permite resolver este tipo de ecuaciones sin la necesidad de un gran número de datos de entrenamiento. Se presenta la implementación del método y los resultados de valoración para el caso de opciones de compra europeas.

  • Aprendizaje por refuerzo para finanzas: una revisión

    Este artículo ofrece una revisión exhaustiva de la aplicación del aprendizaje por refuerzo (AR) en el dominio de las finanzas, y arroja una luz sobre el innovador progreso alcanzado y los desafíos que se avecinan. Exploramos cómo el AR, un subcampo del aprendizaje automático, ha sido instrumental para resolver problemas financieros complejos al permitir procesos de toma de decisiones que optimizan las recompensas a largo plazo. El AR es una poderosa técnica de aprendizaje automático que se puede utilizar para entrenar a agentes a fin de tomar decisiones en entornos complejos. En finanzas, el AR se ha utilizado para resolver una variedad de problemas, incluyendo la ejecución óptima, la optimización de carteras, la valoración y cobertura de opciones, la creación de mercados, el enrutamiento inteligente de órdenes y el robo-asesoramiento. En este artículo revisamos los desarrollos recientes en AR para finanzas. Comenzamos proporcionando una introducción al AR y a los procesos de decisión de Markov (MDP), que es el marco matemático para el AR. Luego discutimos los diversos algoritmos de AR que se han utilizado en finanzas, con un enfoque en métodos basados en valor y políticas. También discutimos el uso de redes neuronales en AR para finanzas. Finalmente, abordamos los resultados de estudios recientes que han utilizado AR para resolver problemas financieros. Concluimos discutiendo los desafíos y las oportunidades para futuras investigaciones en AR para finanzas.

  • Evidencia empírica del comportamiento de saltos en el mercado de bonos Colombiano

    La incorporación de procesos con saltos en la modelación de precios se ha demostrado que mejora el pronóstico de volatilidad, la valoración de activos y las coberturas de un portafolio. El estudio encuentra que en el mercado local de bonos soberanos de Colombia se observan saltos en la formación de precios a lo largo de toda la curva, con diferentes intensidades. Contrario a lo esperado, no se identifica una frecuencia de saltos menor en los bonos de largo plazo en comparación con los bonos de corto plazo. Además, se encuentra que los bonos con periodos de maduración similares tienen una mayor frecuencia de saltos en comparación con aquellos que tienen periodos al vencimiento más distantes. Esto indica una relación entre la proximidad en los periodos de maduración y la ocurrencia de saltos en los precios de los bonos soberanos. En cuanto a las estacionalidades, se encuentran patrones semanales persistentes en la frecuencia de los saltos. Asimismo, se observan aumentos significativos en la frecuencia de los saltos asociados a sorpresas en la información económica que afecta la política monetaria de Estados Unidos. Sin embargo, no se encuentran efectos similares asociados a anuncios específicos de política monetaria interna.

  • ¿Los cambios en la frecuencia de los datos afectan la precisión de la estimación del parámetro de tendencia en un proceso de difusión con salto?

    Este artículo explora el efecto que tiene la frecuencia de los datos en la precisión (medida por la varianza) del estimador de máxima verosimilitud (MLE - maximum likelihood estimator) del parámetro de tendencia μ en un proceso de difusión con salto a la Press (1967). Para ello, consideramos primero el caso sin saltos (es decir, el movimiento Browniano geométrico o GBM - geometric Brownian motion) como el modelo referencia, con el que se evidencia que la frecuencia de los datos es irrelevante. Acto seguido, consideramos el caso con saltos, en donde enfatizamos que las cosas son diferentes. Específicamente, observamos que en este caso la varianza asintótica del MLE del parámetro de tendencia es más alto que cuando no había saltos. Sin embargo, también observamos que cuando la frecuencia ocurre lo suficientemente seguido (alta frecuencia), es posible obtener la misma precisión para el MLE de μ que cuando se tiene el GBM, dado que para frecuencias más altas es más fácil “identificar” discontinuidades (saltos) en el precio para este modelo. Las pruebas matemáticas se llevan a cabo bajo el supuesto de que el MLE de μ se estima dados los demás parámetros, pero las simulaciones numéricas (Monte Carlo) demuestran que este es el caso también cuando todos los parámetros se estiman en conjunto.

  • Teoría moderna de portafolio: desarrollos fundamentales, extensiones y enfoques robustos

    En este trabajo se presentan los principales desarrollos teóricos de la teoría moderna de portafolios. Inicialmente, se introducen los elementos fundamentales del modelo media-varianza (MV) de Markowitz, su formulación y solución del problema de optimización, así como sus limitaciones. Luego, se presentan diferentes extensiones del MV al introducir medidas alternativas de riesgo, así como los ajustes del modelo de construcción de portafolios. En este ámbito, se expone el enfoque de downside risk. Finalmente, se introducen los enfoques robustos de portafolio teniendo en cuenta los enfoques: bayesiano, de optimización robusta y de paridad de riesgo. Desde estos nuevos enfoques se resaltan aquellos ajustes que permiten superar las principales limitaciones del modelo MV. También, se introducen desarrollos recientes que extienden las formulaciones originales del modelo de portafolio para tratar nuevos desafíos y problemáticas actuales.

  • Presentación
  • Inestabilidad financiera y regulación bancaria. La experiencia de imperios y naciones ibéricas a principios del siglo XIX

    Históricamente, la inestabilidad financiera ha sido un incentivo para realizar cambios en la regulación del funcionamiento de las instituciones bancarias. Este trabajo aborda las primeras experiencias bancarias sucedidas en Argentina, Brasil, España y Portugal, y sus crisis en la primera mitad del siglo XIX. Como bancos emisores, el principal escollo que debieron sortear fue garantizar la convertibilidad de sus billetes. En todos los países el Estado intervino, inicialmente y en general, intercambiando el privilegio emisor a cambio de favores económicos. Esto incidió de manera negativa en las primeras experiencias bancarias, mayoritariamente fracasadas. Los bancos que sobrevivieron recibieron soporte del Estado para continuar, pero también contaron con regulaciones más restrictivas respecto a la emisión. En los casos analizados, las crisis bancarias produjeron cambios diversos en la regulación de los bancos

  • The Colombian Financial Cycle, 1987-2021: What role for post-crisis regulation?

    El ciclo financiero consiste en la evolución conjunta de los precios de activos y el crecimiento de agregados de crédito. Sus regularidades han sido ampliamente estudiadas para paneles de países que suelen incluir economías desarrolladas y, ocasionalmente, economías en desarrollo o países poco desarrollados. Este artículo implementa una metodología innovadora para analizar el ciclo financiero colombiano desde perspectivas de serie de tiempo y de análisis bivariado. En primer lugar, caracterizamos expansiones y contracciones en el mercado accionario y el tipo de cambio real. Estas dos series representan dos tipos de activos que juegan un papel esencial como reserva de valor en países de ingreso medio. Nuestro análisis se complementa con la identificación de fases de expansión y contracción en el mercado de crédito denominado en moneda local. Contrastamos la hipótesis de que los cambios en la regulación, originados por la crisis finisecular del siglo XX en el país, impactaron la evolución de los precios de los activos y de los agregados crediticios. Encontramos que la amplitud y severidad de las fases de contracción se redujeron después de las reformas, lo que puede ser indicativo del éxito del proceso regulatorio. No hallamos efecto en el comportamiento de los precios de los activos y argüimos que esto es esperable dado que esta variable no era uno de los objetivos de la nueva regulación. Finalmente, observamos que el movimiento conjunto de los mercados de acciones y de crédito llega a un máximo durante periodos de crisis y toca mínimos en periodos de expansión económica. Esto es consistente con los hallazgos en la literatura internacional

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