Teoría de carteras de inversión para la diversificación del riesgo: enfoque clásico y uso de redes neuronales artificiales (RNA)

Abstract

"La relación entre riesgo y ganancia es fundamental en el diseño de portafolios de inversión. La diversificación en los porta- folios de inversión persigue obtener la combinación óptima de activos que maximice la ganancia minimizando el riesgo. Bajo esta premisa, la investigación aborda la teoría clásica de las carteras de inversión adicionando a ésta criterios heu- rísticos y estadísticos con patrones de selección obtenidos c on redes neuronales artificiales (RNA). En una primera fase de aplicación y prueba se pretende delimitar el estudio a la factibilidad de las RNA para la conformación de portafolios de inversión con los activos que cotizan en el mercado bursátil venezolano. Se confronta la teoría clásica (modelo de progra- mación cuadrática de Markowitz) versus el enfoque alternativo de las RNA comparando los portafolios obtenidos con am- bas técnicas. Finalmente, se recomienda la optimización de la arquitectura de las RNA para estudios a posteriori y se pro- pone la continuidad del tópico usando otras técnicas de la Inteligencia Artificial y la Investigación de Operaciones aplicables al campo de las finanzas."