Optimización Robusta de Portafolios

Ponente(s): María De Los Ángeles Pérez Rojo

En este trabajo se presenta una nueva formulación del problema clásico de optimización de portafolios que toma en cuenta la incertidumbre que se introduce al estimar los parametros del problema. A esto se le conoce en la literatura especializada como optimización robusta.En la optimización robusta se introduce para cada uno de los parámetros un conjunto de incertidumbre que se define a partir de las regiones de confianza que se obtienen al estimar los parametros. Con este cambio el problema de optimización se transforma a un problema de minimización del máximo valor que toma la varianza del portafolio en los conjuntos de incertidumbre. Este problema se puede transformar a un problema de programación cónica de segundo orden (SOCP) cuyo costo es similar a un problema de optimización lineal con restriccciones cuadráticas.