Aplicación de lógicas difusas a la construcción de carteras de inversión de instrumentos de renta variable como herramienta de gestión de inversiones comparada con métodos tradicionales CAPM y MBL, dentro del mercado ecuatoriano de valores, período 2019-2021 - Meza Molina, Daniel Alfredo (2023)
La determinación de carteras de inversión en renta variable es un tema que actualmente se posiciona entre los principales tópicos relativos a finanzas e inversiones, existe una profusa literatura sobre la creación de modelos de inversión alternativos aplicados a países con mercados desarrollados, mientras que en Latinoamérica predomina el uso de modelos como el de Markowitz y Black-Litterman, estos métodos denominados como clásicos gozan de una aceptación generalizada entre quienes se dedican al mundo de las finanzas en Ecuador. Sin embargo, estos métodos requieren grandes cantidades de información que, en muchos casos, no existe, como es el caso del mercado nacional de valores, esto debido a distintos factores como la baja transaccionalidad de los instrumentos, la poca profundidad de mercado y las dificultades existentes para acceder a la información financiera. El objetivo de la presente investigación es determinar si la aplicación de metodologías alternativas como la lógica difusa puede generar resultados viables en comparación a los métodos de Markowitz y Black-Litterman aplicado al mercado nacional de valores. Se ha aplicado una metodología cuantitativa y cualitativa, presentando los resultados del trabajo a través de la evaluación de cinco acciones transadas en la bolsa de valores de Ecuador para construir una cartera de inversión. Los resultados indican que es posible aplicar la lógica difusa para construir carteras de inversión de renta variable con una simplificación sistemática de cálculos y un ahorro de tiempo que amplifica la adaptabilidad del modelo en comparación a las metodologías clásicas. Se proponen también metodologías complementarias a la lógica difusa que permiten ampliar y profundizar la línea de investigación para crear modelos difusos mucho más precisos y dinámicos que puedan evaluar distintos tipos de variables para mejorar los resultados obtenidos.