Resolución del problema de carteras de inversión utilizando la heurística de colonia artificial de abejas

• Autores: Mauricio Gutiérrez Urzúa, Patricio Galvez Galvez, Benjamin Eltit, Hernaldo Reinoso
• Localización: Estudios Gerenciales: Journal of Management and Economics for Iberoamerica, ISSN 0123-5923, Vol. 33, Nº. 145, 2017, págs. 391-399
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Solving the problem of investment portfolios using heuristics from artificialbee colony
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    El presente artículo resuelve el problema clásico de optimización de carteras de inversión, usando el modelo de media-varianza y proponiendo una forma de calcular la volatilidad a través de los modelos generalizados autorregresivos condicionalmente heterocedásticos (GARCH). El problema es resuelto a través de una metaheurística bioinspirada, llamada colonia artificial de abejas (artificial bee colony[ABC]), cuyo objetivo es reducir los tiempos de ejecución computacionales presentes en otras soluciones. Los resultados fueron contrarrestados con un trabajo anterior, resuelto con multiplicadores de Lagrange, encontrando una frontera de inversión similar, pero con una reducción del tiempo de ejecución notablemente inferior. Finalmente, se hace referencia a futuros trabajos dentro del área de las finanzas computacionales.

  • English

    The present article solves the classic problem of optimization of investment portfolios, using the model ofaverage-variance and proposing a way to calculate the volatility through the generalized autoregressiveconditional heteroskedasticity (GARCH) models. The problem is solved through a bio-inspired metaheu-ristic, called artificial bee colony (ABC), whose objective is to reduce the computational execution timespresent in other solutions. The results were counteracted by a previous work, solved with Lagrange mul-tipliers, finding a similar investment boundary, but with a notably lower reduction in execution time.Finally, reference is made to future work within the area of computer finance.