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dc.contributor.advisorGonzález-Vázquez, Sean N.
dc.contributor.authorLeón-Ortiz, Ulises R.
dc.contributor.authorMonroy-Salcedo, Paulina R.
dc.contributor.authorRobles-Cobian, Luis R.
dc.contributor.authorSanchez-Soto, Luis E.
dc.contributor.authorVaca-Gonzalez, Oscar L.
dc.date.accessioned2024-06-13T14:47:53Z
dc.date.accessioned2025-03-25T20:26:51Z
dc.date.available2024-06-13T14:47:53Z
dc.date.available2025-03-25T20:26:51Z
dc.date.issued2024-05
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/159340
dc.description.abstractEste reporte detalla el desarrollo y los resultados de un proyecto de aplicación profesional centrado en la evaluación y optimización de estrategias de asignación de activos. El objetivo principal fue mejorar las decisiones de inversión a través del uso avanzado de técnicas de backtesting, con un enfoque en la metodología de Riesgo Paridad Jerárquica (HRP). La metodología empleada incluyó la implementación de simulaciones estadísticas y herramientas analíticas para evaluar la efectividad de diversas estrategias de inversión bajo diferentes escenarios de mercado. El desarrollo del proyecto se estructuró en varias fases: investigación teórica, planeación detallada, ejecución de estrategias de inversión y análisis de los resultados obtenidos. Este enfoque metodológico permitió no solo aplicar conocimientos teóricos avanzados sino también obtener datos prácticos sobre el rendimiento de las estrategias implementadas. Los resultados mostraron que la aplicación de la estrategia HRP, complementada con técnicas de optimización, conduce a una mejor diversificación del riesgo y potencialmente mejora los retornos ajustados al riesgo. Las conclusiones resaltan la importancia de integrar herramientas analíticas avanzadas en la gestión de portafolios para responder eficazmente a las dinámicas cambiantes del mercado. El proyecto concluye que la implementación de estrategias de asignación de activos basadas en evidencia empírica puede significativamente enriquecer el proceso de toma de decisiones en inversión. Se sugiere la continuación de la investigación para expandir los modelos utilizados y explorar nuevas aplicaciones en diversos contextos financieros.
dc.description.sponsorshipITESO, A.C.es
dc.language.isospa
dc.publisherITESO
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.es
dc.subjectOptimización de Programas de Inversión en Intermediarios Financieros
dc.subjectModelación Matemática para el Desarrollo de Planes y Proyectos de Negocios
dc.subjectSustentabilidad y Tecnología
dc.titleEstrategias de Asset Allocation
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion


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RPAP_2024_Asset_Allocation_I.pdf2.147Mbapplication/pdfView/Open

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