Diseño de una estrategia de inversión para acciones del mercado bursátil Dow Jones

En este trabajo se desarrolla una estrategia de inversión para acciones del índice bursátil Dow Jones, que permite obtener una rentabilidad superior a la del índice en un período de tiempo de cinco años -- Se comienza analizando cada compañía de manera individual, mediante una valoración por flujos de caja libre descontados -- Luego se analizan sus indicadores financieros trimestrales y se calculan diversas valoraciones para cada compañía utilizando múltiplos financieros y bursátiles -- Finalmente, se establece una estrategia con 11 factores que pueden ser combinados entre sí, luego de una ponderación individual, con la idea de obtener rentabilidades superiores a la del índice -- Se simula la estrategia desde el año 2007 hasta la fecha, para un período de tiempo de nueve años, y se obtienen rentabilidades superiores al 10% EA, en contraste con la rentabilidad entregada por el índice del 3,15% EA -- La relación beneficio/riesgo del portafolio es igualmente superior cuando se evidencia que su coeficiente de Sharpe, de 0,65, es superior al del índice, de 0,18, lo que contradice la hipótesis de los mercados eficientes -- La estrategia está diseñada de manera modular, lo que permite la futura inclusión de otras compañías, con la idea de aumentar su robustez

Dynamics of the Dow Jones and the NASDAQ stock indexes

The goal of this study is the analysis of the dynamical properties of financial data series from worldwide stock market indices. We analyze the Dow Jones Industrial Average ( ∧ DJI) and the NASDAQ Composite ( ∧ IXIC) indexes at a daily time horizon. The methods and algorithms that have been explored for description of physical phenomena become an effective background, and even inspiration, for very productive methods used in the analysis of economical data. We start by applying the classical concepts of signal analysis, Fourier transform, and methods of fractional calculus. In a second phase we adopt a pseudo phase plane approach.

The Dow, Jones averages,

Mode of access: Internet.

An Analysis of Stock Market Performance:The Dow Jones Industrial Average and the Three Top Performing Lodging Firma: 1982-1988

In their dialogue - An Analysis of Stock Market Performance: The Dow Jones Industrial Average and the Three Top Performing Lodging Firms 1982 – 1988 - by N. H. Ringstrom, Professor and Elisa S. Moncarz, Associate Professor, School of Hospitality Management at Florida International University, Professors Ringstrom and Moncarz state at the outset: “An interesting comparison can be made between the Dow Jones lndustrial Average and the three top performing, publicly held lodging firms which had $100 million or more in annual lodging revenues. The authors provide that analytical comparison with Prime Motor Inns Inc., the Marriott Corporation, and Hilton Hotels Corporation.” “Based on a criterion of size, only those with $100 million in annual lodging revenues or more resulted in the inclusion of the following six major hotel firms: Prime Motor Inns, Inc., Marriott Corporation, Hilton Hotels Corporation, Ramada Inc., Holiday Corporation and La Quinta Motor Inns, Inc.,” say Professors Ringstrom and Moncarz in framing this discussion with its underpinnings in the years 1982 to 1988. The article looks at each company’s fiscal and Dow Jones performance for the years in question, and presents a detailed analysis of said performance. Graphic analysis is included. It helps to have a fairly vigorous knowledge of stock market and fiscal examination criteria to digest this material. The Ringstrom and Moncarz analysis of Prime Motor Inns Incorporated occupies the first 7 pages of this article in and of itself. Marriot Corporation also occupies a prominent position in this discussion. “Marriott, a giant in the hospitality industry, is huge and continuing to grow. Its 1987 sales were more than $6.5 billion, and its employees numbered over 200,000 individuals, which place Marriott among the 10 largest private employers in the country,” Ringstrom and Moncarz parse Marriott’s influence as a significant financial player. “The firm has a fantastic history of growth over the past 60 years, starting in May 1927 with a nine-seat A & W Root Beer stand in Washington, D.C.,” offer the authors in initialing Marriot’s portion of the discussion with a brief history lesson. The Marriot firm was officially incorporated as Hot Shoppes Inc. in 1929. As the thesis statement for the discussion suggests the performance of these huge, hospitality giants is compared and contrasted directly to the Dow Jones Industrial Average performance. Reasons and empirical data are offered by the authors to explain the distinctions. It would be difficult to explain those distinctions without delving deeply into corporate financial history and the authors willingly do so in an effort to help you understand the growth, as well as some of the setbacks of these hospitality based juggernauts. Ringstrom and Moncarz conclude the article with an extensive overview and analysis of the Hilton Hotels Corporation performance for the period outlined. It may well be the most fiscally dynamic of the firms presented for your perusal. “It is interesting to note that Hilton Hotels Corporation maintained a very strong financial position with relatively little debt during the years 1982-1988…the highest among all companies in the study,” the authors paint.

Utilización de los conceptos de caos y complejidad en empresas del sector financiero

Este proyecto busca determinar que utilización se hace de los conceptos de caos y complejidad en las empresas del sector financiero colombiano, para así encontrar la relación entre estos conceptos y la ocurrencia de eventos en la economía actual. Se adoptó un método descriptivo, donde se tomará como unidad de análisis una empresa representativa del sector financiero de Colombia. La compañía escogida para el análisis fue Bancolombia, la cual debido a su larga trayectoria dentro de la economía colombiana, ha demostrado un buen desempeño y el logro de sus objetivos a nivel nacional e internacional. El análisis realizado permitió tener una visión amplia y representativa del significado que el caos y la complejidad tienen para el sector financiero; y como sus respectivos conceptos se aplican a la hora de enfrentar condiciones extremas en la industria o la economía. Pero también como el comportamiento de variables pertenecientes a otras industrias, tienen la capacidad de afectar e influir en el normal comportamiento de la compañía. Se concluyó además que Bancolombia en épocas de crisis logra ser mucho más realista al afrontar los momentos. Las crisis se muestran como caos dentro de un sistema simple y organizado que afecta a sus diferentes variables no lineales, y que puede llegar a una interacción entre otros sistemas, produciendo así comportamientos críticos y complicados. Se muestra también que la complejidad dentro de un sistema financiero es una creación de interacciones simples que muestran un parámetro claro, casi deducible, que al interactuar entre todas se convierte en complejidad para las organizaciones como Bancolombia.

Descripción de la estructura organizacional del área de responsabilidad social de Davivienda en el año 2015

Este artículo emerge de la necesidad de documentar la operación, la evolución y los aprendizajes claves desarrollados a lo largo de la construcción, diseño y puesta en marcha de áreas de responsabilidad social y sostenibilidad en empresas Colombianas y extranjeras, bajo un contexto actual y real. El estudio de las variables antes mencionadas y la aplicación de una herramienta en el área de responsabilidad social del Banco Davivienda, permitió desarrollar un comparativo entre la teoría y la práctica, por lo que se logró construir un análisis de las políticas de sostenibilidad propias del banco, así como su ejecución y relación con las demás áreas organizacionales.

Cópulas: uma alternativa para a estimação de modelos de risco multivariados

Dentre os principais desafios enfrentados no cálculo de medidas de risco de portfólios está em como agregar riscos. Esta agregação deve ser feita de tal sorte que possa de alguma forma identificar o efeito da diversificação do risco existente em uma operação ou em um portfólio. Desta forma, muito tem se feito para identificar a melhor forma para se chegar a esta definição, alguns modelos como o Valor em Risco (VaR) paramétrico assumem que a distribuição marginal de cada variável integrante do portfólio seguem a mesma distribuição , sendo esta uma distribuição normal, se preocupando apenas em modelar corretamente a volatilidade e a matriz de correlação. Modelos como o VaR histórico assume a distribuição real da variável e não se preocupam com o formato da distribuição resultante multivariada. Assim sendo, a teoria de Cópulas mostra-se um grande alternativa, à medida que esta teoria permite a criação de distribuições multivariadas sem a necessidade de se supor qualquer tipo de restrição às distribuições marginais e muito menos as multivariadas. Neste trabalho iremos abordar a utilização desta metodologia em confronto com as demais metodologias de cálculo de Risco, a saber: VaR multivariados paramétricos - VEC, Diagonal,BEKK, EWMA, CCC e DCC- e VaR histórico para um portfólio resultante de posições idênticas em quatro fatores de risco – Pre252, Cupo252, Índice Bovespa e Índice Dow Jones

Eco-eficiencia e eco- efetividade como direcionadores de geração de valor em projetos

Este trabalho objetivou utilizar a metodologia de análise clínica para verificar se as empresas multinacionais com operação no Brasil aplicam os conceitos de eco-eficiência e eco-efetividade como direcionadores de valor para a aprovação de projetos. A metodologia geração de valor sustentável para o acionista desenvolvida por Hart e Milstein (2003) foi escolhida para ser a base da análise clínica. A análise clínica foi realizada em empresa multinacional listada entre as 500 maiores empresas do mundo e apontada como melhores práticas pelo índice de sustentabilidade Dow Jones, da bolsa de valores dos Estados Unidos da América. A análise clínica demonstrou que a empresa incorpora em sua política de aprovação de projetos de investimento os conceitos de sustentabilidade ambiental, sendo eficiente para a maioria dos aspectos de verificação com base na geração de valor sustentável para o acionista, sendo falha apenas na análise do ciclo de vida dos produtos.

Cálculo do Value at Risk (VaR) para o Ibovespa, pós crise de 2008, por meio dos modelos de heterocedasticidade condicional (GARCH) e de volatilidade estocástica (Local Scale Model - LSM)

O objetivo deste estudo é propor a implementação de um modelo estatístico para cálculo da volatilidade, não difundido na literatura brasileira, o modelo de escala local (LSM), apresentando suas vantagens e desvantagens em relação aos modelos habitualmente utilizados para mensuração de risco. Para estimação dos parâmetros serão usadas as cotações diárias do Ibovespa, no período de janeiro de 2009 a dezembro de 2014, e para a aferição da acurácia empírica dos modelos serão realizados testes fora da amostra, comparando os VaR obtidos para o período de janeiro a dezembro de 2014. Foram introduzidas variáveis explicativas na tentativa de aprimorar os modelos e optou-se pelo correspondente americano do Ibovespa, o índice Dow Jones, por ter apresentado propriedades como: alta correlação, causalidade no sentido de Granger, e razão de log-verossimilhança significativa. Uma das inovações do modelo de escala local é não utilizar diretamente a variância, mas sim a sua recíproca, chamada de “precisão” da série, que segue uma espécie de passeio aleatório multiplicativo. O LSM captou todos os fatos estilizados das séries financeiras, e os resultados foram favoráveis a sua utilização, logo, o modelo torna-se uma alternativa de especificação eficiente e parcimoniosa para estimar e prever volatilidade, na medida em que possui apenas um parâmetro a ser estimado, o que representa uma mudança de paradigma em relação aos modelos de heterocedasticidade condicional.

Entendiendo las volatilidades cíclicas de la cuenta de capitales y del PIB: un estudio de panel para países latinoamericanos

Incluye Bibliografía

Contribución al análisis multiescala de señales. Aplicación a imágenes de suelos agrícolas y series financieras

En el campo del análisis multirresolución de señales, bien sean señales unidimensionales o imágenes, la transformada wavelet (u ondícula) es una de las herramientas más atractivas y potentes debido a su capacidad de análisis de las estructuras y singularidades presentes en una señal cuando esta es analizada en distintas escalas. Este trabajo parte de la investigación de cómo la modificación directa de los coeficientes wavelets permite añadir información en forma de marcas de agua a una imagen o también como con las mismas técnicas se pueden realizar esquemas relativamente sencillos de eliminación de ruido en imágenes. Estas aplicaciones son el primer paso para entender qué información capturan los coeficientes wavelet obtenidos mediante las distintas versiones existentes de transformada wavelet Siguiendo la relación entre el módulo de los coeficientes wavelets resultantes en distintas escalas llegamos a poder caracterizar las singularidades presentes en señales o imágenes con aplicaciones prácticas en campos como el análisis de imágenes mamográficas. Esta relación no es más que el primer paso para enlazar la teoría wavelet con el formalismo multifractal, relación definida en primera instancia a partir de la transforma wavelet de módulo máximo. El análisis entre señal, transformada wavelet de módulo máximo e información local de cada coeficiente wavelet da origen a la contribución principal de este trabajo de tesis que consiste en la estimación directa de distintos parámetros multifractales a partir del cálculo de coeficientes derivados de manera local para cada muestra de una señal o pixel de una imagen. La metodología propuesta se aplica en primer lugar a señales de una dimensión de gran complejidad o irregularidad como son las series financieras y específicamente los valores que componen el índice Dow Jones. El resultado permite la cuantificación de la volatilidad o riesgo asociado a cada uno de esas series. En segundo lugar y como principal aplicación de la metodología de análisis multiescala propuesta, el trabajo de investigación se centra en cómo calcular parámetros multifractales en imágenes que reflejan la estructura de suelos agrícolas. Estas imágenes son obtenidas bien aplicando un tinte especial o mediante modernas técnicas de tomografía axial computarizada. En ambos casos, el objetivo es completar la caracterización estadística de la geometría de los flujos preferenciales de agua y otras sustancias, aspectos claves para el correcto tratamiento de suelos agrícolas. Para validar e interpretar cada uno de los algoritmos desarrollados se utilizan señales multifractales sintetizadas y se comparan los resultados obtenidos en las distintas aplicaciones respecto de algoritmos ya consolidados en cada caso.

El valor de mercado: una mirada desde la perspectiva de la inversión en políticas de sostenibilidad

Este documento examina la relación entre la inversión en desarrollo sostenible de firmas en mercados bursátiles en el mundo y su valor accionario con el propósito de mostrar si invertir en sostenibilidad genera valor de mercado para las compañías -- Para lograrlo se utilizaron una base de datos con el precio de cierre de las acciones y algunos indicadores financieros y bursátiles -- La selección de compañías que invierten en desarrollo sostenible se hizo con base en el índice global de sostenibilidad de Dow Jones para el año 2014 -- Durante el desarrollo se utilizaron técnicas no paramétricas y paramétricas para examinar el efecto de la sostenibilidad sobre el precio de las acciones -- Se encontró un efecto positivo, lo que indica que la inversión en políticas de sostenibilidad sí genera valor de mercado para las empresas que invierten en ellas