PORTAFOLIO DE TRES ACTIVOS FINANCIEROS

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "PORTAFOLIO DE TRES ACTIVOS FINANCIEROS"

Transcripción

1 PORTAFOLIO DE TRES ACTIVOS FINANCIEROS Contendo:. Introduccón.. Fondos Mutuos. Rendmento y Resgo.. Parámetros estadístcos de un Portafolo de Tres Actvos. a) El Retorno de un Portafolo. b) El Resgo de un Portafolo. c) Esquema Generalzado del cálculo del Resgo de un Portafolo. d) Determnacón práctca del Resgo de un Portafolo de Tres Actvos. 4. La Frontera Efcente para un Portafolo de Tres Actvos. 5. Línea de Mercado y el Retorno del Mercado. 6. Determnacón del Punto Tangente del Portafolo. 7. Determnacón del Punto de Mínma Vara nza. Sergo Bravo Orellana Profesor ESAN

2

3 RESÚMEN En el documento Determnacón de Portafolos de Actvos Fnanceros, la Frontera Efcente y la Línea de Mercado se presentaron los conceptos y técncas para la conformacón de portafolos en un mercado de dos accones. Ese documento permtó conocer las herramentas que se utlzan para la formacón de portafolos de actvos fnanceros con resgo, y la combnacón de éstos con actvos lbre de resgo. Tambén se vo la conformacón de la Frontera Efcente y la Línea de Mercado y la determnacón del punto T (punto tangente defndo por la nterseccón entre la Línea de Mercado y la Frontera Efcente). En este documento se generalzará los conceptos para la conformacón de portafolos de n actvos fnanceros y se detallará el procedmento para el caso partcular de un portafolo de actvos.. Introduccón. En el mercado fnancero exsten undades económcas que tenen superavt de efectvo y otras que necestan estos recursos. Entre las prmeras se pueden contar a nversonstas ndvduales (empresas o ahorrstas) e nversonstas nsttuconales como los fondos de pensones o los fondos mutuos, que captan los excedentes o el ahorro de los ndvduos y admnstran por ellos los recursos fnanceros. Todos ellos tenen captal que desean colocar en alguna alternatva de nversón. Las empresa tenen por momentos las dos poscones, cuando nverten tene necesdades de fnancamento y cuando sus proyectos maduran y no están nmersos en otros procesos de nversón pueden tener poscones de nversonstas fnanceros colocando sus excedentes en el Mercado de Captales. En el documento Determnacón de Portafolos de Actvos Fnanceros, la Frontera Efcente y la Línea de Mercado presentamos el benefco de la dversfcacón del resgo, que supone que el nversonsta optmza su combnacón de rentabldad y resgo de acuerdo a sus preferencas ndvduales. La dversfcacón permte formar portafolos con mayor rentabldad y/o menor resgo que los actvos fnanceros tomados ndvdualmente. Sn embargo, como se vo en el documento referdo la tarea es especalzada y compleja por los conceptos nvolucrados. En el presente documento se recogen datos del mercado y supondremos la sguente stuacón: un gerente fnancero de una empresa prevé que tendrá excedentes por un perodo extenso hasta que se programe una nversón de grandes dmensones, los acconstas le han encargado que busque comparatvamente la mejor alternatva de nversón temporal, sn asumr mayores resgos, los actvos fnanceros deben ser sufcentemente líqudos de modo que puedan ser cancelados una vez que se programe la nversón. El gerente fnancero tratará de maxmzar el rendmento para un determnado nvel de resgo de dcho captal nvertdo establecendo un portafolo de actvos fnanceros. Para ello debe estudar las alternatvas que ofrece le mercado fnancero y defnr cuales son los nstrumentos fnanceros en que la empresa está apta para nvertr. El mercado ofrece una varedad de actvos fnanceros en los cuales nvertr como por ejemplo nstrumentos de renta fja o de renta varable, nstrumentos en moneda naconal o

4 moneda extranjera, nstrumentos locales, naconales o nternaconales, todos con dstntas combnacones de rentabldad y resgo. Esta ampla varedad es la que permte a la empresa reducr el resgo total de sus colocacones al nvertr en un portafolo de actvos fnanceros dversfcado, en el que el nvel de resgo sea aceptable para los acconstas de la empresa dada una rentabldad esperada, o en el que la rentabldad esperada sea aceptable dado un determnado nvel de resgo. Podríamos hacer un ensayo de la conformacón de un Portafolo de las dferentes alternatvas de nversón. No obstante, con fnes de presentacón asumremos que el gerente tene la sguente poscón:. Los admnstradores de los fondos mutuos son profesonales que se dedcan a la optmzacón de los Rendmentos y Resgo de Portafolo de Actvos Fnanceros.. Podría elegr un fondo y cumplr su objetvo, pero por mayor segurdad elge una combnacón tres de los fondos de mayor tamaño para optmzar su nversón en dólares, que es la moneda de sus excedentes (lo cual evta exponerse a un resgo adconal de tpo de cambo) /.. Fondos Mutuos. Rendmento y Resgo. Dada la poscón asumda por el gerente de la empresa, el análss se concentra a los tres fondos mutuos en moneda extranjera cuyos valor cuota se muestran en el cuadro sguente. Fondo 0/09/999 /0/999 0//999 //999 /0/000 9/0/000 /0/000 0/04/000 /05/000 0/06/000 /07/000 CREDIFONDO RF - $ 4,0677 5,07 5,745 6,50 7,984 7,8849 8,59 9,977 0,00 0,6585,545 WIESE R PREMIUM,854,957,0497,468,56,49,49,584,609,7,800 SANTANDER HR $ 0,095 0,7544,4779,779,988,5 4,8 4,954 5,7089 6,49 7,05 Esto no consttuye una contradccón con la dea general de la cartera dversfcada ya que el resultado será una combnacón óptma de nversón en cada fondo mutuo, la cual será consderada como un nuevo actvo, que a su vez podrá ser combnado con otros hasta formar eventualmente el portafolo total. En base al valor cuota de los últmos días de cada mes se calcula el rendmento mensual de la nversón para los doce últmos perodos que se tenen datos dsponbles por la CONSASEV. En este ejemplo se trabaja con datos mensuales, sn embargo para trabajos de mayor envergadura se debería trabajar con los valores semanales correspondentes a por lo menos tres años. Esto tene una mplcanca adconal: al aumentar el número de datos, el / A pesar de la dversdad de la oferta de nstrumentos fnanceros en el mercado, una empresa puede estar lmtada a nvertr en certos tpo de actvos fnanceros, en vrtud de la polítca de la empresa fjada por los acconstas a través del Drectoro, por una autorzacón del ente regulador, (por ejemplo, según el Reglamento de la Ley del Sstema Prvado de Pensones Decreto Supremo Nº EF, las AFP pueden nvertr como máxmo tres por cento (%) del valor del Fondo en cuotas de partcpacón de un determnado fondo mutuo y qunce por cento (5%) del valor de cada emsón o sere de accones emtdos por una empresa determnada) o por otras lmtacones como son el acceso a los mercados, el tamaño de las operacones fnanceras o la experenca y capacdad de sus gerentes. 4

5 tratamento estadístco corresponde al de una poblacón (como se segurá aquí) más que al de una muestra /. En el sguente cuadro y en el gráfco se muestra el rendmento mensual de cada uno de los tres fondos mutuos analzados para los últmos doce meses dsponbles. Fondo Oct-99 Nov-99 Dc-99 Ene-00 Feb-00 Mar-00 Abr-00 May-00 Jun-00 Jul-00 Ago-00 CREDIFONDO RF - $ 0,765% 0,580% 0,60% 0,55% 0,540% 0,55% 0,549% 0,544% 0,506% 0,5% 0,549% WIESE R PREMIUM 0,776% 0,74% 0,744% 0,8% 0,70% 0,676% 0,664% 0,684% 0,66% 0,65% 0,648% SANTANDER HR $ 0,668% 0,65% 0,68% 0,660% 0,54% 0,6% 0,66% 0,657% 0,6% 0,577% 0,60%,00% RETORNO DE FONDOS MUTUOS DE RENTA FIJA - DOLARES 0,75% 0,50% Retorno de Inversón en CREDIFONDO RF - $ 0,5% Retorno de Inversón WIESE R PREMIUM Retorno de Inversón SANTANDER HR $ 0,00% Oct-99 Nov-99 Dc-99 Ene-00 Feb-00 Mar-00 Abr-00 May-00 Jun-00 Jul-00 Ago-00 Sep-00 Los parámetros estadístcos báscos de estas seres de retornos de los fondos mutuos, son el retorno medo y la desvacón estándar que representa el resgo ndvdual. Sn embargo, para portafolos de actvos, los térmnos de Retorno Prom. Desvacón Std. R s CREDIFONDO RF - $ 0,569% 0,06% WIESE R PREMIUM 0,700% 0,056% SANTANDER HR $ 0,6% 0,05% las covaranzas son más mportantes para determnar su resgo que las varanzas de los actvos ndvduales. Con una rápda observacón de estos resultados se puede llegar conclusones smples y drectas: s sólo se nverte en CREDIFONDO RF - $ y en SANTANDER HR $. Por tener mayor rentabldad promedo y menor resgo, la nversón debería ser 00% en SANTANDER HR $. La eleccón entre WIESE R PREMIUM y SANTANDER HR $ no es tan clara ya que el prmero tene mayor rentabldad pero tambén presenta un mayor resgo. Los parámetros de rentabldad y resgo de los actvos fnanceros son nsufcentes para estructurar un portafolo, se necesta tener la herramenta que nos permta ver el resultado de nvertr en los tres o más actvos. / Para fnes práctcos, la dferenca está en el denomnador de la desvacón estándar, con lo que se logra parámetros nsezgados, con tendenca a no ser m mayores n menores que el valor verdadero lo que afecta los valores de las varanzas y covaranzas (para una muestra el denomnador es n- y para una poblacón es n ). 5

6 . Parámetros estadístcos de un Portafolo de Tres Actvos. Los parámetros estadístcos que se necestan para trabajar con más de una sere de datos al msmo tempo son los Coefcentes de Correlacón (r j ), tomando las seres de datos de dos en dos. Los Coefcentes de Correlacón, presentados en el sguente cuadro (Matrz de Correlacones), se utlzan para determnar la forma como covarían los retornos de un actvo frente a otro. S los retornos de la Accón y la Accón ascenden y descenden al msmo tempo se dce que tenen una correlacón postva o covarían postvamente. S cuando una ascende la otra descende, se dce que tenen una correlacón negatva o covarían negatvamente. Sucede que los retornos de la accón frente a la accón varían sn nngún orden observable, entonces se dce que tenen un índce de correlacón cero o no tenen covaranza. La matrz de correlacón se establece según la estructura mostrada por una lógca de trabajo. Como se observa en la prmera columna y la prmera fla se j = j señalan los retornos del actvo, y respectvamente. En la nterseccón de la = accón por ejemplo (fla) y (columna) se tendrá el índce de correlacón, que es smlar al índce encontrado en la fla y columna,. Así el es gual a porque está ndcando el índce de correlacón del actvo frente a sí msmo y es gual a. En térmnos generales denotamos el índce de correlacón como r j, donde representa la fla y j la columna /. Matrz de correlacones r r r r r r r r r r r r r r r CREDIFONDO RF - $ WIESE R PREMIUM SANTANDER HR $ CREDIFONDO RF - $ WIESE R PREMIUM 0,58848 SANTANDER HR $ 0, , Adconalmente la Herramenta de Análss de Datos puede producr una Matrz de Covaranzas de las poblacones. La Covaranza (s j ) tambén es una medda de la relacón entre dos rangos de j j = = = j j j r r r r s s s r s s s datos y se calcula como el r s s s promedo del producto de desvacones de puntos de datos de las medas respectvas. La prncpal dferenca entre el Coefcente de Correlacón y la Covaranza está en que la prmera es ndependente de la undad de medda. La relacón entre el Coefcente de Correlacón y la Covaranza se muestra en el cuadro, junto con dos propedades útles de la Covaranza. Matrz de covaranzas CREDIFONDO RF - $ WIESE R PREMIUM SANTANDER HR $ CREDIFONDO RF - $ 4,009E-07 WIESE R PREMIUM,844E-07,085E-07 SANTANDER HR $,0097E-07 9,76E-08,55E-07 / En MS Excel 000 se cuenta con una Herramenta de Análss de Datos que produce drectamente una Matrz de Correlacón como la que se, a partr de s eres de datos. 6

7 Dada una partcpacón relatva de actvos fnanceros, el portafolo resultante tene sus propos parámetros estadístcos calculados a partr de los parámetros ndvduales de cada actvo y los coefcentes de correlacón (y/o covaranzas). a) El Retorno de un Portafolo. El retorno esperado del portafolo, (Rp) resulta del promedo ponderado, por las partcpacones relatvas ( ), de los retornos ndvduales (R ). Retorno de un portafolo de n actvos: n Rp = = R Retorno de un portafolo de tres actvos: Rp = R + R + R = = R El cuadro sguente lustra el cálculo para un portafolo de tres actvos con partcpacones relatvas de 0%, 5% y 55%. R x R CREDIFONDO RF - $ 55,0% 0,569% 0,% WIESE R PREMIUM 0,0% 0,700% 0,40% SANTANDER HR $ 5,0% 0,6% 0,56% Rp 0,609% b) El Resgo de un Portafolo. El cálculo de la desvacón estándar del portafolo ( p ) es un poco más complcado que el cálculo del retorno y obedece a la sguente fórmula general para un Portafolo de n Actvos: P = n n = j= j j j Para este caso de un Portafolo de tres Actvos (n=), la desvacón estándar es: P = equvalente a: P = = j= j, j j c) Esquema Generalzado del cálculo del Resgo de un Portafolo. La varanza de los retornos del portafolo es el cuadrado de la desvacón estándar y en valor es la suma de los térmnos de la matrz de covaranzas ponderada por las poscones relatvas de cada actvo del portafolo. La matrz de covaranzas ponderada se puede obtener de: P = W W donde W es la matrz de las poscones relatvas (nx: n flas por una columna), W es la matrz de poscones relatvas transpuesta (xn: una fla por n columnas) y Σ es la matrz de covaranzas del portafolo. 7

8 W = [ ] Para el caso de tres actvos: ; = y W = de donde P = [ ] Es decr, multplcando: y smplfcando se obtene: P = P = La matrz de covaranzas ponderadas, para el caso de tres actvos, se puede obtener práctcamente en la sguente tabla multplcando cada elemento de la matrz de correlacones por los correspondentes elementos de las dos s s s s r r r s r r r s r r r prmeras flas y de las dos prmeras columnas, donde se encuentran los valores de las partcpacones relatvas y las desvacones estándar de cada actvo del portafolo. Alternatvamente, la matrz de covaranzas ponderadas, para el caso de tres actvos, se puede obtener práctcamente en la sguente tabla multplcando cada elemento de la matrz de covaranzas por el correspondente elemento de la prmera fla y de la prmera columna, donde se encuentran los valores de las partcpacones relatvas. s s s s s s s s s d) Determnacón práctca del Resgo de un Portafolo de Tres Actvos. A contnuacón se lustra cómo los dos métodos práctcos explcados anterormente para obtener la matrz de correlacones ponderada para un portafolo de tres actvos fnanceros, dada la partcpacón relatva de cada uno y conocdas las desvacones estándar. Cada método parte de la matrz completada, ya sea de la matrz de correlacones o la matrz de covaranzas para llegar a un msmo resultado la matrz de covaranzas ponderadas: 55,0% 0,0% 5,0% s 0,06% 0,056% 0,05% s CREDIFONDO RF - $ WIESE R PREMIUM SANTANDER HR $ 55,0% 0,06% CREDIFONDO RF - $ 0,58 0,4648 0,0% 0,056% WIESE R PREMIUM 0,58 0,4769 5,0% 0,05% SANTANDER HR $ 0,4648 0,4769 8

9 55,0% 0,0% 5,0% CREDIFONDO RF - $ WIESE R PREMIUM SANTANDER HR $ 55,0% CREDIFONDO RF - $ 4,009E-07,844E-07,0097E-07 0,0% WIESE R PREMIUM,844E-07,085E-07 9,76E-08 5,0% SANTANDER HR $,0097E-07 9,76E-08,55E-07 Matrz de covaranzas ponderadas CREDIFONDO RF - $ WIESE R PREMIUM SANTANDER HR $ CREDIFONDO RF - $,8E-07,0059E-08,4084E-08 WIESE R PREMIUM,0059E-08,E-08 4,6088E-09 SANTANDER HR $,4084E-08 4,6088E-09 7,59706E-09 Como se ndcó, la suma de todos los térmnos de la matrz de covaranzas ponderada es la varanza de los retornos de portafolo y su raíz cuadrada es la desvacón estándar, ambos son ndcadores de resgo. Varanza del Portafolo (Sp) Desv. Std. Portafolo (Sp) 0,00009% 0,0468% 4. La Frontera Efcente para un Portafolo de Tres Actvos. Se ha obtendo hasta el momento la rentabldad y resgo de una determnada combnacón de los tres actvos fnanceros que conforman este portafolo partcular. Cada combnacón da lugar a un portafolo posble con su propo retorno promedo y desvacón estándar. Las combnacones son lmtadas. Una de esas combnacones dará lugar al portafolo óptmo y otra combnacón dará el portafolo de mínma varanza. Ambos portafolos están formados por partcpacones relatvas (aún desconocdas) de los tres actvos fnanceros. Para encontrar la totaldad de los portafolos posbles, bastaría con varar aleatoramente las poscones relatvas de las nversones en cada uno de los tres actvos, asegurándose que el total sume 00%, y calcular los parámetros para cada portafolo: la rentabldad (retorno esperado) y el resgo (desvacón estándar) con los métodos explcados anterormente. Sn embargo esta técnca crearía un gran caos y montañas de data nútl. Recordando que en el caso de dos actvos fnanceros, el conjunto de portafolos posbles se representaba por una curva de rentabldad y resgo llamada la Frontera Efcente, se puede llegar ala conclusón que en este caso de un portafolo de tres actvos, la Frontera Efcente toma la forma de la envolvente a una Famla de curvas de rentabldad y resgo. Sobre la parte superor de dcha envolvente todavía hay una nfndad de portafolos en los que la rentabldad aumenta con el resgo y cualquera de ellos podría ser aceptable para dstntos nversonstas. Se puede obtener una magen gráfca de dcha la famla de curvas procedendo de la sguente manera: se mantene constante la partcpacón de uno de los actvos en el portafolo hacendo varar los otros dos de tal manera que se obtendrá una de las curvas, luego se toma un nuevo valor para la constante obtenendo otra curva y así sucesvamente. 9

10 En los cuadros y gráfcos sguentes se presentan dos elementos de la famla de curvas que corresponden a los casos partculares en los que la partcpacón relatva de la nversón en uno de los fondos mutuos permanece prmero en 5% y luego en 75% del total del portafolo mentras que la partcpacón de los otros dos actvos varía 4 /. % Inversón WIESE R PREMIUM 0% 5,0% 0,0% 5,0% 0,0% 5,0% 0,0% 5,0% 40,0% % Inversón en CREDIFONDO RF - $ 55% 75% 70% 65% 60% 55% 50% 45% 40% 5% % Inversón SANTANDER HR $ 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% Desv. Std. Portafolo (Sp) 0,0468% 0,05% 0,0506% 0,049% 0,0479% 0,0468% 0,0458% 0,0450% 0,0444% 0,0440% Retorno Promedo del Portafolo (Rp) 0,609% 0,58% 0,589% 0,596% 0,60% 0,609% 0,65% 0,6% 0,68% 0,65% 45,0% 50,0% 55,0% 60,0% 65,0% 70,0% 75,0% 80,0% 85,0% 90,0% 95,0% 00,0% 0% 5% 0% 5% 0% 5% 0% -5% -0% -5% -0% -5% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 5,0% 0,047% 0,047% 0,049% 0,044% 0,0448% 0,0455% 0,0464% 0,0475% 0,0487% 0,050% 0,056% 0,05% 0,64% 0,648% 0,655% 0,66% 0,668% 0,674% 0,68% 0,687% 0,694% 0,700% 0,707% 0,7% % Inversón WIESE R PREMIUM 0% 5,0% 0,0% 5,0% 0,0% 5,0% 0,0% 5,0% 40,0% % Inversón en CREDIFONDO RF - $ 5% 5% 0% 5% 0% 5% 0% -5% -0% -5% % Inversón SANTANDER HR $ 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% Desv. Std. Portafolo (Sp) 0,047% 0,06% 0,055% 0,050% 0,048% 0,047% 0,050% 0,054% 0,06% 0,070% Retorno Promedo del Portafolo (Rp) 0,66% 0,609% 0,66% 0,6% 0,69% 0,66% 0,64% 0,649% 0,655% 0,66% 45,0% 50,0% 55,0% 60,0% 65,0% 70,0% 75,0% 80,0% 85,0% 90,0% 95,0% 00,0% -0% -5% -0% -5% -40% -45% -50% -55% -60% -65% -70% -75% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 75,0% 0,08% 0,095% 0,040% 0,046% 0,044% 0,046% 0,048% 0,050% 0,055% 0,0547% 0,0570% 0,0594% 0,668% 0,675% 0,68% 0,688% 0,694% 0,70% 0,708% 0,74% 0,7% 0,77% 0,74% 0,740% Dagrama de Rentabldad y Resgo (SANTANDER HR $ : Fjo) 0,75% Retorno Promedo portafolo (Rp) 0,7% 0,7% 0,69% 0,67% 0,65% 0,6% 0,6% 0,59% SANTANDER HR $ : 75% SANTANDER HR $ : 5% 0,57% 0,04% 0,09% 0,044% 0,049% 0,054% 0,059% Desv. Std. Portafolo (Sp) 4 / MS excel 000 ofrece el comando Tabla del menú Datos, que permte llenar una tabla de resultados en funcón de la varacón de uno de los datos. La extensón y detalle de la tabla de resultados sólo está lmtada por la ampltud de la varacón del dato orgnal. En este caso la partcpacón relatva de la nversón en uno de los actvos se ha varado desde 0 hasta 00% en tramos de 5% 0

11 5. La Línea de Mercado y el Retorno de Mercado. = R x( ) Rf Un portafolo formado por un actvo lbre de resgo y un actvo con resgo tene un ntercambo lneal de rentabldad y resgo, como se vo en documento anteror. Suponendo que la Rp = nversón en uno de los actvos es excluyente, se puede formar con cada uno de los tres actvos fnanceros (fondos mutuos) y el actvo lbre de resgo un portafolo cuya rentabldad esperada y su desvacón estándar cumplen las fórmulas ndcadas en el cuadro adjunto. La sguente gráfca se construye usando los datos presentados anterormente y una tasa lbre de resgo (Rf) que es consderada en este caso en 5,56% efectva anual o 0,45% Retorno Prom. Desvacón Std. R s CREDIFONDO RF - $ 0,569% 0,06% WIESE R PREMIUM 0,700% 0,056% SANTANDER HR $ 0,6% 0,05% Rf 0,45% 0,000% Rp mensual. Cada punto de una msma recta representa una combnacón dferente de las partcpacones relatvas de un actvo con resgo y del actvo lbre de resgo. Dagrama de Rentabldad y Resgo Portafolos de un actvo con Resgo y un Actvo Lbre de Resgo Retorno Promedo Portafolo (Rp) 0,70% 0,65% 0,60% 0,55% 0,50% 0,45% CREDIFONDO RF - $ WIESE R PREMIUM SANTANDER HR $ Portafolo ,40% 0,000% 0,005% 0,00% 0,05% 0,00% 0,05% 0,00% 0,05% 0,040% Desv. Std. Portafolo (Sp) Se observa que la recta del portafolo formado con nversones en SANTANDER HR $ y en el actvo lbre de resgo tene mayor pendente que las rectas de los otros dos portafolos. Esta sería la mejor decsón de nversón ndependente porque para un msmo nvel de resgo el portafolo ofrece mayor rentabldad y para una determnada rentabldad, el resgo es menor (para todas las partcpacones relatvas del actvo con resgo en el portafolo). En el msmo gráfco se observa sn embargo, una recta de mayor pendente: la recta que representa el portafolo formado por el actvo lbre de resgo y un actvo con resgo formado a su vez por una determnada combnacón de las partcpacones relatvas de los tres actvos con resgo en las proporcones de 55%, 0% y 5%. De aquí se puede deducr que otros portafolos (dstntas combnacones de los tres actvos) podrán tener mayor pendente y por lo tanto ser una mejor alternatva de nversón.

12 Pero, en el acápte anteror se llegó a la conclusón que el portafolo óptmo pertenecía a la Frontera Efcente. Por lo tanto, para que tambén pertenezca a la recta de máxma pendente (que parte del punto de resgo cero y rentabldad Rf) el portafolo óptmo deberá estar representado por el punto tangente entre una recta (llamada la Línea de Mercado) y la parte superor de la envolvente a la famla de curvas de rentabldad y resgo (la Frontera Efcente). A dcho punto se le conoce como el Retorno del Mercado y representa la mejor combnacón de rentabldad y resgo para un portafolo formado por una combnacón de partcpacones relatvas de los tres actvos con resgo y un actvo lbre de resgo. El Retorno del Mercado representa la nversón más efcente que el mercado puede escoger realzando un balance de rentabldad y resgo. El concepto es el msmo que para el caso de un portafolo de dos actvos fnanceros. Retorno Promedo Portafolo (Rp) 0,80% 0,75% 0,70% 0,65% 0,60% 0,55% 0,50% Punto Tangente: Retorno del Mercado Dagrama de Rentabldad y Resgo Línea de Mercado Envolvente: Frontera Efcente 0,45% Rf SANTANDER HR $ : 75% 0,40% SANTANDER HR $ : 5% 0,000% 0,00% 0,00% 0,00% 0,040% CREDIFONDO 0,050% RF - $ 0,060% Desv. Std. Portafolo (Sp) WIESE R PREMIUM SANTANDER HR $ Portafolo Una vez determnado el punto T, y por lo tanto conocdas las partcpacones relatvas de cada actvo con resgo en el portafolo optmo y la pendente de la Línea de Mercado, el nversonsta podrá escoger, de acuerdo a sus preferencas de rentabldad y resgo, cualquer combnacón de ese portafolo optmo y del actvo lbre de resgo, prestando o pdendo prestado a la tasa lbre de resgo (desplazándose sobre la Línea de mercado). 6. Determnacón del Punto Tangente del Portafolo. Recordando que la Línea de Mercado está formada por la nversón en un actvo lbre de resgo y un actvo con resgo (en este caso el portafolo de tres actvos), se puede demostrar que el Retorno del Mercado se encontrará al determnar las poscones relatvas de + + = R R f cada actvo fnancero del portafolo = R = R R R f f

13 óptmo con la solucón smultánea del sguente juego de ecuacones: En este sstema de tres ecuacones, las tres ncógntas son las partcpacones relatvas. Los coefcentes de las ncógntas se encuentran en la matrz de covaranzas Σ del portafolo y los térmnos de la derecha de las ecuacones son las restas de las rentabldades promedo de los actvos fnanceros y la tasa lbre de resgo (Rf) que es consderada en este caso en 5,56% efectva anual o 0,45% mensual. Matrz de covaranzas CREDIFONDO RF - $ WIESE R PREMIUM SANTANDER HR $ CREDIFONDO RF - $ 4,009E-07,844E-07,0097E-07 WIESE R PREMIUM,844E-07,085E-07 9,76E-08 SANTANDER HR $,0097E-07 9,76E-08,55E-07 Sstema de Ecuacones: 4,009E-07 +,844E-07 +,0097E-07 = 0,569% - 0,45% = 0,7%,84E-07 +,085E ,76E-08 = 0,700% - 0,45% = 0,48%,0E ,76E-08 +,55E-07 = 0,6% - 0,45% = 0,7% El sstema de tres ecuacones con tres ncógntas se podría resolver por el método de susttucón, pero resuelve más efcentemente por el método de los determnantes, que en pocas líneas consste en armar las tres matrces adconales que se muestran a contnuacón, reemplazando sucesvamente en la matrz de covaranzas, los térmnos de la derecha del sstema de ecuacones por los coefcentes de cada ncógnta. La determnante 5 / de una matrz de tercer grado se calcula de acuerdo a la formula sguente: a a a b b b c c = a c ( b c b c ) a ( b c b c ) + a ( b c b c ) Matrz de covaranzas 4,009E-07,844E-07,0097E-07,844E-07,085E-07 9,76E-08,0097E-07 9,76E-08,55E-07 Matrz 0,7%,844E-07,0097E-07 0,48%,085E-07 9,76E-08 0,7% 9,76E-08,55E-07 Matrz 4,009E-07 0,7%,0097E-07,844E-07 0,48% 9,76E-08,0097E-07 0,7%,55E-07 Matrz 4,009E-07,844E-07 0,7%,844E-07,085E-07 0,48%,0097E-07 9,76E-08 0,7% Determnante MC Determnante Determnante Determnante 7,798E- -,6997E-7 4,875E-7 9,7097E-7 Dvdendo cada determnante por la determnante de la matrz de covaranzas se obtene los pesos relatvos de cada actvo fnancero en el portafolo más efcente en cuanto a balance de rentabldad y resgo. Para llevar estos resultados a porcentajes se dvden por la suma y se multplca por cen. = -90, ,8% = 649, ,9% = 760,90 77,89% 5098, % 5 / MS Excel 000 ofrece la fórmula MDETERM(matrz) para soluconar este paso numérco.

14 Con esto nuevos valores de la partcpacón relatva se calcula el retorno y la desvacón estándar del portafolo óptmo. R x R CREDIFONDO RF - $ -9,% 0,569% -0,0% WIESE R PREMIUM 4,4% 0,700% 0,90% SANTANDER HR $ 77,9% 0,6% 0,485% Rp 0,665% Varanza del Portafolo (Sp) 0,00008% Desv. Std. Portafolo (Sp) 0,04% El prmer actvo (en este caso resulta ser el de menor rentabldad y resgo ntermedo) tene una partcpacón relatva negatva, lo que sgnfca que se toma una poscón corta (se vende un actvo que no se posee para nvertr en los otros dos, para lo cual es necesaro prestarse los valores de alguen más; para cerrar la poscón corta, se deberá recomprar el actvo y devolverlo al dueño orgnal). Se produce un efecto de apalancamento al vender en corto el actvo con menor rentabldad para comprara actvos de mayor rentabldad.el segundo actvo de mayor rentabldad tene una partcpacón menor que el tercer actvo, lo que aparentemente sería un resultado sorprendente, pero debemos recordar que en este caso el segundo actvo tambén es el de mayor resgo. 7. Determnacón del Punto de Mínma Varanza. Cabe resaltar que el portafolo óptmo hallado no es el portafolo de mínma varanza (mínmo resgo) el cual se encuentra resolvendo el sguente sstema de + + ecuacones, en el que los térmnos de la derecha son + + una msma constante para cada ecuacón. En este caso se ha asgnado al valor de la constante. Esta constante no es muy mportante en sí msmo ya que luego los pesos relatvos se llevarán a un porcentaje. + + = = = Determnante MC 7,798E- Determnante,56089E-5 W = 0057,6946,6% Determnante 7,4E-5 W = 9600,7757 0,9% Determnante 5,7685E-4 W = 75656,4 86,7% ,6 00% R x R CREDIFONDO RF - $,4% 0,569% 0,0% WIESE R PREMIUM 0,9% 0,700% 0,076% SANTANDER HR $ 86,7% 0,6% 0,540% Rp 0,60% Varanza del Portafolo (Sp) 0,00004% Desv. Std. Portafolo (Sp) 0,076% Los nversonsta que son extremadamente adversos al resgo puede selecconar el portafolo de mínma varanza cuando el actvo lbre de resgo no se encuentran dsponble para nvertr en él resgo (actualmente esta stuacón se da cada vez con menor frecuenca dada la tendenca mundal de lbre movmento de captales). 4

2.2 TASA INTERNA DE RETORNO (TIR). Flujo de Caja Netos en el Tiempo

2.2 TASA INTERNA DE RETORNO (TIR). Flujo de Caja Netos en el Tiempo Evaluacón Económca de Proyectos de Inversón 1 ANTECEDENTES GENERALES. La evaluacón se podría defnr, smplemente, como el proceso en el cual se determna el mérto, valor o sgnfcanca de un proyecto. Este proceso

Más detalles

Tema 3. Estadísticos univariados: tendencia central, variabilidad, asimetría y curtosis

Tema 3. Estadísticos univariados: tendencia central, variabilidad, asimetría y curtosis Tema. Estadístcos unvarados: tendenca central, varabldad, asmetría y curtoss 1. MEDIDA DE TEDECIA CETRAL La meda artmétca La medana La moda Comparacón entre las meddas de tendenca central. MEDIDA DE VARIACIÓ

Más detalles

Clase 25. Macroeconomía, Sexta Parte

Clase 25. Macroeconomía, Sexta Parte Introduccón a la Facultad de Cs. Físcas y Matemátcas - Unversdad de Chle Clase 25. Macroeconomía, Sexta Parte 12 de Juno, 2008 Garca Se recomenda complementar la clase con una lectura cudadosa de los capítulos

Más detalles

Comparación entre distintos Criterios de decisión (VAN, TIR y PRI) Por: Pablo Lledó

Comparación entre distintos Criterios de decisión (VAN, TIR y PRI) Por: Pablo Lledó Comparacón entre dstntos Crteros de decsón (, TIR y PRI) Por: Pablo Lledó Master of Scence en Evaluacón de Proyectos (Unversty of York) Project Management Professonal (PMP certfed by the PMI) Profesor

Más detalles

Relaciones entre variables

Relaciones entre variables Relacones entre varables Las técncas de regresón permten hacer predccones sobre los valores de certa varable Y (dependente), a partr de los de otra (ndependente), entre las que se ntuye que exste una relacón.

Más detalles

Capitalización y descuento simple

Capitalización y descuento simple Undad 2 Captalzacón y descuento smple 2.1. Captalzacón smple o nterés smple 2.1.1. Magntudes dervadas 2.2. Intereses antcpados 2.3. Cálculo de los ntereses smples. Métodos abrevados 2.3.1. Método de los

Más detalles

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I)

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I) En un expermento comercal el nvestgador modfca algún factor (denomnado varable explcatva o ndependente) para observar el efecto de esta modfcacón sobre otro factor (denomnado

Más detalles

DEFINICIÓN DE INDICADORES

DEFINICIÓN DE INDICADORES DEFINICIÓN DE INDICADORES ÍNDICE 1. Notacón básca... 3 2. Indcadores de ntegracón: comerco total de benes... 4 2.1. Grado de apertura... 4 2.2. Grado de conexón... 4 2.3. Grado de conexón total... 5 2.4.

Más detalles

Análisis de Regresión y Correlación

Análisis de Regresión y Correlación 1 Análss de Regresón y Correlacón El análss de regresón consste en emplear métodos que permtan determnar la mejor relacón funconal entre dos o más varables concomtantes (o relaconadas). El análss de correlacón

Más detalles

Índice de Precios de las Materias Primas

Índice de Precios de las Materias Primas May-15 Resumen Ejecutvo El objetvo del (IPMP) es sntetzar la dnámca de los precos de las exportacones de Argentna, consderando la relatva establdad en el corto plazo de los precos de las ventas externas

Más detalles

Modelos lineales Regresión simple y múl3ple

Modelos lineales Regresión simple y múl3ple Modelos lneales Regresón smple y múl3ple Dept. of Marne Scence and Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresón Smple Que tpo de relacón exste entre varables Predccón de valores a partr de una

Más detalles

APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES

APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES Documento Preparado para la Cámara de Fondos de Inversón Versón 203 Por Rodrgo Matarrta Venegas 23 de Setembre del 204 2 Análss Industral

Más detalles

Pruebas Estadísticas de Números Pseudoaleatorios

Pruebas Estadísticas de Números Pseudoaleatorios Pruebas Estadístcas de Números Pseudoaleatoros Prueba de meda Consste en verfcar que los números generados tengan una meda estadístcamente gual a, de esta manera, se analza la sguente hpótess: H 0 : =

Más detalles

Aspectos fundamentales en el análisis de asociación

Aspectos fundamentales en el análisis de asociación Carrera: Ingenería de Almentos Perodo: BR01 Docente: Lc. María V. León Asgnatura: Estadístca II Seccón A Análss de Regresón y Correlacón Lneal Smple Poblacones bvarantes Una poblacón b-varante contene

Más detalles

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Unidad 2: Medidas de Posición, Dispersión y de Forma

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Unidad 2: Medidas de Posición, Dispersión y de Forma Estadístca Tema 1: Estadístca Descrptva Undmensonal Undad 2: Meddas de Poscón, Dspersón y de Forma Área de Estadístca e Investgacón Operatva Lceso J. Rodríguez-Aragón Septembre 2010 Contendos...............................................................

Más detalles

TEMA 4 Variables aleatorias discretas Esperanza y varianza

TEMA 4 Variables aleatorias discretas Esperanza y varianza Métodos Estadístcos para la Ingenería Curso007/08 Felpe Ramírez Ingenería Técnca Químca Industral TEMA 4 Varables aleatoras dscretas Esperanza y varanza La Probabldad es la verdadera guía de la vda. Ccerón

Más detalles

ACTIVIDADES INICIALES

ACTIVIDADES INICIALES Soluconaro 7 Números complejos ACTIVIDADES INICIALES 7.I. Clasfca los sguentes números, dcendo a cuál de los conjuntos numércos pertenece (entendendo como tal el menor conjunto). a) 0 b) 6 c) d) e) 0 f)

Más detalles

OPERACIONES ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS

OPERACIONES ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS P L V S V LT R A BANCO DE ESPAÑA OPERACIONES Gestón de la Informacón ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS El proceso de ntegracón fnancera dervado de la Unón Monetara exge la

Más detalles

CURSO INTERNACIONAL: CONSTRUCCIÓN DE ESCENARIOS ECONÓMICOS Y ECONOMETRÍA AVANZADA. Instructor: Horacio Catalán Alonso

CURSO INTERNACIONAL: CONSTRUCCIÓN DE ESCENARIOS ECONÓMICOS Y ECONOMETRÍA AVANZADA. Instructor: Horacio Catalán Alonso CURSO ITERACIOAL: COSTRUCCIÓ DE ESCEARIOS ECOÓMICOS ECOOMETRÍA AVAZADA Instructor: Horaco Catalán Alonso Modelo de Regresón Lneal Smple El modelo de regresón lneal representa un marco metodológco, que

Más detalles

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID Ingeniería Informática Examen de Investigación Operativa 21 de enero de 2009

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID Ingeniería Informática Examen de Investigación Operativa 21 de enero de 2009 UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID Ingenería Informátca Examen de Investgacón Operatva 2 de enero de 2009 PROBLEMA. (3 puntos) En Murca, junto al río Segura, exsten tres plantas ndustrales: P, P2 y P3. Todas

Más detalles

FUNDAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA TEMA 2- Parte III CONCEPTO DE INVERSIÓN Y CRITERIOS PARA SU VALORACIÓN

FUNDAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA TEMA 2- Parte III CONCEPTO DE INVERSIÓN Y CRITERIOS PARA SU VALORACIÓN FUNDAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA TEMA 2- Parte III CONCEPTO DE INVERSIÓN Y CRITERIOS PARA SU VALORACIÓN 1 CÁLCULO DE LOS FLUJOS NETOS DE CAJA Y TOMA DE DECISIONES DE INVERSIÓN PRODUCTIVA Peculardades

Más detalles

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1 Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresón Profesor: Carlos R. Ptta 1 1 cptta@spm.uach.cl Escuela de Ingenería Comercal Ayudantía 01 Parte 01: Comentes Señale

Más detalles

PROPORCIONAR RESERVA ROTANTE PARA EFECTUAR LA REGULACIÓN PRIMARIA DE FRECUENCIA ( RPF)

PROPORCIONAR RESERVA ROTANTE PARA EFECTUAR LA REGULACIÓN PRIMARIA DE FRECUENCIA ( RPF) ANEXO I EVALUACIÓN DE LA ENERGIA REGULANTE COMENSABLE (RRmj) OR ROORCIONAR RESERVA ROTANTE ARA EFECTUAR LA REGULACIÓN RIMARIA DE FRECUENCIA ( RF) REMISAS DE LA METODOLOGÍA Las pruebas dnámcas para la Regulacón

Más detalles

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos.

Histogramas: Es un diagrama de barras pero los datos son siempre cuantitativos agrupados en clases o intervalos. ESTADÍSTICA I. Recuerda: Poblacón: Es el conjunto de todos los elementos que cumplen una determnada propedad, que llamamos carácter estadístco. Los elementos de la poblacón se llaman ndvduos. Muestra:

Más detalles

Trabajo y Energía Cinética

Trabajo y Energía Cinética Trabajo y Energía Cnétca Objetvo General Estudar el teorema de la varacón de la energía. Objetvos Partculares 1. Determnar el trabajo realzado por una fuerza constante sobre un objeto en movmento rectlíneo..

Más detalles

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas Análss de Regresón y Correlacón Lneal Problemas donde ntervenen dos o más varables numércas Estudaremos el tpo de relacones que exsten entre ellas, y de que forma se asocan Ejemplos: La presón de una masa

Más detalles

Guía de ejercicios #1

Guía de ejercicios #1 Unversdad Técnca Federco Santa María Departamento de Electrónca Fundamentos de Electrónca Guía de ejerccos # Ejercco Ω v (t) V 3V Ω v0 v 6 3 t[mseg] 6 Suponendo el modelo deal para los dodos, a) Dbuje

Más detalles

TEMA 10. OPERACIONES PASIVAS Y OPERACIONES ACTIVAS.

TEMA 10. OPERACIONES PASIVAS Y OPERACIONES ACTIVAS. GESTIÓN FINANCIERA. TEMA 10. OPERACIONES PASIVAS Y OPERACIONES ACTIVAS. 1.- Funconamento de las cuentas bancaras. FUNCIONAMIENTO DE LAS CUENTAS BANCARIAS. Las cuentas bancaras se dvden en tres partes:

Más detalles

Investigación y Técnicas de Mercado. Previsión de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE. (IV): Ajustes de Tendencia

Investigación y Técnicas de Mercado. Previsión de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE. (IV): Ajustes de Tendencia Investgacón y Técncas de Mercado Prevsón de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE. (IV): s de Tendenca Profesor: Ramón Mahía Curso 00-003 I.- Introduccón Hasta el momento,

Más detalles

Matemática Financiera Sistemas de Amortización de Deudas

Matemática Financiera Sistemas de Amortización de Deudas Matemátca Fnancera Sstemas de Amortzacón de Deudas 7 Qué aprendemos Sstema Francés: Descomposcón de la cuota. Amortzacones acumuladas. Cálculo del saldo. Evolucón. Representacón gráfca. Expresones recursvas

Más detalles

GUIAS DE ACTIVIDADES Y TRABAJO PRACTICO Nº 22

GUIAS DE ACTIVIDADES Y TRABAJO PRACTICO Nº 22 DOCENTE: LIC.GUSTO DOLFO JUEZ GUI DE TJO PCTICO Nº 22 CES: POFESODO Y LICENCITU EN IOLOGI PGIN Nº 132 GUIS DE CTIIDDES Y TJO PCTICO Nº 22 OJETIOS: Lograr que el lumno: Interprete la nformacón de un vector.

Más detalles

Unidad Central del Valle del Cauca Facultad de Ciencias Administrativas, Económicas y Contables Programa de Contaduría Pública

Unidad Central del Valle del Cauca Facultad de Ciencias Administrativas, Económicas y Contables Programa de Contaduría Pública Undad Central del Valle del Cauca Facultad de Cencas Admnstratvas, Económcas y Contables Programa de Contaduría Públca Curso de Matemátcas Fnanceras Profesor: Javer Hernando Ossa Ossa Ejerccos resueltos

Más detalles

Medidas de Variabilidad

Medidas de Variabilidad Meddas de Varabldad Una medda de varabldad es un ndcador del grado de dspersón de un conjunto de observacones de una varable, en torno a la meda o centro físco de la msma. S la dspersón es poca, entonces

Más detalles

MATEMÁTICA DE LAS OPERACIONES FINANCIERAS I

MATEMÁTICA DE LAS OPERACIONES FINANCIERAS I MATEMÁTICA DE LAS OPERACIONES FINANCIERAS I CURSO 0/04 PRIMERA SEMANA Día 7/0/04 a las 6 horas MATERIAL AUXILIAR: Calculadora fnancera DURACIÓN: horas. a) Captal fnancero aleatoro: Concepto. Equvalente

Más detalles

FE DE ERRATAS Y AÑADIDOS AL LIBRO FUNDAMENTOS DE LAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES (Ximénez & San Martín, 2004)

FE DE ERRATAS Y AÑADIDOS AL LIBRO FUNDAMENTOS DE LAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES (Ximénez & San Martín, 2004) FE DE ERRATAS Y AÑADIDOS AL LIBRO FUNDAMENTOS DE LAS TÉCNICAS MULTIVARIANTES (Xménez & San Martín, 004) Capítulo. Nocones báscas de álgebra de matrces Fe de erratas.. Cálculo de la transpuesta de una matrz

Más detalles

INSTRUCTIVO No. SP 04 / 2002 INSTRUCTIVO PARA LA DETERMINACIÓN Y CÁLCULO DEL SALARIO BÁSICO REGULADOR

INSTRUCTIVO No. SP 04 / 2002 INSTRUCTIVO PARA LA DETERMINACIÓN Y CÁLCULO DEL SALARIO BÁSICO REGULADOR El Superntendente de Pensones, en el ejercco de las facultades legales contempladas en el artículo 13, lteral b) de la Ley Orgánca de la Superntendenca de Pensones, EMITE el : INSTRUCTIVO No. SP 04 / 2002

Más detalles

CAPÍTULO 4 MARCO TEÓRICO

CAPÍTULO 4 MARCO TEÓRICO CAPÍTULO 4 MARCO TEÓRICO Cabe menconar que durante el proceso de medcón, la precsón y la exacttud de cualquer magntud físca está lmtada. Esta lmtacón se debe a que las medcones físcas sempre contenen errores.

Más detalles

DIPLOMADO EN LOGÍSTICA Y CADENA DE SUMINISTRO

DIPLOMADO EN LOGÍSTICA Y CADENA DE SUMINISTRO IPLOMAO EN LOGÍSTICA Y CAENA E SUMINISTRO MÓULO I: Rs Poolng CRISTINA GIGOLA epto Ingenería Industral ITAM ggola@tam.mx Coordnacón en la SC ecsones que maxmcen la utldad de la SC. Caso 1: El mercado determna

Más detalles

De factores fijos. Mixto. Con interacción Sin interacción. No equilibrado. Jerarquizado

De factores fijos. Mixto. Con interacción Sin interacción. No equilibrado. Jerarquizado Análss de la varanza con dos factores. Introduccón Hasta ahora se ha vsto el modelo de análss de la varanza con un factor que es una varable cualtatva cuyas categorías srven para clasfcar las meddas de

Más detalles

12-16 de Noviembre de 2012. Francisco Javier Burgos Fernández

12-16 de Noviembre de 2012. Francisco Javier Burgos Fernández MEMORIA DE LA ESTANCIA CON EL GRUPO DE VISIÓN Y COLOR DEL INSTITUTO UNIVERSITARIO DE FÍSICA APLICADA A LAS CIENCIAS TECNOLÓGICAS. UNIVERSIDAD DE ALICANTE. 1-16 de Novembre de 01 Francsco Javer Burgos Fernández

Más detalles

ALN - SVD. Definición SVD. Definición SVD (Cont.) 29/05/2013. CeCal In. Co. Facultad de Ingeniería Universidad de la República.

ALN - SVD. Definición SVD. Definición SVD (Cont.) 29/05/2013. CeCal In. Co. Facultad de Ingeniería Universidad de la República. 9/05/03 ALN - VD CeCal In. Co. Facultad de Ingenería Unversdad de la Repúblca Índce Defncón Propedades de VD Ejemplo de VD Métodos para calcular VD Aplcacones de VD Repaso de matrces: Una matrz es Untara

Más detalles

Introducción al riesgo de crédito

Introducción al riesgo de crédito Introduccón al resgo de crédto Estrella Perott Investgador Senor Bolsa de Comerco de Rosaro eperott@bcr.com.ar. Introduccón El resgo credtco es el resgo de una pérdda económca como consecuenca de la falta

Más detalles

RESUELTOS POR M. I. A. MARIO LUIS CRUZ VARGAS PROBLEMAS RESUELTOS DE ANUALIDADES ANTICIPADAS

RESUELTOS POR M. I. A. MARIO LUIS CRUZ VARGAS PROBLEMAS RESUELTOS DE ANUALIDADES ANTICIPADAS PROBLEMAS RESUELTOS DE ANUALIDADES ANTICIPADAS. En las msmas condcones, qué tpo de anualdades produce un monto mayor: una vencda o una antcpada? Por qué? Las anualdades antcpadas producen un monto mayor

Más detalles

Portafolios Eficientes para agentes con perspectiva Pesos

Portafolios Eficientes para agentes con perspectiva Pesos RenMax Sociedad de Bolsa S.A www.renmax.com.uy Publicado Diciembre 2005 Portafolios Eficientes para agentes con perspectiva Pesos Este artículo muestra que para un agente residente en Uruguay que consume

Más detalles

CARTAS DE CONTROL. Han sido difundidas exitosamente en varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del proceso.

CARTAS DE CONTROL. Han sido difundidas exitosamente en varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del proceso. CARTAS DE CONTROL Las cartas de control son la herramenta más poderosa para analzar la varacón en la mayoría de los procesos. Han sdo dfunddas extosamente en varos países dentro de una ampla varedad de

Más detalles

Tema 6. Estadística descriptiva bivariable con variables numéricas

Tema 6. Estadística descriptiva bivariable con variables numéricas Clase 6 Tema 6. Estadístca descrptva bvarable con varables numércas Estadístca bvarable: tpos de relacón Relacón entre varables cuanttatvas Para dentfcar las característcas de una relacón entre dos varables

Más detalles

Correlación y regresión lineal simple

Correlación y regresión lineal simple . Regresón lneal smple Correlacón y regresón lneal smple. Introduccón La correlacón entre dos varables ( e Y) se refere a la relacón exstente entre ellas de tal manera que a determnados valores de se asocan

Más detalles

ANEXO A: Método de Interpolación de Cokriging Colocado

ANEXO A: Método de Interpolación de Cokriging Colocado ANEXO A: Método de Interpolacón de Corgng Colocado A. Conceptos Báscos de Geoestadístca Multvarada La estmacón conunta de varables aleatoras regonalzadas, más comúnmente conocda como Corgng (Krgng Conunto),

Más detalles

Módulo 3. OPTIMIZACION MULTIOBJETIVO DIFUSA (Fuzzy Multiobjective Optimization)

Módulo 3. OPTIMIZACION MULTIOBJETIVO DIFUSA (Fuzzy Multiobjective Optimization) Módulo 3. OPTIMIZACION MULTIOBJETIVO DIFUSA (Fuzzy Multobjectve Optmzaton) Patrca Jaramllo A. y Rcardo Smth Q. Insttuto de Sstemas y Cencas de la Decsón Facultad de Mnas Unversdad Naconal de Colomba, Medellín,

Más detalles

Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EMPRESARIAL

Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EMPRESARIAL INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EMPRESARIAL Relacón de Ejerccos nº 2 ( tema 5) Curso 2002/2003 1) Las cento trenta agencas de una entdad bancara presentaban, en el ejercco 2002, los sguentes datos correspondentes

Más detalles

COLEGIO INGLÉS MEDIDAS DE DISPERSIÓN

COLEGIO INGLÉS MEDIDAS DE DISPERSIÓN COLEGIO IGLÉS DEPARTAMETO IVEL: CUARTO MEDIO PSU. UIDAD: ESTADISTICA 3 PROFESOR: ATALIA MORALES A. ROLADO SAEZ M. MIGUEL GUTIÉRREZ S. JAVIER FRIGERIO B. MEDIDAS DE DISPERSIÓ Las meddas de dspersón dan

Más detalles

Figura 1

Figura 1 5 Regresón Lneal Smple 5. Introduccón 90 En muchos problemas centífcos nteresa hallar la relacón entre una varable (Y), llamada varable de respuesta, ó varable de salda, ó varable dependente y un conjunto

Más detalles

MODELOS DE ELECCIÓN BINARIA

MODELOS DE ELECCIÓN BINARIA MODELOS DE ELECCIÓN BINARIA Econometría I UNLP http://www.econometra1.depeco.econo.unlp.edu.ar/ Modelos de Eleccón Bnara: Introduccón Estamos nteresados en la probabldad de ocurrenca de certo evento Podemos

Más detalles

Física I. TRABAJO y ENERGÍA MECÁNICA. Apuntes complementarios al libro de texto. Autor : Dr. Jorge O. Ratto

Física I. TRABAJO y ENERGÍA MECÁNICA. Apuntes complementarios al libro de texto. Autor : Dr. Jorge O. Ratto ísca I Apuntes complementaros al lbro de teto TRABAJO y ENERGÍA MECÁNICA Autor : Dr. Jorge O. Ratto Estudaremos el trabajo mecánco de la sguente manera : undmensonal constante Tpo de movmento varable bdmensonal

Más detalles

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional

Tema 1: Estadística Descriptiva Unidimensional Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. Fenómeno aleatoro: no es posble predecr el resultado. La estadístca se ocupa de aquellos fenómenos no determnstas donde

Más detalles

Material realizado por J. David Moreno y María Gutiérrez. Asignatura: Economía Financiera

Material realizado por J. David Moreno y María Gutiérrez. Asignatura: Economía Financiera Tema - MATEMÁTICAS FINANCIERAS Materal realzado por J. Davd Moreno y María Gutérrez Unversdad Carlos III de Madrd Asgnatura: Economía Fnancera Apuntes realzados por J. Davd Moreno y María Gutérrez Advertenca

Más detalles

REGRESION Y CORRELACION

REGRESION Y CORRELACION nav Estadístca (complementos) 1 REGRESION Y CORRELACION Fórmulas báscas en la regresón lneal smple Como ejemplo de análss de regresón, descrbremos el caso de Pzzería Armand, cadena de restaurantes de comda

Más detalles

CAPÍTULO IV. MEDICIÓN. De acuerdo con Székely (2005), existe dentro del período información

CAPÍTULO IV. MEDICIÓN. De acuerdo con Székely (2005), existe dentro del período información IV. Base de Datos CAPÍTULO IV. MEDICIÓN De acuerdo con Székely (2005), exste dentro del período 950-2004 nformacón representatva a nvel naconal que en algún momento se ha utlzado para medr la pobreza.

Más detalles

C I R C U L A R N 2.133

C I R C U L A R N 2.133 Montevdeo, 17 de Enero de 2013 C I R C U L A R N 2.133 Ref: Insttucones de Intermedacón Fnancera - Responsabldad patrmonal neta mínma - Susttucón de la Dsposcón Transtora del art. 154 y de los arts. 158,

Más detalles

1. Introducción 2. El mercado de bienes y la relación IS 3. Los mercados financieros y la relación LM 4. El modelo IS-LM

1. Introducción 2. El mercado de bienes y la relación IS 3. Los mercados financieros y la relación LM 4. El modelo IS-LM Tema 4 Los mercados de benes y fnanceros: el modelo IS-LM Estructura del Tema 1. Introduccón 2. El mercado de benes y la relacón IS 3. Los mercados fnanceros y la relacón LM 4. El modelo IS-LM 4.1 La polítca

Más detalles

METODOLOGÍAS SISTEMA INTEGRAL DE ADMINISTRACIÓN DE RIESGOS

METODOLOGÍAS SISTEMA INTEGRAL DE ADMINISTRACIÓN DE RIESGOS METODOLOGÍAS SISTEMA INTEGRAL DE ADMINISTRACIÓN DE RIESGOS SIARGAF 4.0 FEBRERO 008 CONTENIDO..... Valor en Resgo aramétrco... A) Meddas de Sensbldad... B) Meddas Estadístcas... 6 C) Volatldad... 7 D) Valor

Más detalles

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas

INTRODUCCIÓN. Técnicas estadísticas Tema : Estadístca Descrptva Undmensonal ITRODUCCIÓ Fenómeno determnsta: al repetrlo en déntcas condcones se obtene el msmo resultado. (Ejemplo: lómetros recorrdos en un ntervalo de tempo a una velocdad

Más detalles

CAPITULO 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES. 3.1 Presentación de los datos. Tablas de doble entrada.

CAPITULO 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES. 3.1 Presentación de los datos. Tablas de doble entrada. Introduccón a la Estadístca Empresaral Capítulo - Análss conjunto de dos varables Jesús ánchez Fernández CAPITULO - AÁLII COJUTO DE DO VARIABLE Presentacón de los datos Tablas de doble entrada En el capítulo

Más detalles

Finanzas 150 horas / 5 módulos

Finanzas 150 horas / 5 módulos Dplomado en Fnanzas 0 horas / módulos Dplomado en Fnanzas Entorno fnancero Coberturas fnanceras Fnanzas empresarales Admnstracón de resgos Fnanzas bursátles Entorno fnancero Curso básco de Fnanzas Aplcar

Más detalles

Matemáticas Financieras

Matemáticas Financieras Matemátcas Fnanceras Francsco Pérez Hernández Departamento de Fnancacón e Investgacón de la Unversdad Autónoma de Madrd Objetvo del curso: Profundzar en los fundamentos del cálculo fnancero, necesaros

Más detalles

Economía de la Empresa: Financiación

Economía de la Empresa: Financiación Economía de la Empresa: Fnancacón Francsco Pérez Hernández Departamento de Fnancacón e Investgacón de la Unversdad Autónoma de Madrd Objetvo del curso: Dentro del contexto de Economía de la Empresa, se

Más detalles

PRINCIPIOS PARA LA VALORACIÓN DE INVERSIONES

PRINCIPIOS PARA LA VALORACIÓN DE INVERSIONES PRINCIPIOS PARA LA VALORACIÓN DE INVERSIONES Y SELECCIÓN N DE PROYECTOS FELIPE ANDRÉS HERRERA R. - ING. ADMINISTRADOR Especalsta en Ingenería Fnancera Unversdad Naconal de Colomba Escuela de la Ingenería

Más detalles

EL MODELO DE CARTERA DE PROYECTOS

EL MODELO DE CARTERA DE PROYECTOS EL ODELO DE CATEA DE POYECTOS. Decsones fnanceras y mercado de captales: la síntess neoclásca 2. La utldad del modelo de arkowtz en la valoracón de proyectos de nversónó 3. Determnacón de equvalentes de

Más detalles

Créditos Y Sistemas de Amortización: Diferencias, Similitudes e Implicancias

Créditos Y Sistemas de Amortización: Diferencias, Similitudes e Implicancias Crédtos Y Sstemas de Amortzacón: Dferencas, Smltudes e Implcancas Introduccón Cuando los ngresos de un agente económco superan su gasto de consumo, surge el concepto de ahorro, esto es, la parte del ngreso

Más detalles

Medidas de centralización

Medidas de centralización 1 Meddas de centralzacón Meda Datos no agrupados = x X = n = 0 Datos agrupados = x X = n = 0 Medana Ordenamos la varable de menor a mayor. Calculamos la columna de la frecuenca relatva acumulada F. Buscamos

Más detalles

UNIVERSIDAD MICHOACANA DE SAN NICOLÁS DE HIDALGO

UNIVERSIDAD MICHOACANA DE SAN NICOLÁS DE HIDALGO F UNIVERSIDAD MICHOACANA DE SAN NICOLÁS DE HIDALGO ACULTAD DE CONTADURÍA Y CIENCIAS ADMINISTRATIVAS MATERIAL DIDÁCTICO: EJERCICIOS RESUELTOS PARA MATEMÁTICAS FINANCIERAS presenta: DR. FERNANDO AVILA CARREÓN

Más detalles

CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN MEDIDAS FÍSICAS: MEDIDA DE UNA MASA

CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN MEDIDAS FÍSICAS: MEDIDA DE UNA MASA CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN MEDIDAS FÍSICAS: MEDIDA DE UNA MASA Alca Maroto, Rcard Boqué, Jord Ru, F. Xaver Rus Departamento de Químca Analítca y Químca Orgánca Unverstat Rovra Vrgl. Pl. Imperal Tàrraco,

Más detalles

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS

CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS CAPÍTULO 5 REGRESIÓN CON VARIABLES CUALITATIVAS Edgar Acuña Fernández Departamento de Matemátcas Unversdad de Puerto Rco Recnto Unverstaro de Mayagüez Edgar Acuña Analss de Regreson Regresón con varables

Más detalles

Lección 4. Ejercicios complementarios.

Lección 4. Ejercicios complementarios. Introduccón a la Estadístca Grado en Tursmo Leccón 4. Ejerccos complementaros. Ejercco 1 (juno 06). La nformacón relatva al mes de enero sobre los ngresos (X) y los gastos (Y), expresados en mles de euros,

Más detalles

Disipación de energía mecánica

Disipación de energía mecánica Laboratoro de Mecáa. Expermento 13 Versón para el alumno Dspacón de energía mecáa Objetvo general El estudante medrá la energía que se perde por la accón de la uerza de rozamento. Objetvos partculares

Más detalles

Valoración de Instrumentos del Vector de Precios

Valoración de Instrumentos del Vector de Precios Valoracón de Instrumentos del Vector de Precos VERSIÓN DICIEMBRE VERSIÓN DICIEMBRE CONTENIDO INTRODUCCIÓN.... INSTRUMENTOS FINANCIEROS.... Títulos de Deuda de Emsores Públcos... A) Bonos de Establzacón

Más detalles

ADENDA 008 LICITACIÓN L-CEEC-001-12

ADENDA 008 LICITACIÓN L-CEEC-001-12 ADENDA 008 LICITACIÓN L-CEEC-001-12 OBJETO: CONTRATACIÓN DE LA CONSTRUCCIÓN DE LA FASE I DEL RECINTO FERIAL, DEL CENTRO DE EVENTOS Y EXPOSICIONES DEL CARIBE PUERTA DE ORO POR EL SISTEMA DE ECIOS UNITARIOS

Más detalles

UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA, CUCEI DEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA LABORATORIO DE ELECTRÓNICA II

UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA, CUCEI DEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA LABORATORIO DE ELECTRÓNICA II UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA, CUCEI DEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA LABORATORIO DE ELECTRÓNICA II PRACTICA 11: Crcutos no lneales elementales con el amplfcador operaconal OBJETIVO: El alumno se famlarzará con

Más detalles

CONTROVERSIAS A LAS BASES TÉCNICO ECONOMICAS PRELIMINARES PROCESO TARIFARIO CONCESIONARIA COMPAÑÍA DE TELÉFONOS DE COYHAIQUE S.A.

CONTROVERSIAS A LAS BASES TÉCNICO ECONOMICAS PRELIMINARES PROCESO TARIFARIO CONCESIONARIA COMPAÑÍA DE TELÉFONOS DE COYHAIQUE S.A. CONTROVERSIAS A LAS BASES TÉCNICO ECONOMICAS PRELIMINARES PROCESO TARIFARIO CONCESIONARIA COMPAÑÍA DE TELÉFONOS DE COYHAIQUE S.A. PERÍODO 201-2020 Introduccón Las Bases Técnco Económcas Prelmnares, en

Más detalles

Instituto Tecnológico Superior del Sur del Estado de Yucatán EGRESIÓN LINEAL REGRESI. 10 kg. 10 cm

Instituto Tecnológico Superior del Sur del Estado de Yucatán EGRESIÓN LINEAL REGRESI. 10 kg. 10 cm Insttuto Tecnológco Superor del Sur del Estado de Yucatán REGRESI EGRESIÓN LINEAL 100 90 80 70 60 10 kg. 50 40 10 cm. 30 140 150 160 170 180 190 200 Objetvo de la undad Insttuto Tecnológco Superor del

Más detalles

Capítulos 1-3: CAPITALIZACIÓN Y DESCUENTO

Capítulos 1-3: CAPITALIZACIÓN Y DESCUENTO CUESTIONARIO Capítulos 1-3: CAPITALIZACIÓN Y DESCUENTO 1. Cuánto vale una Letra del Tesoro, en tanto por cento de nomnal, s calculamos su valor al 3% de nterés y faltan 5 días para su vencmento? A) 97,2

Más detalles

CIRCULAR Nº 1.294. Rentabilidad de la Cuota y de la Cuenta de Capitalización Individual y Costo Previsional. Deroga la Circular N 736.

CIRCULAR Nº 1.294. Rentabilidad de la Cuota y de la Cuenta de Capitalización Individual y Costo Previsional. Deroga la Circular N 736. CIRCULAR Nº 1.294 VISTOS: Las facultades que confere la ley a esta Superntendenca, se mparten las sguentes nstruccones de cumplmento oblgatoro para todas las Admnstradoras de Fondos de Pensones. REF.:

Más detalles

CANTIDADES VECTORIALES: VECTORES

CANTIDADES VECTORIALES: VECTORES INSTITUION EDUTIV L PRESENTION NOMRE LUMN: RE : MTEMÁTIS SIGNTUR: GEOMETRÍ DOENTE: JOSÉ IGNIO DE JESÚS FRNO RESTREPO TIPO DE GUI: ONEPTUL - EJERITION PERIODO GRDO FEH DURION 3 11 JUNIO 3 DE 2012 7 UNIDDES

Más detalles

TEMA 8: PRÉSTAMOS ÍNDICE

TEMA 8: PRÉSTAMOS ÍNDICE TEM 8: PRÉSTMOS ÍNDICE 1. CONCEPTO DE PRÉSTMO: SISTEMS DE MORTIZCIÓN DE PRÉSTMOS... 1 2. NOMENCLTUR PR PRÉSTMOS DE MORTIZCIÓN FRCCIOND... 3 3. CUDRO DE MORTIZCIÓN GENERL... 3 4. MORTIZCIÓN DE PRÉSTMO MEDINTE

Más detalles

17/02/2015. Ángel Serrano Sánchez de León

17/02/2015. Ángel Serrano Sánchez de León Ángel Serrano Sánchez de León 1 Índce Introduccón Varables estadístcas Dstrbucones esde frecuencas c Introduccón a la representacón gráfca de datos Meddas de tendenca central: meda (artmétca, geométrca,

Más detalles

TERMODINÁMICA AVANZADA

TERMODINÁMICA AVANZADA ERMODINÁMICA AANZADA Undad III: ermodnámca del Equlbro Fugacdad Fugacdad para gases, líqudos y sóldos Datos volumétrcos 9/7/ Rafael Gamero Fugacdad ropedades con varables ndependentes y ln f ' Con la dfncón

Más detalles

SEGUNDA PARTE RENTAS FINANCIERAS

SEGUNDA PARTE RENTAS FINANCIERAS SEGUNDA PARTE RENTAS FINANCIERAS 5 INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE RENTAS 5.1 CONCEPTO: Renta fnancera: conjunto de captales fnanceros cuyos vencmentos regulares están dstrbudos sucesvamente a lo largo de

Más detalles

1.- Una empresa se plantea una inversión cuyas características financieras son:

1.- Una empresa se plantea una inversión cuyas características financieras son: ESCUELA UNIVERSITARIA DE ESTUDIOS EMPRESARIALES. Departamento de Economía Aplcada (Matemátcas). Matemátcas Fnanceras. Relacón de Problemas. Rentas. 1.- Una empresa se plantea una nversón cuyas característcas

Más detalles

Algoritmo para la ubicación de un nodo por su representación binaria

Algoritmo para la ubicación de un nodo por su representación binaria Título: Ubcacón de un Nodo por su Representacón Bnara Autor: Lus R. Morera González En este artículo ntroducremos un algortmo de carácter netamente geométrco para ubcar en un árbol natural la representacón

Más detalles

Ingeniería Económica y Análisis Financiero Finanzas y Negocios Internacionales Parcial 3 Diciembre 10 de Nombre Código.

Ingeniería Económica y Análisis Financiero Finanzas y Negocios Internacionales Parcial 3 Diciembre 10 de Nombre Código. Ingenería Económca y Análss Fnancero Fnanzas y Negocos Internaconales Parcal 3 Dcembre 0 de 20 Nombre Códgo Profesor: Escrba el nombre de sus compañeros Al frente Izquerda Atrás Derecha Se puede consultar

Más detalles

PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE 25 AÑOS MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES

PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE 25 AÑOS MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES PRUEBAS DE ACCESO A LAS UNIVERSIDADES DE ANDALUCÍA PARA MAYORES DE AÑOS EXÁMENES PROPUESTOS Y RESUELTOS DE MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES CONVOCATORIAS DE --- F Jménez Gómez Este cuaderno

Más detalles

CyRCE: Un modelo de Riesgo de Crédito para Mercados Emergentes.

CyRCE: Un modelo de Riesgo de Crédito para Mercados Emergentes. CyRCE: Un modelo de Resgo de Crédto para Mercados Emergentes. Javer Márquez Dez-Canedo. DICIEMBRE 2004 Índce I. Introduccó cón II. CyRCE 1. El Modelo General 2. Segmentacón del Portafolo 3. Índce de Concentracón

Más detalles

Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad

Medidas de Tendencia Central y de Variabilidad Meddas de Tendenca Central y de Varabldad Contendos Meddas descrptvas de forma: curtoss y asmetría Meddas de tendenca central: meda, medana y moda Meddas de dspersón: rango, varanza y desvacón estándar.

Más detalles

El Impacto de las Remesas en el PIB y el Consumo en México, 2015

El Impacto de las Remesas en el PIB y el Consumo en México, 2015 El Impacto de las Remesas en el y el Consumo en Méxco, 2015 Ilana Zárate Gutérrez y Javer González Rosas Cudad de Méxco Juno 23 de 2016 1 O B J E T I V O Durante muchos años la mgracón ha sdo vsta como

Más detalles

Tema 1:Descripción de una variable. Tema 1:Descripción de una variable. 1.1 El método estadístico. 1.1 El método estadístico. Describir el problema

Tema 1:Descripción de una variable. Tema 1:Descripción de una variable. 1.1 El método estadístico. 1.1 El método estadístico. Describir el problema Tema :Descrpcón de una varable Tema :Descrpcón de una varable. El método estadístco. Descrpcón de conjuntos de datos Dstrbucones de frecuencas. Representacón gráfca Dagrama de barras Hstograma. Meddas

Más detalles

Finanzas corporativas 150 horas / 5 módulos

Finanzas corporativas 150 horas / 5 módulos Dplomado en Fnanzas corporatvas 0 horas / módulos Dplomado en Fnanzas corporatvas Presupuestos Valuacón de empresas Análss fnancero Evaluacón de proyectos de nversón Crédto comercal Comparte módulo con:

Más detalles

Gráficos de flujo de señal

Gráficos de flujo de señal UNIVRSIDAD AUTÓNOMA D NUVO ÓN FACUTAD D INGNIRÍA MCANICA Y ÉCTRICA Gráfcos de flujo de señal l dagrama de bloques es útl para la representacón gráfca de sstemas de control dnámco y se utlza extensamente

Más detalles

CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA. En el siguiente capítulo se presenta al inicio, definiciones de algunos conceptos actuariales

CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA. En el siguiente capítulo se presenta al inicio, definiciones de algunos conceptos actuariales CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA En el sguente capítulo se presenta al nco, defncones de algunos conceptos actuarales que se utlzan para la elaboracón de las bases técncas del Producto de Salud al gual que la metodología

Más detalles

Prueba de Evaluación Continua

Prueba de Evaluación Continua Estadístca Descrptva y Regresón y Correlacón Prueba de Evaluacón Contnua 1-III-18 1.- Dada la varable x y la nueva varable y=a+bx, ndcar (demostrándolo) la expresón exstente entre las respectvas medas

Más detalles

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE ALCOY MODELOS MULTICRITERIO PARA LA SELECCIÓN DE PORTAFOLIOS EN LA BOLSA DE MADRID TESIS DOCTORAL Doctorando: D. Davd Plà Santamaría

Más detalles