UNIDAD IZTAPALAPA EL MODELO MEDI A VARIANZA Y DIVERSIFICACIÓN INGENUA EN LA SELECCIÓN DE PORTAFOLIOS: APLICACIÓN AL CASO MEXICANO

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

Download "UNIDAD IZTAPALAPA EL MODELO MEDI A VARIANZA Y DIVERSIFICACIÓN INGENUA EN LA SELECCIÓN DE PORTAFOLIOS: APLICACIÓN AL CASO MEXICANO"

Transcripción

1 UNIDAD IZTAPALAPA DIVISIÓN DE CIENCIAS SOCIALESY HUMANIDADES LICENCIATURA EN ECONOMÍA EL MODELO MEDI A VARIANZA Y DIVERSIFICACIÓN INGENUA EN LA SELECCIÓN DE PORTAFOLIOS: APLICACIÓN AL CASO MEXICANO ALUMNOS: BONILLA CRUZ MONICA YAZMIN MEDINA JIMENEZ VICTOR ASESOR: LASA CRESPO ALCIDES JOSÉ MÉXICO, DF., OCTUBRE 2007.

2 I. INTRODUCCIÓN 3 II. MODELO DE HARRY M. MARKOWITZ 5 III. LÍNEA DEL MERCADO DE CAPITALES. INCORPORACIÓN DEL ACTIVO LIBRE DE RIESGO 8 ÍNDICE DE SHARPE 12 IV. APLICACIÓN DEL MODELO AL CASO MEXICANO 14 INCORPORACIÓN DEL ACTIVO LIBRE DE RIESGO 21 V. DIVERSIFICACIÓN INGENUA VS MARKOWITZ 27 RESULTADOS PARA EL MES DE ENERO 30 RESULTADOS PARA EL MES DE FEBRERO 31 RESULTADOS PARA EL PERÍODO COMPRENDIO DE ENERO A ABRIL VI. CONCLUSIONES 35 VII. BIBLIOGRAFÍA 37 VIII. APÉNDICE 38 2

3 I. INTRODUCCIÓN Como sabemos, a lo largo del tiempo, se han desarrollado novedosas técnicas y métodos financieros que permita realizar inversiones que brindan una mayor seguridad acerca del riesgo y rendimiento esperados. Una de estas técnicas se refiere al hecho de que no sólo se debe de realizar una inversión en un solo activo, sino que para disminuir el riesgo y obtener una tasa de rendimiento mayor, se puede llevar a cabo una diversificación, esto es, invertir en varios activos. Para efecto de este trabajo nos basaremos en el modelo de Selección de Portafolio. Esta proposición es considerada como la Teoría Moderna de Portafolios, y su creador es el premio Nóbel de 1990, Harry Markowitz, quien en 1952 estableció la Teoría de la Economía Financiera. Con esto Markowitz diseñó un modelo llamado Media-Varianza, el cual, tiene como objetivo principal la creación de un portafolio estratégicamente diversificado en el que: A un rendimiento determinado se disminuya el riesgo, o A determinado nivel de riesgo se maximice el rendimiento de dicho portafolio. Con los elementos que nos proporciona esta teoría intentaremos responder la siguiente pregunta: Es posible por medio de una selección de portafolio aleatoria y sin investigación previa, es decir, ingenua; obtener el mismo o mejor resultado que si empleáramos el Modelo Media Varianza? El propósito de este trabajo es realizar una aplicación del modelo Media Varianza al caso mexicano. Con el fin de analizar la contribución de este economista en la selección de activos que conforman un portafolio de inversión. 3

4 De acuerdo con lo anterior, esquematizaremos nuestro análisis de la siguiente forma: en el segundo apartado haremos una exposición sobre el Método de Markowitz, el cual, busca aquel portafolio óptimo que minimice el riesgo a un determinado nivel de rendimiento; o bien, que maximice el rendimiento a un nivel de riesgo dado. Además de explicar sus principales conceptos. Posteriormente, se realizará un ejercicio con datos reales de las acciones que pertenecen al Índice de Precios y Cotizaciones, en México; para así obtener una frontera de portafolios eficientes. En el siguiente apartado se incorporará un activo libre de riesgo, en este caso los Certificados de la Tesorería (CETES), para así construir la Línea de Asignación de Capitales (LAC) y obtener nuestro portafolio teórico o de tangencia. En el quinto apartado se realizará una comparación de los datos obtenidos en nuestro ejercicio anterior con portafolios elegidos de manera aleatoria. Y mediante los parámetros Índice de Sharpe, Rendimiento Esperado y la Desviación Estándar Esperada (riesgo); observar la utilidad acerca del modelo Media-Varianza, en la creación de portafolios mediante la diversificación de activos. Por último, señalaremos los aspectos más importantes de nuestro ejercicio. Con la finalidad de sugerir o no el modelo Media Varianza, en sustitución de un método de diversificación ingenua. 4

5 II. MODELO DE HARRY M. MARKOWITZ El modelo de Markowitz parte de las siguientes hipótesis: 1. La rentabilidad de cualquier título o cartera es una variable aleatoria cuya distribución de probabilidad para el período de referencia es conocida por el inversor. Se acepta como medida de rentabilidad de la inversión la media o esperanza matemática de dicha variable aleatoria. 2. Se acepta como medida del riesgo la dispersión, medida por la varianza o desviación estándar de la variable aleatoria que describe la rentabilidad, ya sea de un valor individual o de un portafolio. 3. El inversor elegirá aquellas carteras con una mayor rentabilidad y menor riesgo. El inversor se encuentra presionado por dos fuerzas de sentido opuesto: El deseo de obtener ganancias; y Aversión al riesgo, es decir, el inversionista desea evitar cualquier probabilidad de perder su inversión. Por lo que, para resolver nuestro ejercicio es necesario contar con la siguiente información: La esperanza matemática del rendimiento de los posibles activos que conforman parte de nuestro portafolio óptimo. La esperanza matemática del rendimiento de los posibles activos que conformarían el portafolio óptimo. La varianza de los rendimientos de estos activos, y Las covarianzas de los rendimientos de dichos activos. 5

6 Para el cálculo de la tasa esperada de rendimiento del portafolio se debe considerar que: n E Ir p M = S w i E Hr i L i= l Donde: E(r i ) = es la tasa esperada de rendimiento del activo i. w i = es la proporción del capital total que se invertirá en el activo i, que conforma el portafolio. i = va desde 1 hasta n activos. Por consiguiente, tenemos que: r p = es un promedio ponderado de los rendimientos de los activos que conforman el portafolio. Es necesario asumir que todo el capital a invertir será distribuido entre los distintos activos que conforman el portafolio; esto es: n S w i = 1 i=1 Donde: n = al total de los activos que conforman el portafolio. Hay que considerar que en este trabajo no se contempla la posibilidad de las ventas en corto, es decir, la venta de un activo que se ha tomado en préstamo y la utilización de este ingreso para la compra de otro activo 1, por tanto, todos nuestros ponderadores deberán ser no negativos, lo cual se puede expresar de la siguiente manera: w i 0 La varianza del rendimiento del portafolio se define como: s 2 = S i=l n n Sj=l w i w j s ij 1 Lasa Crespo, Alcides José. CONSTRUCCION DE LA FRONTERA EFICIENTE DE PORTAFOLIOS DE INVERSIÓN. APLICACIÓN AL CASO DE MÉXICO. Denarius Revista de Economía y Administración. No. 10-junio UAM I. PP 136 6

7 La desviación estándar es: s = n n S Sj=l w i w j s ij i=l Donde: s ij = Covarianza de los rendimientos entre los activos i y j. Que se encuentran en los mismos términos que las tasas de rendimiento tanto del portafolio como de los activos. Esto significa que esta variable realmente mide el riesgo de las inversiones. Con estos parámetros podemos obtener la curva de varianza mínima, como se muestra en la figura 1, que sigue a continuación: E (r) Riesgo La cual esta conformada por una serie de combinaciones de activos que conforman diversos portafolios. Donde se puede observar que del punto de inflexión hacia arriba se encuentran los portafolios eficientes o dominantes del modelo de Markowitz. Ya que los que se encuentran por debajo de este punto ofrecen un rendimiento esperado menor con el mismo grado de riesgo. 7

8 III. LÍNEA DEL MERCADO DE CAPITALES. INCORPORACIÓN DEL ACTIVO LIBRE DE RIESGO Qué es un activo libre de riesgo? Un activo libre de riesgo es aquel que tiene volatilidad igual a cero ya que se considera sin riesgo de no pago. Es posible obtener mejores portafolios, en el sentido de mayor rentabilidad para una misma volatilidad, al incluir en éstos a los activos libres de riesgo La integración de un activo libre de riesgo permite darle un giro totalmente distinto al conjunto de combinaciones dominantes o eficientes porque se pueden establecer las diversas combinaciones que produce la Varianza Mínima en conjunto con la frontera Eficiente utilizando únicamente los activos con riesgo. Es decir, la fusión de estas dos herramientas nos da como resultado múltiples composiciones lineales entre las canastas específicas de activos con riesgo y el activo libre de riesgo. Tomando en cuenta las modificaciones anteriores ahora sabemos que cualquier combinación de activos con riesgo, incluidos los que se hallan en la curva de Varianza Mínima, están dominados por las combinaciones que se encuentran dentro de la línea del mercado de capitales. Ahora tendríamos que calcular la Línea de Mercado de Capitales (LMC), la cual esta constituida sólo por las carteras eficientes, mientras que las restantes, o los títulos aisladamente considerados, lo harán por debajo de ella. Para poder obtener un mejor entendimiento en seguida se mostraran las características de la LMC, que son: 8

9 La ordenada o tasa de rendimiento del activo libre de riesgo (r f ) en el gráfico es el tipo de interés nominal. Esto es el precio de consumo inmediato o la recompensa por esperar; es decir, por no consumir ahora, sino más tarde, recibiremos una r f % de interés. Se le suele conocer con el nombre de precio del tiempo. La pendiente de la LMC, representa la relación entre la rentabilidad esperada (E(r p )) y el riesgo asociado (σ p ). Se le denomina precio del Riesgo. E (r p ) E (r m ) LMC r f s m s p La ecuación de la LMC en función de su pendiente y de la ordenada en r f, de acuerdo con el rendimiento esperado de la cartera de mercado será: r p = r f + rs m de donde se deduce el valor de la pendiente r p : r = r p - r f s m y sustituyendo el valor r en la ecuación inicial de la LMC se obtiene: 9

10 - r p = r f + Ir p - r f M s p s m donde: - r p = Línea del mercado de capitales; r f = Tasa de rendimiento del activo libre de riesgo; s p = Desviación estándar de portafolio; s m= Desviación estándar del portafolio de tangencia. En concreto, la teoría del mercado de capitales se refiere a las estimaciones que tienen los inversionistas a priori por lo que existe la probabilidad de que los resultados difieran de los estimados. Posteriormente de calcular la LMC se agregará la Frontera Eficiente (FE) de inversión, que nos daría como resultado un portafolio óptimo, el cual incluye al activo libre de riesgo y se encuentra donde la LMC hace tangencia con la Frontera Eficiente. La Frontera Eficiente es el conjunto de carteras óptimas, esto significa que en ella se encuentran todas las carteras que proporcionan el máximo rendimiento con un riesgo mínimo. La FE tiene la forma de una curva convexa, sin embargo, al incorporar un activo libre de riesgo a la Frontera Eficiente se transforma en una línea recta. E (r p ) LMC E (r m ) r f s m s p 10

11 En un contexto de n activos en donde el objetivo es encontrar el punto de Varianza mínima global tenemos que resolver el siguiente problema de optimización: n n 2 Min s p = Si=l Sj=l w i w j s ij Sujeto a las siguientes restricciones: n S w i = 1 i=1 w i 0 i = 1, 2,..., n Con la solución obtenida tenemos una composición específica de ponderaciones que genera la varianza mínima global. Mediante esta solución podemos detectar las tasas de rendimiento del portafolio que se adecua a esa combinación de activos. Esto significa que sabemos precisamente cual es la composición en el sistema de coordenadas riesgorendimiento. Los resultados nos dan la posibilidad de calcular una cantidad cualesquiera de combinaciones que generan varianza mínima para tasas esperadas de rendimiento del portafolio, utilizando la tasa de rendimiento de forma monótona como un dato del problema. Dicho de otra manera, el problema de optimización restringida tiene que ser resuelto de igual forma como en la proposición anterior, con la salvedad de que se agregara la siguiente restricción: donde: E Ir p M = r - - r p = es una tasa seleccionada Con el escenario anterior comprendemos que la tasa de rendimiento que corresponde a la varianza mínima global es con la que logramos detectar mediante un proceso 11

12 monótono cuáles son las combinaciones que satisfacen la curva de varianza mínima y la frontera eficiente. Esto lo hacemos usando en forma repetitiva el algoritmo de la hoja de cálculo para cada tasa escogida. ÍNDICE DE SHARPE Desde su aparición, el modelo de Markowitz ha conseguido un gran éxito a nivel teórico, dando lugar a múltiples desarrollos y derivaciones, e incluso sentando las bases de diversas teorías de equilibrio en el mercado de activos financieros. Sin embargo, su utilización en la práctica entre gestores de carteras y analistas de inversiones no ha sido tan extensa como podría suponerse de su éxito teórico 2. El principal problema era por su complejidad matemática, ya que...al ser un programa cuadrático paramétrico, el algoritmo de resolución era complejo; por otra, el número de estimaciones de rentabilidad esperadas, varianza y covarianzas a realizar es muy elevado. De ahí que William F. Sharpe (1964, 1978) planteara poco tiempo después una simplificación consistente en suponer la existencia de una relación lineal entre el rendimiento del título y el de la cartera de mercado. Significa que podemos definir el riesgo de la cartera sin utilizar las covarianzas, suponiendo una gran simplificación en el cálculo 3. Este planteamiento se utilizó por un tiempo, en lugar del modelo Markowitz, pero a la fecha contamos con los mecanismos necesarios para poder plantear y resolver de manera más precisa nuestro problema con el modelo de Media-Varianza. Y para efectos de nuestro trabajo haremos una pequeña comparación de nuestro resultado con el que hubiésemos obtenido utilizando el Índice de Sharpe. De manera matemática el Índice de Sharpe es la pendiente de la Línea del Mercado de Capitales, de la cual, hablamos anteriormente. Y para la elección de nuestro portafolio teórico debemos escoger aquel en donde la curva tenga la mayor pendiente. 2 Alaitz Mendizábal Zubeldia, Luis Ma. Miera Zabalza, Marian Zubia Zubiaurre, El modelo de Markowitz en la gestión de carteras, Universidad del País Vasco-Euskal Herriko Unibertsitatea. 3 Op. Cit. 12

13 Es importante mencionar que el Índice de Sharpe nos ayudó a encontrar este punto óptimo, ya que aquél portafolio con un índice mayor es, el que se debe preferir a otro con un índice más bajo. Este se constituye por: Índice de Sharpe: r p - r f s p 13

14 IV. APLICACIÓN DEL MODELO AL CASO MEXICANO En este apartado haremos una aplicación del modelo Media-Varianza para activos del Índice de Precios y Cotizaciones (IP y C). La información será obtenida de la base de datos Economática 4. Sin dejar de mencionar que nos apoyaremos en el uso del programa Excel. Para la realización de este ejercicio, se utilizarán los precios de cierre de 28 acciones 5 : ALFA A ALFA, S.A.B. DE C.V. AMX AMERICA MOVIL, S.A.B. DE C.V. ARA CONSORCIO ARA, S.A.B. DE C.V. ARCA EMBOTELLADORAS ARCA, S.A.B. DE C.V. ASUR GRUPO AEROPORTUARIO DEL SURESTE, S.A.B. DE C.V. BIMBO GRUPO BIMBO, S.A.B. DE C.V. CEMEX CEMEX, S.A.B. DE C.V. AMEXICO CINTRA, S.A. DE C.V. ELECTRA GRUPO ELEKTRA, S.A. DE C.V. FEMSA FOMENTO ECONÓMICO MEXICANO, S.A.B. DE C.V. G CARSO GRUPO CARSO, S.A.B. DE C.V. GEO CORPORACION GEO, S.A.B. DE C.V. G FINBURO GRUPO FINANCIERO INBURSA, S.A.B. DE C.V. GF NORTE GRUPO FINANCIERO BANORTE, S.A. DE C.V. G MÉXICO GRUPO MEXICO, S.A.B. DE C.V. G MODELO GRUPO MODELO, S.A.B. DE C.V. GRUMA GRUMA, S.A.B. DE C.V. ICA EMPRESAS ICA, S.A.B. DE C.V. ICH INDUSTRIAS CH, S.A.B. DE C.V. KIMBERLY KIMBERLY - CLARK DE MEXICO S.A.B. DE C.V. PEÑOLES INDUSTRIAS PEÑOLES, S. A.B. DE C. V. SORIANA ORGANIZACION SORIANA, S.A.B. DE C.V. TELECOM CARSO GLOBAL TELECOM, S.A.B. DE C.V. TELMEX TELEFONOS DE MEXICO, S.A.B. DE C.V. TELEVISA GRUPO TELEVISA, S.A. TV AZTECA TV AZTECA, S.A. DE C.V. VITRO VITRO, S.A.B. DE C.V. WALMEX WAL - MART DE MEXICO, S.A.B. DE C.V. 4 La cual se encuentra disponible para su consulta, en el servidor de la UAM I. 5 Solo son 28 de 35 que conforman el IP y C, debido a que no se cuenta con la información necesaria acerca de las 7 acciones restantes. 14

15 Las referencias que utilizaremos comprenden el período de enero de 2002 a enero de 2007, por lo que desde un principio se obtuvieron los datos mensuales de los precios de estos activos. Con esta información podemos obtener las tasas de rendimiento mensuales para cada activo utilizando la siguiente expresión: Donde: r = p t P t-1-1 r = es la tasa de rendimiento mensual para el período t. P = es el precio de cierre de la acción. t = es el índice de tiempo. Estas tasas de rendimiento se encuentran en términos nominales, sin embargo, queremos quitar cualquier efecto que haya tenido la inflación sobre los precios de los activos. Es decir, vamos a convertir las tasas de rendimiento a términos reales. Esto lo haremos utilizando la siguiente expresión: Tasa Real = Tasa Nominal - p 1 + p Donde: = es la tasa de inflación mensual En el apéndice 1 se encuentra la base de datos obtenida de Economática, así como las tasas de rendimiento calculadas, tanto en términos nominales como reales. Según lo que se expuso anteriormente, necesitamos calcular la esperanza matemática del rendimiento de los activos, así como su varianza y desviación estándar de cada uno de ellos. Para ello en Excel, utilizamos las fórmulas adecuadas a cada una de las variables correspondientes. Y de igual forma los resultados obtenidos se encuentran en el apéndice. 15

16 Para encontrar la Curva de Varianza Mínima y la Frontera Eficiente de Portafolios de Inversión el problema quedaría planteado del siguiente modo: Min s p 2 = W VW Sujeto a las siguientes restricciones: Min s p 2 = W VW W U = 1 w i 0 " i Donde: W = es el vector columna que contiene las ponderaciones w de los activos que forman parte del portafolio. Por lo tanto es de dimensión 28 por 1, para este caso. W = es el vector anterior pero ahora transpuesto, ahora es un vector fila. V = es la matriz de varianzas covarianzas, la cual se ha calculado de la misma manera, utilizando las herramientas que ofrece Excel, y se encuentra detalladamente explicado en el apéndice. 16

17 R = es el vector columna correspondientes a las tasas de rendimiento mensual de los activos. Este vector es de dimensión 28 por 1. U = es el vector columna 6. La solución de este problema, representa una gran dificultad al tener matrices de 28 por 28 y 1 por 28. Pero en la actualidad contamos con distintos paquetes y / o programas que nos permiten obtener de manera óptima estos resultados. Uno de ellos es la herramienta SOLVER la cual se encuentra dentro del programa de Excel. En este caso 6 En cada renglón de este vector columna el elemento es el número 1. 17

18 será de gran utilidad dicha herramienta, ya que vamos a construir un modelo que nos permita encontrar el vector W con las ponderaciones de los activos que pertenecen a la Frontera Eficiente. Dentro de la hoja de cálculo, que contiene las matrices antes mencionadas elegimos la celda B34. La cual va a expresar la varianza de nuestro ejercicio. Escrito en Excel la expresión quedaría de la siguiente manera: Que no es otra cosa que multiplicar la Matriz transpuesta W por la matriz V y por la matriz W. En otra celda vamos a calcular la desviación estándar, la cual se obtiene si se aplica una raíz cuadrada a la varianza, lo cual se puede hacer aplicando la fórmula que nos proporciona la hoja de cálculo: De igual manera, elegimos una celda adicional que expresará la condición de la tasa de rendimiento del portafolio con los ponderadores que se vayan obteniendo más adelante. La expresión quedará determinada de la siguiente manera: Seleccionamos la celda objetivo, en este caso será la celda donde obtuvimos la varianza de portafolio. Posteriormente, en la barra de menú seleccionamos el comando de herramientas y dentro del menú seleccionamos SOLVER, como se muestra a continuación: 18

19 Dentro de los parámetros de SOLVER, tenemos la celda objetivo, que en este caso es B34; a continuación se seleccionará el valor de la celda objetivo, para nuestro propósito seleccionaremos un valor mínimo puesto que buscamos minimizar el riesgo. En seguida, elegiremos las celdas que buscamos cambiar, para este ejercicio serán las ponderaciones del vector de las w s. Y por último, escribiremos las restricciones bajo las cuales esta sujeta nuestra ecuación, para nuestro contexto buscamos que los valores del vector de las w s sea mayor o igual a cero, que la sumatoria de las w s se igual a la unidad, es decir que sea igual al cien por ciento del capital invertido y por ultimo que la tasa de rendimiento del portafolio que se irá calculando sea igual a aquella que nosotros esperamos que tenga. Para este ejercicio seleccionamos algunas tasas de rendimiento de manera arbitraria. 19

20 Este procedimiento lo repetiremos para cada tasa de rendimiento arbitraria que elegimos. Y los resultados que se obtengan los podemos integrar en una nueva tabla, para que con ellos calculemos a cada portafolio su varianza, desviación estándar, tasa de rendimiento e Índice de Sharpe. Para este ejercicio, la tabla quedó de la siguiente manera: Con estos datos podemos graficar nuestra curva de varianza mínima, al nombrar la desviación estándar en el eje de las abscisas y en el de las ordenadas tendremos a la tasa de rendimiento del portafolio. De esta manera la curva quedaría de la manera siguiente: FRONTERA DE PORTAFOLIOS EFICIENTES DE INVERSIÓN 6.00% 5.00% 4.00% R(P) 3.00% 2.00% 1.00% 0.00% 0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% DESVIACIÓN ESTÁNDAR (RIESGO) 20

21 INCORPORACIÓN DEL ACTIVO LIBRE DE RIESGO En este caso, se utilizarán los Certificados de la Tesorería de la Nación (CETES) 7, estos certificados son títulos de crédito al portador emitidos por el gobierno federal mexicano, en los que se consigna la obligación directa e incondicional que este asume para pagar su valor nominal al vencimiento y que son colocados en el mercado por el Banco de México, mediante el mecanismo de subasta semanal. Es por ello que se considera de riesgo cero, ya que hasta ahora no se tiene conocimiento de que el Gobierno Federal no se responsabilice por sus deudas adquiridas. Con esto construiremos nuestra Línea de Mercado de Capitales, que vamos a obtener de igual forma en la hoja de Excel con la cual elaboramos la curva. Las restricciones para utilizar SOLVER serán distintas, vamos a eliminar aquella que nos dice que la suma de los ponderadores es igual a la unidad; ya que ahora los CETES van a formar parte de nuestro portafolio. En una celda vamos a escribir el valor de la tasa de rendimiento de los CETES que en este ejercicio es: En seguida, lo que haremos es calcular la ponderación correspondiente a este activo, en una celda aparte se escribirá la siguiente fórmula: 7 Los Certificados de la Tesorería de la Federación (CETES) son el instrumento de deuda bursátil más antiguo emitido por el Gobierno Federal. Se emitieron por primera vez en enero de 1978 y desde entonces constituyen un pilar fundamental en el desarrollo del mercado de dinero en México. 21

22 Esto nos indica que la diferencia entre el monto total de la inversión (100%) y la suma de los activos con riesgo nos dará como resultado el porcentaje de los CETES. Posteriormente en una celda adicional estableceremos la fórmula para obtener nuevamente el rendimiento del portafolio, como en el caso anterior. No obstante, en este caso la tasa de rendimiento del portafolio, se obtiene de la siguiente manera: R(p) = Rw * W`s + R(f) * w f Donde: Rw = El vector de rendimientos de cada activo W s = El vector de ponderaciones de cada activo R(f) = Tasa de rendimiento mensual real de los CETES w f = Porcentaje correspondiente a los CETES Es por ello que ahora en una celda, se hará la suma del valor que se adquiera de las dos celdas anteriores. Ya integrados los CETES, utilizaremos de nuevo SOLVER: En primer lugar, utilizaremos la misma celda objetivo, esto significa que mantendremos a su vez la misma formula con la que adquirimos la varianza. Sin embargo, los parámetros para obtener una solución en SOLVER serán distintos, lo conseguimos mediante la siguiente imagen: 22

23 Podemos observar que el valor de la celda objetivo se mantiene igual, es decir, buscamos minimizar el riesgo. Las celdas cambiantes seguirán siendo las w s. Por otra parte, mantenemos de la misma manera la restricción, en la cual, las w s sean igual o mayores a cero. Sólo se eliminará la restricción donde se pedía que la sumatoria de las w s se igual a la unidad, como se había señalado anteriormente. El método lo utilizaremos de forma monótona para cada una de las tasas de rendimiento arbitrarias que escojamos, de tal modo que logremos conseguir los datos con los cuales conformaremos una nueva tabla, con ellos determinaremos para cada portafolio su varianza, desviación estándar, tasas de rendimiento, Índice de Sharpe, además de integrar la sumatoria de las w s con el fin de obtener la ponderación del activo libre de riesgo que será igual a la diferencia entre 1 y la sumatoria de las w s. Nuestra tabla quedará del modo siguiente: Con la información de esta tabla, se puede obtener los ponderadores reales de cada w, con respecto a la parte del portafolio que contiene activos con riesgo. Por lo que a 23

24 continuación se obtendrá dividiendo cada w sobre la suma de ellas. Esto lo haremos para tres portafolios por lo que la tabla quedará de la siguiente manera: Con estos datos podemos obtener la Línea de Mercado de Capitales, por lo que necesitamos calcular la pendiente de esta recta. La cual será igual a: Pendiente HqL = r HqL - r Hf L s HqL Donde: r (q) = Tasa de rendimiento del portafolio de tangencia q r (f) = Tasa de rendimiento mensual de los CETES s q = Desviación Estándar del portafolio q Si consideramos que la tasa de rendimiento mensual de los Cetes es de.25% con riesgo igual a cero, decimos que la ordenada al origen de la recta es de.25%. y al realizar un cálculo con una tasa de riesgo arbitraria como 10% se puede obtener un nivel de rendimiento, como se muestra a continuación: 24

25 Y graficando estos datos la recta quedaría de la siguiente manera: FRO NTERA DE PO RTAFO LIOS EFICIENTES DE INVERSIÓN 8.00% 7.00% 6.00% 5.00% R(P) 4.00% 3.00% 2.00% 1.00% 0.00% 0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% DESVIACIÓN ESTÁNDAR (RIESGO ) Los resultados de las W s serían los siguientes: 25

26 Se observa que algunos activos tienen ponderación cero, por lo que en ellos no se va a invertir. Por lo que nuestro portafolio quedará conformado de la siguiente manera: 26

27 V. DIVERSIFICACIÓN INGENUA VS MARKOWITZ En este apartado evaluaremos el portafolio de tangencia obtenido anteriormente y comparar su desempeño durante distintos períodos con el de 12 portafolios obtenidos de manera aleatoria 8. Los activos que integran cada portafolio tienen la misma ponderación en cada uno de ellos. Es decir, w i = 0.20 para cada activo de los 12 portafolios aleatorios, los cuales quedarán conformados de la siguiente manera: A ACTIVO W 1 ALFA 20% 5 ASUR 20% 4 ARCA 20% 24 TELMEX 20% 18 ICA 20% B ACTIVO W 1 ALFA 20% 4 ARCA 20% 14 GFNORTE 20% 8 CINTRA 20% 11 GCARSO 20% C ACTIVO W 24 TELMEX 20% 21 PEÑOLES 20% 2 AMX 20% 12 GEO 20% 13 GFINBURO 20% D ACTIVO W 18 ICA 20% 8 CINTRA 20% 11 GCARSO 20% 25 TELEVISA 20% 6 BIMBO 20% 8 Para conformar cada portafolio, se hicieron 28 papeles con el nombre de cada uno de los activos y se introdujeron en un recipiente, para que de manera ingenua se fueran extrayendo uno a uno, hasta conformar cada uno de los 12 portafolios con cinco activos cada uno. 27

28 E ACTIVO W 11 GCARSO 20% 19 ICH 20% 17 GRUMA 20% 6 BIMBO 20% 18 ICA 20% F ACTIVO W 16 G MODELO 20% 23 TELECOM 20% 25 TELEVISA 20% 27 VITRO 20% 11 GCARSO 20% G ACTIVO W 9 ELEKTRA 20% 20 KIMBERLY 20% 26 TVAZTECA 20% 14 GFNORTE 20% 7 CEMEX 20% H ACTIVO W 28 WALMEX 20% 20 KIMBERLY 20% 11 GCARSO 20% 14 GFNORTE 20% 13 GFINBURO 20% I ACTIVO W 6 BIMBO 20% 4 ARCA 20% 12 GEO 20% 11 GCARSO 20% 7 CEMEX 20% J ACTIVO W 3 ARA 20% 15 GMEXICO 20% 19 ICH 20% 2 AMX 20% 4 ARCA 20% K ACTIVO W 24 TELMEX 20% 14 GFNORTE 20% 1 ALFA 20% 16 G MODELO 20% 20 KIMBERLY 20% 28

29 L ACTIVO W 17 GRUMA 20% 26 TVAZTECA 20% 16 G MODELO 20% 19 ICH 20% 9 ELEKTRA 20% Para continuar con nuestro ejercicio, obtuvimos los precios de cierre de cada uno de los activos del mes de diciembre de 2006 y los meses de enero, febrero, marzo y abril de Para que con estos datos podamos calcular las tasas de rendimiento nominales y posteriormente convertirlas a reales. 9 Así como también calculamos las desviaciones estándar y el Índice de Sharpe para cada portafolio aleatoria y para el de tangencia. 9 De igual manera que lo hicimos al principio del ejercicio. 29

30 RESULTADOS PARA EL MES DE ENERO Conforme a los principios ya establecidos, evaluamos durante el mes de enero las variables que nos interesan para este trabajo, y obtuvimos los siguientes datos. Ordenados de mayor a menor rendimiento tenemos que: PORTAFOLIO R(p) G TEÓRICO D F C B L J I A K H E En enero se puede observar que el portafolio de tangencia tiene predominantemente el mayor rendimiento sobre los portafolios elegidos aleatoriamente, a excepción del portafolio G, aunque el caso de este último es especial ya que no es muy grande la diferencia entre uno y el otro. Además que dentro de este portafolio, se encuentra un activo que tuvo un rendimiento extremadamente alto durante el período, lo cual afecta directamente el rendimiento del portafolio aleatorio G. Este período, fue de crecimiento para la economía en general, lo cual apoya que las tasas de rendimiento de los portafolios hayan sido en su mayoría positivas, a excepción del portafolio E, que tuvo una tasa de rendimiento negativo, ya que contiene al activo Gruma el cual en este período tuvo una tasa negativa de %. 30

31 RESULTADOS PARA EL MES DE FEBRERO De igual forma, en febrero, se evaluó el desempeño de los 12 portafolios aleatorios y el portafolio teórico obteniendo los siguientes resultados: PORTAFOLIO R(p) TEÓRICO G C L A J K I B E D H F En el caso de febrero, la situación que se presentó fue muy peculiar, pues hubo una pérdida en las bolsas de todo el mundo; se observa que aunque el rendimiento del portafolio teórico es muy pequeño, no se compara a las considerables pérdidas que sufrieron los demás portafolios aleatorios. Asimismo, resalta el portafolio G, el cual no tiene una tasa de rendimiento negativa, aunque sea de apenas el 0.23%. 31

32 RESULTADOS PARA EL PERÍODO COMPRENDIO DE ENERO A ABRIL 2007 Ahora vamos a evaluar lo sucedido en este período que inicia el primero de enero al 30 de abril del año en curso. Con los datos obtenidos, ahora podremos calcular también la desviación estándar y el índice de Sharpe, para que así podamos tener una mejor visión del desempeño de los portafolios. Si el inversor se decidiera evaluar el comportamiento de los portafolios desde el punto de vista de mayor rendimiento tendría que: PORTAFOLIO R(p) DESV STND I SHARPE C F TEÓRICO J G A L K D B E I H Se tiene que los portafolios C y F, representan a aquellos con un rendimiento superior al teórico, lo que se explica a que el primero contiene un 20% del activo Peñoles, el cual tuvo un rendimiento acumulado en el período de 46.9%; mientras que el portafolio F contiene a los activos Telecom y Vitro con una quinta parte de participación cada uno, con un rendimiento acumulado de 24.7 y 30.3% en el transcurso del mismo período. Siendo éstos rendimiento bastante altos y de cierta manera inexplicables en cuanto a su comportamiento, además de que ese no es el propósito de este trabajo. Solo los tomaremos como dados. Por lo que podemos decir que el portafolio obtenido con el modelo de Markowitz hubiera sido una excelente decisión de inversión. 32

33 Si el requisito para ser la mejor elección de portafolio fuese aquel que tuviera una desviación estándar menor a la de los demás portafolios, se observaría lo siguiente: PORTAFOLIO R(p) DESV STND I SHARPE L I J A C D G B E K TEÓRICO H F Esto tendría que ver con el grado de aversión al riesgo de cada inversionista, ya que como lo muestra la tabla anterior, cada vez que se quisiera incrementar la tasa de rendimiento aumenta el nivel de riesgo. Y en este caso el portafolio teórico es el tercero con mayor nivel de riesgo, pero su tasa de rendimiento es considerablemente superior al portafolio de desviación estándar menor. Se puede observar que el portafolio C, que es el que tiene la tasa de rendimiento mayor a todos los portafolios, presenta una desviación estándar de 3.67%, la cual es menor al del portafolio teórico de 5.01% y del portafolio F de 6.04%. Esto muestra que un portafolio compuesto de manera aleatoria, C, tuvo un desempeño mejor que el portafolio obtenido mediante el Modelo Media- Varianza, ya que tiene un mayor nivel de rendimiento a un nivel menor de riesgo que el portafolio teórico. Como ya lo hemos mencionado anteriormente, el Índice de Sharpe, es una herramienta que nos ayudaría a evaluar el comportamiento de los portafolios y si consideramos a aquel que tenga un Índice mayor a los demás, tenemos que: 33

34 PORTAFOLIO R(p) DESV STND I SHARPE C L J A G TEÓRICO F K D B I E H En la tabla anterior observamos que el de mayor Índice es el portafolio C, el teórico y el F, quedan en un índice medio. Por lo que nuevamente el portafolio aleatorio C, es el que mejor comportamiento tuvo en este período. 34

35 VI. CONCLUSIONES Hemos observado que el portafolio que elegimos mediante el modelo de Harry Markowitz, tuvo buenos resultados con una minimización del riesgo considerable. A pesar de que existieron portafolios con mayor tasa de rendimiento y algunos con un menor nivel de riesgo. Los períodos evaluados fueron muy distintos, mientras en enero la economía mostraba una tendencia de crecimiento, en febrero se presentó una caída de las bolsas a nivel mundial. Estos acontecimientos nos ayudan a tener una visión del desempeño de los portafolios en períodos tanto de crecimiento como de pérdidas. En enero, sólo hubo un portafolio con mayor tasa de rendimiento al obtenido mediante el modelo estudiado (G). Mientras que en febrero, ante las tasas de rendimiento negativas que tuvieron la mayoría de los activos, el portafolio teórico no tuvo ninguna pérdida, aunque sólo obtuvo una tasa de rendimiento marginal el agente que hubiese decidido invertir en él durante ese período no habría puesto en riesgo su capital. Para el período comprendido durante los primeros cuatro meses de este año, el portafolio teórico se encuentra entre los tres primeros de mayor tasa de rendimiento, a pesar de que tiene una desviación estándar mayor a aquel portafolio con mayor nivel de rendimiento sin dejar de considerar que para la realización de este trabajo, el período de evaluación de los portafolios fue muy pequeño. Por lo que podemos decir que el Modelo Media-Varianza de Harry Markowitz, sigue estando vigente, y teniendo la misma validez para resolver un problema de diversificación de inversiones; para que con esto formemos un portafolio con un rendimiento bastante óptimo, además de que reduzca el riesgo de manera considerable a la hora de realizar una inversión. 35

36 Es decir, que el hecho de realizar una selección de portafolio mediante este modelo, supera de manera razonable la manera de diversificar de manera ingenua una inversión. Al mismo tiempo que el tener conocimiento acerca del comportamiento de los activos durante un período anterior nos permite tener una visión más clara de lo que acontece en el mercado de inversiones. 36

37 VII. BIBLIOGRAFÍA Bodie, Zui; Merton, Robert C. Finanzas, Prentice Hall, México, ALAITZ MENDIZÁBAL ZUBELDIA, LUIS M.ª MIERA ZABALZA, MARIAN ZUBIA ZUBIAURRE, El modelo de Markowitz en la gestión de carteras, Universidad del País Vasco-Euskal Herriko Unibertsitatea Harry M. Markowitz, Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments, Segunda Edición, ED. Basil Blackwell, USA, Lasa Crespo, Alcides José. CONSTRUCCION DE LA FRONTERA EFICIENTE DE PORTAFOLIOS DE INVERSIÓN. APLICACIÓN AL CASO DE MÉXICO. Denarius Revista de Economía y Administración. No. 10-junio UAM - I 37

38 VIII. APÉNDICE A continuación se presentan los precios de cierres mensuales de cada activo comprendidos de enero de 2002 a enero de

39 39

40 40

41 Con esto obtuvimos las tasas de rendimiento mensuales en términos nominales y posteriormente las convertimos a reales: 41

42 42

43 43

44 44

45 45

46 46

47 A continuación se presenta el cuadro de las tasas de rendimiento esperadas de cada activo, desviación estándar y la varianza para este periodo. 47

48 48

49

MÓDULO 1: GESTIÓN DE CARTERAS

MÓDULO 1: GESTIÓN DE CARTERAS MÓDULO 1: GESTIÓN DE CARTERAS TEST DE EVALUACIÓN 1 Una vez realizado el test de evaluación, cumplimenta la plantilla y envíala, por favor, antes del plazo fijado. En todas las preguntas sólo hay una respuesta

Más detalles

FINANZAS CORPORATIVAS

FINANZAS CORPORATIVAS FINANZAS CORPORATIVAS RIESGO Y RENDIMIENTO JOSÉ IGNACIO A. PÉREZ HIDALGO Licenciado en Ciencias en la Administración de Empresas Universidad de Valparaíso, Chile TOMA DE DECISIONES Certeza: resultado real

Más detalles

ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS. Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada.

ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS. Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada. ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada. Aquí se exponen técnicas de cálculo que son utilizados en los procedimientos de los modelos

Más detalles

AVISO A LOS SOCIOS LIQUIDADORES, OPERADORES Y PÚBLICO EN GENERAL CÁLCULO DEL PRECIO O PRIMA DE LIQUIDACIÓN DIARIA PARA OPCIONES.

AVISO A LOS SOCIOS LIQUIDADORES, OPERADORES Y PÚBLICO EN GENERAL CÁLCULO DEL PRECIO O PRIMA DE LIQUIDACIÓN DIARIA PARA OPCIONES. México, D.F., a 10 de marzo de 2008. AVISO A LOS SOCIOS LIQUIDADORES, OPERADORES Y PÚBLICO EN GENERAL CÁLCULO DEL PRECIO O PRIMA DE LIQUIDACIÓN DIARIA PARA OPCIONES. A continuación se da a conocer el nuevo

Más detalles

OPTIMIZACIÓN Y SIMULACIÓN PARA LA EMPRESA. Tema 4 Optimización no Lineal

OPTIMIZACIÓN Y SIMULACIÓN PARA LA EMPRESA. Tema 4 Optimización no Lineal OPTIMIZACIÓN Y SIMULACIÓN PARA LA EMPRESA Tema 4 Optimización no Lineal ORGANIZACIÓN DEL TEMA Sesiones: El caso sin restricciones: formulación, ejemplos Condiciones de optimalidad, métodos Caso con restricciones:

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA Nº 7)

INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA Nº 7) TEMA Nº 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD OBJETIVOS DE APRENDIZAJE: Conocer las características de la distribución normal como distribución de probabilidad de una variable y la aproximación de

Más detalles

3. ANÁLISIS DE DATOS DE PRECIPITACIÓN.

3. ANÁLISIS DE DATOS DE PRECIPITACIÓN. 3. ANÁLISIS DE DATOS DE PRECIPITACIÓN. Teniendo en cuenta que la mayoría de procesos estadísticos se comportan de forma totalmente aleatoria, es decir, un evento dado no está influenciado por los demás,

Más detalles

Análisis de duración y convexidad de una cartera de bonos soberanos de Venezuela con vencimiento en el periodo

Análisis de duración y convexidad de una cartera de bonos soberanos de Venezuela con vencimiento en el periodo Análisis de duración y convexidad de una cartera de bonos soberanos de Venezuela con vencimiento en el periodo 2018-2038 Elaborado por: Cristina Vázquez Tutor: Javier Ríos Octubre 2016 Planteamiento del

Más detalles

Capítulo 9 Estructura y Administración de Portafolios de Inversión

Capítulo 9 Estructura y Administración de Portafolios de Inversión Capítulo 9 Estructura y Administración de Portafolios de Inversión Objetivo Presentar los conceptos básicos y el proceso vinculado a la administración de portafolios de inversión Parte I CONCEPTOS BÁSICOS

Más detalles

ANÁLISIS DE RIESGO. L.C. y Mtro. Francisco Javier Cruz Ariza. WWWJJGJG98559595[Escribir texto] Página 0

ANÁLISIS DE RIESGO. L.C. y Mtro. Francisco Javier Cruz Ariza. WWWJJGJG98559595[Escribir texto] Página 0 ANÁLISIS DE RIESGO L.C. y Mtro. Francisco Javier Cruz Ariza UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO Facultad de Contaduría y Administración WWWJJGJG98559595[Escribir texto] Página 0 ANÁLISIS DE RIESGO.

Más detalles

ESTADÍSTICA CON EXCEL

ESTADÍSTICA CON EXCEL ESTADÍSTICA CON EXCEL 1. INTRODUCCIÓN La estadística es la rama de las matemáticas que se dedica al análisis e interpretación de series de datos, generando unos resultados que se utilizan básicamente en

Más detalles

Algebra lineal y conjuntos convexos

Algebra lineal y conjuntos convexos Apéndice A Algebra lineal y conjuntos convexos El método simplex que se describirá en el Tema 2 es de naturaleza algebraica y consiste en calcular soluciones de sistemas de ecuaciones lineales y determinar

Más detalles

Tema 2. Regresión Lineal

Tema 2. Regresión Lineal Tema 2. Regresión Lineal 3.2.1. Definición Mientras que en el apartado anterior se desarrolló una forma de medir la relación existente entre dos variables; en éste, se trata de esta técnica que permite

Más detalles

El Var y los activos de la cartera

El Var y los activos de la cartera El Var y los activos de la cartera Estrella Perotti, Mg. Dirección de Informaciones & Estudios Económicos, BCR eperotti@bcr.com.ar El VaR es una medida que resume en un único número el riesgo de una cartera,

Más detalles

Agro 6998 Conferencia 2. Introducción a los modelos estadísticos mixtos

Agro 6998 Conferencia 2. Introducción a los modelos estadísticos mixtos Agro 6998 Conferencia Introducción a los modelos estadísticos mixtos Los modelos estadísticos permiten modelar la respuesta de un estudio experimental u observacional en función de factores (tratamientos,

Más detalles

CAPÍTULO 4 RECOPILACIÓN DE DATOS Y CÁLCULO DEL VPN. En el presente capítulo se presenta lo que es la recopilación de los datos que se tomarán

CAPÍTULO 4 RECOPILACIÓN DE DATOS Y CÁLCULO DEL VPN. En el presente capítulo se presenta lo que es la recopilación de los datos que se tomarán CAPÍTULO 4 RECOPILACIÓN DE DATOS Y CÁLCULO DEL VPN En el presente capítulo se presenta lo que es la recopilación de los datos que se tomarán para realizar un análisis, la obtención del rendimiento esperado

Más detalles

3. ASOCIACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUALITATIVAS

3. ASOCIACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUALITATIVAS 1. INTRODUCCIÓN Este tema se centra en el estudio conjunto de dos variables. Dos variables cualitativas - Tabla de datos - Tabla de contingencia - Diagrama de barras - Tabla de diferencias entre frecuencias

Más detalles

COSTO DE CAPITAL. Tema 3.1 Costo de capital y CPPC. Licenciatura en Economía y Finanzas 7º semestre. Dr. José Luis Esparza A. JLEA

COSTO DE CAPITAL. Tema 3.1 Costo de capital y CPPC. Licenciatura en Economía y Finanzas 7º semestre. Dr. José Luis Esparza A. JLEA COSTO DE CAPITAL Tema 3.1 Costo de capital y CPPC JLEA Licenciatura en Economía y Finanzas 7º semestre. Dr. José Luis Esparza A. EL COSTO DE CAPITAL JLEA Cuando un individuo no tiene dinero para llevar

Más detalles

Análisis y síntesis de sistemas digitales combinacionales

Análisis y síntesis de sistemas digitales combinacionales Análisis Algoritmo de análisis, para un circuito lógico combinacional Síntesis. Conceptos Circuitos combinacionales bien construidos Circuitos combinacionales mal construidos Criterios de optimización

Más detalles

El Algoritmo E-M. José Antonio Camarena Ibarrola

El Algoritmo E-M. José Antonio Camarena Ibarrola El Algoritmo E-M José Antonio Camarena Ibarrola Introducción Método para encontrar una estimación de máima verosimilitud para un parámetro ѳ de una distribución Ejemplo simple 24 Si tiene las temperaturas

Más detalles

Ejemplos y ejercicios de. Estadística Descriptiva. yanálisis de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios.

Ejemplos y ejercicios de. Estadística Descriptiva. yanálisis de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ANÁLISIS DE DATOS Ejemplos y ejercicios de Estadística Descriptiva yanálisis de Datos Diplomatura en Estadística Curso 007/08 Descripción estadística de una variable. Ejemplos

Más detalles

INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA ESUMER

INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA ESUMER INSTITUCIÓN UNIVERSITARIA ESUMER UNIDAD DE ESTUDIOS EMPRESARIALES Y DE MERCADEO ESPECIALIZACIÓN GERENCIA DE PROYECTOS MÓDULO NO 2 EVALUACIÓN FINANCIERA DEL PROYECTO GUÍAS DEL CURSO - CLASE NO 3 OBJETIVOS

Más detalles

Colegio Universitario Boston

Colegio Universitario Boston Función Lineal. Si f función polinomial de la forma o, donde y son constantes reales se considera una función lineal, en esta nos la pendiente o sea la inclinación que tendrá la gráfica de la función,

Más detalles

Matemáticas financieras. SESIÓN 10 Instrumentos de inversión

Matemáticas financieras. SESIÓN 10 Instrumentos de inversión Matemáticas financieras SESIÓN 10 Instrumentos de inversión Contextualización de la Sesión 10 En ésta sesión, comenzaremos con una nueva unidad que lleva por tema Instrumentos de inversión, estos se pueden

Más detalles

Micro y Macroeconomía

Micro y Macroeconomía Micro y Macroeconomía 1 Sesión No. 6 Nombre: Teoría del consumidor Contextualización: La microeconomía como herramienta de análisis nos permite el poder comprender el comportamiento de las personas en

Más detalles

INVERSIÓN LA INVERSIÓN

INVERSIÓN LA INVERSIÓN INVERSIÓN LA INVERSIÓN Generalmente se ha definido la inversión: n: como la renuncia de una satisfacción n inmediata con la esperanza de obtener en el futuro una satisfacción n mayor. Elementos El sujeto

Más detalles

Matemáticas financieras

Matemáticas financieras Matemáticas financieras MATEMÁTICAS FINANCIERAS 1 Sesión No. 2 Nombre: Fundamentos matemáticos Contextualización Para concluir con la unidad introductoria a las matemáticas financieras, en la que estamos

Más detalles

CONSTRUCCIÓN DE LA FRONTERA EFICIENTE DE APLICACIÓN AL CASO DE MÉXICO PORTAFOLIOS DE INVERSIÓN. Alcides José Lasa Crespo* RESUMEN

CONSTRUCCIÓN DE LA FRONTERA EFICIENTE DE APLICACIÓN AL CASO DE MÉXICO PORTAFOLIOS DE INVERSIÓN. Alcides José Lasa Crespo* RESUMEN CONSTRUCCIÓN DE LA FRONTERA EFICIENTE DE PORTAFOLIOS DE INVERSIÓN APLICACIÓN AL CASO DE MÉXICO Alcides José Lasa Crespo* RESUMEN En este trabajo se hace una aplicación del modelo de selección de portafolio

Más detalles

Matrices Invertibles y Elementos de Álgebra Matricial

Matrices Invertibles y Elementos de Álgebra Matricial Matrices Invertibles y Elementos de Álgebra Matricial Departamento de Matemáticas, CSI/ITESM 20 de agosto de 2008 Índice 121 Introducción 1 122 Transpuesta 1 123 Propiedades de la transpuesta 2 124 Matrices

Más detalles

PROGRAMACIÓN LINEAL MÉTODO GRÁFICO

PROGRAMACIÓN LINEAL MÉTODO GRÁFICO 1 PROGRAMACIÓN LINEAL MÉTODO GRÁFICO Dado un problema de programación lineal se debe: 1. Graficar cada una de las restricciones. 2. Encontrar el Polígono de factibilidad, que es la intersección de los

Más detalles

GUIA DE CATEDRA Matemática Empresarial Guía N.3 F. Elaboración 09 abril /11 F. 1 Revisión 09/04/11 Pagina 1 de 8

GUIA DE CATEDRA Matemática Empresarial Guía N.3 F. Elaboración 09 abril /11 F. 1 Revisión 09/04/11 Pagina 1 de 8 Plan de Estudios: Semestre 1 Área: Matemática 1 Nº Créditos: Intensidad horaria semanal: 3 Hrs T Hrs P Total horas: 6 Tema: Desigualdades 1. OBJETIVO Apropiar los conceptos de desigualdades y establecer

Más detalles

2.- Tablas de frecuencias

2.- Tablas de frecuencias º BACHILLERATO MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II TEMA 3.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PROFESOR: RAFAEL NÚÑEZ -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Más detalles

Práctica 2: Análisis de sensibilidad e Interpretación Gráfica

Práctica 2: Análisis de sensibilidad e Interpretación Gráfica Práctica 2: Análisis de sensibilidad e Interpretación Gráfica a) Ejercicios Resueltos Modelización y resolución del Ejercicio 5: (Del Conjunto de Problemas 4.5B del libro Investigación de Operaciones,

Más detalles

Capitulo 4. DECISIONES BAJO RIESGO TEORIA DE JUEGOS

Capitulo 4. DECISIONES BAJO RIESGO TEORIA DE JUEGOS Capitulo 4. DECISIONES BAJO RIESGO TEORIA DE JUEGOS INTRODUCCIÓN En el mundo real, tanto en las relaciones económicas como en las políticas o sociales, son muy frecuentes las situaciones en las que, al

Más detalles

ECUACIONES.

ECUACIONES. . ECUACIONES... Introducción. Recordemos que el valor numérico de un polinomio (y, en general, de cualquier epresión algebraica) se calcula sustituyendo la/s variable/s por números (que, en principio,

Más detalles

de 1 a 3 15 Desarrollo de ideas y precisión proposi Conclusión de 0 a 1 de 1 a 3

de 1 a 3 15 Desarrollo de ideas y precisión proposi Conclusión de 0 a 1 de 1 a 3 Resultados de la aplicación de la Expresión Escrita (EXPRESC) a la generación 16/Primavera de la División de Ciencias Sociales y Humanidades (DCSH), Unidad Cuajimalpa. La EXPRESC evalúa la expresión escrita

Más detalles

UNIDAD 3. La derivada. Objetivos. Al terminar la unidad, el alumno:

UNIDAD 3. La derivada. Objetivos. Al terminar la unidad, el alumno: UNIDAD La derivada Objetivos Al terminar la unidad, el alumno: Calculará la derivada de funciones utilizando el álgebra de derivadas. Determinará la relación entre derivación y continuidad. Aplicará la

Más detalles

Z i

Z i Medidas de Variabilidad y Posición. Jesús Eduardo Pulido Guatire, marzo 010 Cuando trabajamos el aspecto denominado Medidas de Tendencia Central se observó que tanto la media como la mediana y la moda

Más detalles

Curva de Lorenz e Indice de Gini Curva de Lorenz

Curva de Lorenz e Indice de Gini Curva de Lorenz Curva de Lorenz e Indice de Gini Curva de Lorenz La curva de Lorenz es útil para demostrar la diferencia entre dos distribuciones: por ejemplo quantiles de población contra quantiles de ingresos. También

Más detalles

TEORIA DEL CONSUMIDOR

TEORIA DEL CONSUMIDOR TEORIA DEL CONSUMIDOR LIC. ZINATH JAVIER GERONIMO ZORAIDA DE JESUS RAMIREZ AVALOS I N S T I T U T O T E C N O L O G I C O D E V I L L A H E R M O S A I N G. E N G E S T I O N E M P R E S A R I A L 1 0

Más detalles

Formulación del problema de la ruta más corta en programación lineal

Formulación del problema de la ruta más corta en programación lineal Formulación del problema de la ruta más corta en programación lineal En esta sección se describen dos formulaciones de programación lineal para el problema de la ruta más corta. Las formulaciones son generales,

Más detalles

TEORÍA DE LA CONDUCTA DEL CONSUMIDOR Y DE LA DEMANDA

TEORÍA DE LA CONDUCTA DEL CONSUMIDOR Y DE LA DEMANDA S_A._LECV TEORÍA DE LA CONDUCTA DEL CONSUMIDOR DE LA DEMANDA LA FUNCIÓN DE PREFERENCIA Todos los individuos tratan de alcanzar la satisfacción con un ingreso limitado. Este esfuerzo más o menos consciente,

Más detalles

BPAT. Bonos de Protección al Ahorro con pago trimestral de interés

BPAT. Bonos de Protección al Ahorro con pago trimestral de interés BPAT Bonos de Protección al Ahorro con pago trimestral de interés 2 DESCRIPCIÓN TÉCNICA DE LOS BONOS DE PROTECCIÓN AL AHORRO CON PAGO TRIMESTRAL DE INTERÉS QUE EMITE EL INSTITUTO PARA LA PROTECCIÓN AL

Más detalles

PROGRAMACION CUADRATICA

PROGRAMACION CUADRATICA PROGRAMACION CUADRATICA Programación convexa La programación convexa abarca una amplia clase de problemas, entre ellos como casos especiales, están todos los tipos anteriores cuando /(x) es cóncava. Las

Más detalles

CONSTRUCCIÓN DE GRÁFICOS CON EXCEL

CONSTRUCCIÓN DE GRÁFICOS CON EXCEL CONSTRUCCIÓN DE GRÁFICOS CON EXCEL I. Recomendaciones para la utilización de cada gráfico de Excel 1. Gráfico de columna horizontal (figura 1) y vertical (figura 2) Son útiles para comparar categorías,

Más detalles

FORMATO CONDICIONAL EN EXCEL

FORMATO CONDICIONAL EN EXCEL FORMATO CONDICIONAL EN EXCEL El Formato Condicional es una herramienta muy útil como información gráfica adicional para los datos numéricos que están en celdas o en rangos. Este tipo de formato tiene un

Más detalles

Programación NO Lineal (PNL) Optimización sin restricciones

Programación NO Lineal (PNL) Optimización sin restricciones Programación NO Lineal (PNL) Optimización sin restricciones Ejemplos de los problemas que se aplica la programación NO Lineal: Problema de transporte con descuentos por cantidad : El precio unitario de

Más detalles

Derivadas Parciales (parte 2)

Derivadas Parciales (parte 2) 40 Derivadas Parciales (parte 2) Ejercicio: Si donde y. Determinar Solución: Consideraremos ahora la situación en la que, pero cada una de las variables e es función de dos variables y. En este caso tiene

Más detalles

Universidad Tec Milenio: Profesional HG04002 Análisis de Decisiones I

Universidad Tec Milenio: Profesional HG04002 Análisis de Decisiones I Tema # 10 El método de las M s como solución de problemas de programación lineal 1 Objetivo de aprendizaje del tema Al finalizar el tema serás capaz de: Resolver modelos de programación lineal mediante

Más detalles

PREPARACIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS

PREPARACIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS PREPARACIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS AUTOR : NASSSIR SAPAG CHAIN REYNALDO SAPAG CHAIN QUINTA EDICION 2008 Msc. Javier Carlos Inchausti Gudiño 2011 Capítulo 15 CRITERIOS DE EVALUACION DE PROYECTOS VALOR

Más detalles

PROGRAMA PRE-PAES 2015 Asignatura: Matemática Contenido Virtual

PROGRAMA PRE-PAES 2015 Asignatura: Matemática Contenido Virtual Programa PREPAES, Universidad Francisco Gavidia015 PROGRAMA PRE-PAES 015 Asignatura: Matemática Contenido Virtual TEMA: APLIQUEMOS ELEMENTOS DE GEOMETRIA ANALITICA Profesor: Luis Roberto Padilla R. e-mail:

Más detalles

Probabilidad y Estadística

Probabilidad y Estadística Probabilidad y Estadística Tema 13 Inferencia en una población Objetivo de aprendizaje del tema Al finalizar el tema serás capaz de: Explicar el procedimiento de pruebas en la inferencia estadística. Aplicar

Más detalles

INDICE. Prólogo a la Segunda Edición

INDICE. Prólogo a la Segunda Edición INDICE Prólogo a la Segunda Edición XV Prefacio XVI Capitulo 1. Análisis de datos de Negocios 1 1.1. Definición de estadística de negocios 1 1.2. Estadística descriptiva r inferencia estadística 1 1.3.

Más detalles

Introducción. Flujo Eléctrico.

Introducción. Flujo Eléctrico. Introducción La descripción cualitativa del campo eléctrico mediante las líneas de fuerza, está relacionada con una ecuación matemática llamada Ley de Gauss, que relaciona el campo eléctrico sobre una

Más detalles

Cálculos matemáticos POR EL MÉTODO DE RADIACIONES

Cálculos matemáticos POR EL MÉTODO DE RADIACIONES Cálculos matemáticos POR EL MÉTODO DE RADIACIONES Para realizar este cálculo es necesario contar con la hoja de registro que contiene las distancias y los azimuts de la poligonal datos recabados durante

Más detalles

USO HERRAMIENTAS EXCEL PARA LA PREDICCION

USO HERRAMIENTAS EXCEL PARA LA PREDICCION USO HERRAMIENTAS EXCEL PARA LA PREDICCION Nassir Sapag Chain MÉTODO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE El método de Regresión Lineal (o Mínimos cuadrados) busca determinar una recta, o más bien la ecuación de

Más detalles

Programación Lineal (PL)

Programación Lineal (PL) Programación Lineal (PL) Se llama programación lineal al conjunto de técnicas matemáticas que pretenden resolver la siguiente situación. El objetivo es Optimizar, una función objetivo, lo cual implica

Más detalles

Evaluación de Proyectos de Inversión

Evaluación de Proyectos de Inversión Evaluación de Proyectos de Inversión Sesión #10: Estudio financiero (7) Periodo de recuperación de la inversión y Evaluación del riesgo del proyecto de inversión Contextualización Con la evaluación económica

Más detalles

UNIDAD II: TEORÍAS ECONÓMICAS Y FINANCIERAS APLICADAS A LOS MERCADOS DE CAPITALES INTERNACIONALES. Modelo Capital Assets Pricing Model (CAPM)

UNIDAD II: TEORÍAS ECONÓMICAS Y FINANCIERAS APLICADAS A LOS MERCADOS DE CAPITALES INTERNACIONALES. Modelo Capital Assets Pricing Model (CAPM) UNIDAD II: TEORÍAS ECONÓMICAS Y FINANCIERAS APLICADAS A LOS MERCADOS DE CAPITALES INTERNACIONALES Modelo Capital Assets Pricing Model (CAPM) Prof. Víctor Alberto Peña vpena@javerianacali.edu.co Valoración

Más detalles

Actividades de Trabajo Independiente

Actividades de Trabajo Independiente Actividad 1. Proyectos Complementarios Actividades de Trabajo Independiente Son proyectos donde el grado de complementariedad entre ellos es tan alto que no se puede concebir uno sin el otro, se precisa

Más detalles

POST-OPTIMIZACIÓN Y SENSIBILIDAD EN PROBLEMAS LINEALES.

POST-OPTIMIZACIÓN Y SENSIBILIDAD EN PROBLEMAS LINEALES. POST-OPTIMIZACIÓN Y SENSIBILIDAD EN PROBLEMAS LINEALES. Una de las hipótesis básicas de los problemas lineales es la constancia de los coeficientes que aparecen en el problema. Esta hipótesis solamente

Más detalles

Representación y aplicaciones de las funciones tipo

Representación y aplicaciones de las funciones tipo Representación y aplicaciones de las funciones tipo Actividad Interdisciplinar Córdoba, junio de 2009 1 de 10 1. Introducción En este trabajo vamos a ver la forma de representar funciones matemáticas con

Más detalles

Unidad 6. Análisis costo-volumen-utilidad. Objetivos específicos de aprendizaje

Unidad 6. Análisis costo-volumen-utilidad. Objetivos específicos de aprendizaje Unidad 6 Análisis costo-volumen-utilidad Objetivos específicos de aprendizaje Al terminar de estudiar este capítulo, el estudiante será capaz de: Explicar el concepto de punto de equilibrio. Calcular el

Más detalles

Teorema Central del Límite (1)

Teorema Central del Límite (1) Teorema Central del Límite (1) Definición. Cualquier cantidad calculada a partir de las observaciones de una muestra se llama estadístico. La distribución de los valores que puede tomar un estadístico

Más detalles

Límite de Retención. Un Nuevo Esquema Regulatorio

Límite de Retención. Un Nuevo Esquema Regulatorio Límite de Retención Un Nuevo Esquema Regulatorio Mayo 12, 2009 Contenido 1. Proyecto de Reglas 2. Aspectos Actuariales 3. Conclusiones Límite de Retención Reglas para fijar los límites máximos de retención

Más detalles

BPA182. Bonos de Protección al Ahorro con pago semestral de interés y protección contra la inflación

BPA182. Bonos de Protección al Ahorro con pago semestral de interés y protección contra la inflación BPA82 Bonos de Protección al Ahorro con pago semestral de interés y protección contra la inflación DESCRIPCIÓN TÉCNICA DE LOS BONOS DE PROTECCIÓN AL AHORRO CON PAGO SEMESTRAL DE INTERÉS Y PROTECCIÓN CONTRA

Más detalles

PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN LINEAL RESUELTO POR MÉTODO SIMPLEX

PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN LINEAL RESUELTO POR MÉTODO SIMPLEX Prof.: MSc. Julio Rito Vargas Avilés Planteamiento del problema: PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN LINEAL RESUELTO POR MÉTODO SIMPLEX Una compañía de manufactura se dedica a la fabricación de tres productos: A,

Más detalles

UNIDAD 6: SISTEMAS DE ECUACIONES

UNIDAD 6: SISTEMAS DE ECUACIONES UNIDAD 6: SISTEMAS DE ECUACIONES Continuamos con el estudio de la asignatura; ya hemos abordado cinco capítulos del programa de estudio: Los números reales, ecuaciones, desigualdades y algunas de las funciones

Más detalles

INVESTIGACIÓN DE MERCADOS

INVESTIGACIÓN DE MERCADOS INVESTIGACIÓN DE MERCADOS LIC. EN ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS 1 Sesión No. 10 Nombre: Tamaño de la Muestra Contextualización Continuando el tema de muestreo, revisaremos ahora el cálculo de la muestra y

Más detalles

Mirna Liliana Guillén Ramírez¹, Esther Guadalupe Carmona Vega², Juan Mascareñas Perez-Iñigo 3

Mirna Liliana Guillén Ramírez¹, Esther Guadalupe Carmona Vega², Juan Mascareñas Perez-Iñigo 3 Análisis de la gestión y creación de valor de las emisoras que conformaron el Índice de Precios y Cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores durante el periodo 2011-2013 Mirna Liliana Guillén Ramírez¹,

Más detalles

Álgebra Lineal Ma1010

Álgebra Lineal Ma1010 Álgebra Ma1010 Departamento de Matemáticas ITESM Álgebra - p. 1/31 En este apartado se introduce uno de los conceptos más importantes del curso: el de combinación lineal entre vectores. Se establece la

Más detalles

Derivada de una función en un punto. Función derivada. Diferencial de una función en un punto. dy = f (x) dx. Derivada de la función inversa

Derivada de una función en un punto. Función derivada. Diferencial de una función en un punto. dy = f (x) dx. Derivada de la función inversa Derivada de una función en un punto Las tres expresiones son equivalentes. En definitiva, la derivada de una función en un punto se obtiene como el límite del cociente incremental: el incremento del valor

Más detalles

ECUACIÓN DE LA RECTA

ECUACIÓN DE LA RECTA MATEMÁTICA SEMANA 2 ECUACIÓN DE LA RECTA Todos los derechos de autor son de la exclusiva propiedad de IACC o de los otorgantes de sus licencias. No está permitido copiar, reproducir, reeditar, descargar,

Más detalles

ACTIVIDAD 2: La distribución Normal

ACTIVIDAD 2: La distribución Normal Actividad 2: La distribución Normal ACTIVIDAD 2: La distribución Normal CASO 2-1: CLASE DE BIOLOGÍA El Dr. Saigí es profesor de Biología en una prestigiosa universidad. Está preparando una clase en la

Más detalles

Tema 11: Integral definida. Aplicaciones al cálculo de áreas

Tema 11: Integral definida. Aplicaciones al cálculo de áreas Tema 11: Integral definida. Aplicaciones al cálculo de áreas 1. Introducción Las integrales nos van a permitir calcular áreas de figuras no geométricas. En nuestro caso, nos limitaremos a calcular el área

Más detalles

ANÁLISIS FINANCIERO DE COOPERATIVAS. Análisis Financiero de Cooperativas Junio Junio 2014

ANÁLISIS FINANCIERO DE COOPERATIVAS. Análisis Financiero de Cooperativas Junio Junio 2014 Análisis Financiero de Cooperativas 2013-2014 1 Índice de Gráficos Gráfico 1. 1 Activos... 1 Gráfico 1. 2 Activos... 1 Gráfico 2. 1 Activos Productivos en relación Activo Total... 2 Gráfico 2. 2 Activos

Más detalles

4. Regresión Lineal Simple

4. Regresión Lineal Simple 1 4. Regresión Lineal Simple Introducción Una vez conociendo las medidas que se utilizan para expresar la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables, se tienen elementos base para

Más detalles

Teoría de la decisión

Teoría de la decisión 1.- Un problema estadístico típico es reflejar la relación entre dos variables, a partir de una serie de Observaciones: Por ejemplo: * peso adulto altura / peso adulto k*altura * relación de la circunferencia

Más detalles

EJERCICIO 26 DE EXCEL

EJERCICIO 26 DE EXCEL EJERCICIO 26 DE EXCEL TABLAS EN EXCEL Tablas En las versiones anteriores de Excel esta característica se conocía como Listas, ahora en esta nueva versión se denomina Tablas. Las tablas facilitan la administración

Más detalles

Medidas de tendencia central y dispersión

Medidas de tendencia central y dispersión Estadística Aplicada a la Investigación en Salud Medwave. Año XI, No. 3, Marzo 2011. Open Access, Creative Commons. Medidas de tendencia central y dispersión Autor: Fernando Quevedo Ricardi (1) Filiación:

Más detalles

La eficiencia de los programas

La eficiencia de los programas La eficiencia de los programas Jordi Linares Pellicer EPSA-DSIC Índice General 1 Introducción... 2 2 El coste temporal y espacial de los programas... 2 2.1 El coste temporal medido en función de tiempos

Más detalles

Universidad de San Carlos de Guatemala Facultad de Ciencias Económicas Escuela de Auditoria Finanzas I PUNTO DE EQUILIBRIO

Universidad de San Carlos de Guatemala Facultad de Ciencias Económicas Escuela de Auditoria Finanzas I PUNTO DE EQUILIBRIO Universidad de San Carlos de Guatemala Facultad de Ciencias Económicas Escuela de Auditoria Finanzas I PUNTO DE EQUILIBRIO INTRODUCCIÓN Los inversionistas buscan maximizar el valor de sus inversiones manteniendo

Más detalles

Titulo: COMO GRAFICAR UNA FUNCION RACIONAL Año escolar: 4to. año de bachillerato Autor: José Luis Albornoz Salazar Ocupación: Ing Civil. Docente Universitario País de residencia: Venezuela Correo electrónico:

Más detalles

MANUAL DE USO PROGRAMA SENSIBAR

MANUAL DE USO PROGRAMA SENSIBAR MANUAL DE USO PROGRAMA SENSIBAR ANALSIS DE SENSIBILIDAD Y SIMULACION DE MONTECARLO JOSE FUENTES VALDES FACEA - UNIVERSIDAD DE CONCEPCION Facultad de Economía Universidad de Concepción 1 SensiBar. ANALSIS

Más detalles

Curso de Estadística Básica

Curso de Estadística Básica Curso de SESION 3 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y MEDIDAS DE DISPERSIÓN MCC. Manuel Uribe Saldaña MCC. José Gonzalo Lugo Pérez Objetivo Conocer y calcular las medidas de tendencia central y medidas de dispersión

Más detalles

Universidad de Santiago de Chile Facultad de Ciencia Departamento de Matemática y Ciencias de la Computación

Universidad de Santiago de Chile Facultad de Ciencia Departamento de Matemática y Ciencias de la Computación Universidad de Santiago de Chile Facultad de Ciencia Departamento de Matemática y Ciencias de la Computación EJERCICIOS RESUELTOS DE ECUACIONES NO LINEALES Profesor: Jaime Álvarez Maldonado Ayudante: Rodrigo

Más detalles

METODOLOGÍA DE MUESTREO PARA REPORTE DE TENDENCIAS 4o BÁSICO Y 2o MEDIO SIMCE 2010

METODOLOGÍA DE MUESTREO PARA REPORTE DE TENDENCIAS 4o BÁSICO Y 2o MEDIO SIMCE 2010 METODOLOGÍA DE MUESTREO PARA REPORTE DE TENDENCIAS 4o BÁSICO Y 2o MEDIO SIMCE 2010 SIMCE Unidad de Currículum y Evaluación Ministerio de Educación 2011 Índice 1. Antecedentes Generales 1 2. Metodología

Más detalles

Financiación y costo de capital de un proyecto industrial en una empresa peruana

Financiación y costo de capital de un proyecto industrial en una empresa peruana Financiación y costo de capital de un proyecto industrial en una empresa peruana Augusto Cáceres Rosell Ingeniero industrial por la Universidad de Lima. Máster en Administración de Negocios por la Escuela

Más detalles

El Análisis de Correspondencias tiene dos objetivos básicos:

El Análisis de Correspondencias tiene dos objetivos básicos: Tema 8 Análisis de correspondencias El Análisis de Correspondencias es una técnica de reducción de dimensión y elaboración de mapas percentuales. Los mapas percentuales se basan en la asociación entre

Más detalles

Titulo: RUFFINI (Factorización) Año escolar: 5to.. año de bachillerato Autor: José Luis Albornoz Salazar Ocupación: Ing Civil. Docente Universitario País de residencia: Venezuela Correo electrónico: martilloatomico@gmail.com

Más detalles

Aplicación del modelo de frontera estocástica de producción para analizar la eficiencia técnica de la industria eléctrica en México

Aplicación del modelo de frontera estocástica de producción para analizar la eficiencia técnica de la industria eléctrica en México SECCIÓN DE ESTUDIOS DE POSGRADO E INVESTIGACIÓN Aplicación del modelo de frontera estocástica de producción para analizar la eficiencia técnica de la industria eléctrica en México Presentan: Dr. Miguel

Más detalles

Diplomatura en Ciencias Empresariales X Y 10 10000 100 1000 1000 100 10000 10

Diplomatura en Ciencias Empresariales X Y 10 10000 100 1000 1000 100 10000 10 DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA Diplomatura en Ciencias Empresariales ESTADÍSTICA II Relación Tema 10: Regresión y correlación simple. 1. Ajustar una función potencial a los siguientes

Más detalles

UNIDAD 10: ECUACIONES DE SEGUNDO GRADO.

UNIDAD 10: ECUACIONES DE SEGUNDO GRADO. UNIDAD 10: ECUACIONES DE SEGUNDO GRADO. 10.1 Estudio elemental de la ecuación de segundo grado. Expresión general. 10.2 Resolución de ecuaciones de segundo grado completas e incompletas. 10.3 Planteamiento

Más detalles

Identificación de inecuaciones lineales en los números reales

Identificación de inecuaciones lineales en los números reales Grado Matematicas - Unidad Operando en el conjunto de Tema Identificación de inecuaciones lineales en los números reales Nombre: Curso: A través de la historia han surgido diversos problemas que han implicado

Más detalles

Tema 2. Descripción Conjunta de Varias Variables

Tema 2. Descripción Conjunta de Varias Variables Tema 2. Descripción Conjunta de Varias Variables Cuestiones de Verdadero/Falso 1. La covarianza mide la relación lineal entre dos variables, pero depende de las unidades de medida utilizadas. 2. El análisis

Más detalles

FONDO MUTUO SURA RENTA LOCAL UF SERIE A Folleto Informativo al cierre de septiembre 2016

FONDO MUTUO SURA RENTA LOCAL UF SERIE A Folleto Informativo al cierre de septiembre 2016 FONDO MUTUO SURA RENTA LOCAL UF SERIE A Administradora RUN Patrimonio Serie Monto Mínimo Clasificación de Riesgo 9084 CLP $8.855.526.229 $5.000 Rentabilidad en Pesos desde 23/10/2014 a 7,2% 1 Mes 0,49%

Más detalles

Discretas. Continuas

Discretas. Continuas UNIDAD 0. DISTRIBUCIÓN TEÓRICA DE PROBABILIDAD Discretas Binomial Distribución Teórica de Probabilidad Poisson Normal Continuas Normal Estándar 0.1. Una distribución de probabilidad es un despliegue de

Más detalles

Facultad De Ingeniería Programa de Ingeniería Industrial

Facultad De Ingeniería Programa de Ingeniería Industrial Facultad De Ingeniería Programa de Ingeniería Industrial Código Materia: 05252 Excel Nivel Intermedio Requisito: 09641 Habilidades Básicas en Hojas Electrónicas Programa Semestre: Ingeniería Industrial

Más detalles

ADMINISTRACION DE OPERACIONES

ADMINISTRACION DE OPERACIONES Sesión4: Métodos cuantitativos ADMINISTRACION DE OPERACIONES Objetivo específico 1: El alumno conocerá y aplicara adecuadamente los métodos de pronóstico de la demanda para planear la actividad futura

Más detalles

Cálculo. (Valor final-valor inicial/valor inicial) = Retorno total

Cálculo. (Valor final-valor inicial/valor inicial) = Retorno total Rentabilidad Usted realiza inversiones para ganar dinero, o por lo menos para preservar su valor frente a la inflación y poder cumplir sus objetivos. La rentabilidad de sus inversiones puede tener distintas

Más detalles