¿Agrega valor el uso de la metodología Shrinkage en la estimación de la matriz de covarianzas para el mercado accionario colombiano? (2019)
Este artículo propone estimar la matriz de covarianza de los retornos accionarios en el caso colombiano a través de un promedio ponderado óptimo de dos estimadores tradicionales de la matriz de covarianza: la muestral y el método del módelo de índice único propuesto por Sharpe (1963) siguiendo la metodología de Ledoit y Wolf (2003). Este método se conoce generalmente como Shrinkage, es estándar en la teoría de decisión y en las estadísticas bayesianas empíricas y permite mejorar el cálculo de los valores centrales de la estimación. En este caso se analiza la metodología Shrinkage para estimar la matriz de covarianzas de las acciones colombianas que cotizan en la BVC (Bolsa de Valores de Colombia) y los participantes en la composición del índice COLCAP desde el 15 de enero de 2008 hasta el 2 de mayo de 2019. Hemos encontrado que la matriz de covarianzas muestral es superior a la hora de estimar el riesgo que la metodología estructural (basada en el Modelo de índice único) y Shrinkage, en cualquier tipo de composición de cartera. Sin embargo, al estimar la matriz de covarianzas a través de la metodología Shrinkage para portafolios de mínimo riesgo y de igual participación se observó un desempeño prácticamente igual a la metodología convencional (muestral).