Optimización multiobjetivo para la selección de carteras bajo un entorno de decisión Fuzzy: Una aplicación en el mercado bursátil Colombiano

Abstract

La aplicación de modelos de selección de carteras difusas en los mercados emergentes de América del Sur sigue siendo un área inexplorada en la literatura existente. Este documento presenta un estudio pionero que aplica un enfoque basado en la teoría de credibilidad para la selección de carteras en el mercado bursátil colombiano. La relevancia de esta investigación radica en abordar los desafíos de incertidumbre, riesgo y liquidez específicos de los mercados emergentes. Al integrar la teoría de la credibilidad, la optimización multiobjetivo y datos del mundo real, este estudio tiene como objetivo mejorar los métodos tradicionales de gestión de carteras. Utilizando números difusos de tipo L-R para capturar las complejidades de los datos financieros y el algoritmo genético de clasificación no dominada II (NSGA-II) para resolver el problema multiobjetivo, la metodología empleada en este estudio proporciona un marco novedoso para la selección de carteras en un contexto de mercado emergente. A través de un análisis exhaustivo de un conjunto de datos del mercado bursátil colombiano, este estudio genera resultados numéricos que arrojan luz sobre los compromisos entre rendimiento, riesgo y liquidez. Las percepciones derivadas de estos resultados contribuyen a una mejor comprensión de las oportunidades de inversión y los procesos de toma de decisiones para los inversores en mercados emergentes.