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dc.contributor.advisorEscobar Torres, Leandro Sergioes-ES
dc.contributor.authorGomez Gonzalez, Ignacioes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2023-09-28T15:13:28Z
dc.date.available2023-09-28T15:13:28Z
dc.date.issued2024es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/83510
dc.descriptionGrado en Administración y Dirección de Empresas con Mención en Internacionales_ES
dc.description.abstractEste Trabajo de Fin de Grado trata de probar la efectividad de los modelos cuantitativos empleados en las inversiones financieras con respecto a los posibles resultados a obtener al no utilizarlos. La gestión de carteras ha evolucionado en gran medida a lo largo de las últimas décadas; especialmente en los últimos años a medida que van surgiendo avances vinculados con la inteligencia artificial. La gestión de carteras, que ha sido influenciada en gran medida por economistas como Harry Markowitz, William Sharpe o John Lintner, hoy en día cuenta con métodos matemáticos capaces de reducir en gran medida el esfuerzo humano, además de aportar unos resultados más acertados gracias a la enorme capacidad de análisis de datos o la supresión del factor emocional en las decisiones de inversión, entre otros factores. Es por tanto el objetivo de este trabajo tratar de demostrar que el uso de estos modelos cuantitativos verdaderamente favorece a una mejor gestión de las carteras de multiactivos, proporcionando unos rendimientos más altos que la media, manteniendo un nivel de riesgo más bajo. Para ello se lleva a cabo un estudio concreto de un caso real, el fondo Man AHL TargetRisk, del que van a ser utilizados sus retornos pasados para poder determinar unos índices comparables como el de Sharpe o Treynor; y estos serán comparados con un mercado de referencia real que nos va a permitir determinar la utilidad de la inversión cuantitativa hoy en día.es-ES
dc.description.abstractThis Dissertation Project aims to study the usefulness of quantitative models used in financial investments concerning the possible results to be obtained by not using them. Portfolio management has evolved greatly over the last decades; especially in recent years as advances linked to artificial intelligence have emerged. Portfolio management, which has been greatly influenced by economists such as Harry Markowitz, William Sharpe or John Lintner, today has mathematical methods capable of greatly reducing human effort, in addition to providing more accurate results thanks to the enormous capacity of data analysis or the suppression of the emotional factor in investment decisions, among other factors. The objective of this work is therefore to try to demonstrate that the use of these quantitative models truly favors a better management of multi-asset portfolios, providing higher returns than the average, while maintaining a lower level of risk. For this purpose, a concrete study of a real case is carried out, the Man AHL TargetRisk fund, whose past returns will be used to determine comparable indexes such as Sharpe or Treynor; and these will be compared with a real reference market that will allow us to determine the usefulness of quantitative investment today.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherK4Nes_ES
dc.titleGestión de carteras mediante el uso de modelos cuantitativos: Estudio comparativo de un caso real – Man AHL TargetRiskes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsRiesgo, Rentabilidad, Markowitz, CAPM, Volatilidad, Benchmark, Man AHL TargetRisk, Momentum, Correlación, Índice Sharpe, Índice Treynor, CAGR, Tasa libre de riesgo, Betaes-ES
dc.keywordsRisk, Return, Markowitz, CAPM, Volatility, Benchmark, Man AHL TargetRisk, Momentum, Correlation, Sharpe Ratio, Treynor Ratio, CAGR, Risk-Free Rate, Betaen-GB


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