Estructuración de portafolios mediante el modelo de Markowitz : análisis comparativo del Mercado Integrado Latinoamericano, MILA
Bibliographic record
Abstract
La necesidad de inversión de los agentes en el mercado bursátil latinoamericano ha producido nuevos escenarios que permiten diversificar las carteras de inversión y crear nuevas estrategias que minimicen el riesgo aumentando al mismo tiempo la rentabilidad. Es así como en este trabajo se analizan algunos modelos para la estructuración de portafolios aplicables al Mercado Integrado Latinoamericano (MILA) y el marco temporal bajo el cual se podrán obtener resultados que ayuden a identificar la evolución de las cestas resultantes. \nA nivel teórico, el modelo de Markowitz maximiza la rentabilidad para un nivel de riesgo definido determinado, y sin lugar a dudas su propuesta es uno de los principales supuestos teóricos de la estructuración de portafolios y de la diversificación en las inversiones. \nSe plantea, entonces, la estructuración de portafolios basados en este modelo para la selección y definición de una cesta óptima a partir de los títulos que se ofrecen en el MILA, a fin de compararlos con los principales índices de cada país que componen este bloque económico y, al incluir la variación por la tasa de cambio, evaluar el impacto en su rentabilidad.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".