| Abstract | dc.description.abstract | Actualmente el país se encuentra en una crisis social en la que las administradoras de fondos de pensiones están fuertemente cuestionadas, debido principalmente a su desempeño y las jubilaciones que reciben sus afiliados. Con esto en consideración, es posible evidenciar que gran parte del éxito de estas depende de que tan bien manejan sus inversiones y no de la proporción del mercado de activos que poseen, por lo que existe un valor agregado en innovar e ir a la vanguardia en lo que respecta a inversión, más aún, si se considera que aumentar en 10 puntos base la rentabilidad sobre el patrimonio inicial de la compañía significan alrededor de 767 millones de pesos extras en sus resultados anuales. La metodología utilizada en el trabajo de título es propia de la ciencia de los datos, la cual se identifica como un proceso iterativo en el que se está estudiando, desarrollando, testeando y mejorando continuamente. Se tiene como resultado una recomendación de inversión a nivel top del proceso de asset allocation, es decir, como repartir el total de fondos asociado a cada tipo de multifondo en las distintas clases de activos en los que la administradora invierte el dinero de los afiliados, los cuales se identifican como: renta fija local, renta fija investment grade, renta fija high yield, renta variable de mercados emergentes y renta variable de mercados desarrollados. El Framework de trabajo se basa en un desarrollo realizado en el año 2017, implicando que se esté a la vanguardia del asset allocation. Dicho esto, se desarrollan distintas estrategias que capturan diferentes características que afectan a los activos financieros. La principal cualidad de las estrategias desarrolladas se basa en que una captura el crecimiento económico utilizando un horizonte de tiempo que va desde los 6 meses y, la otra, captura la tendencia en el mercado utilizando un horizonte de tiempo que va desde los 8 días. Se destaca la obtención de estrategias ortogonales entre sí, lo que se evidencia a través de correlaciones cercanas a 0 encontradas, resultando que la mezcla de estas es capaz de obtener, en general, un performance positivo consistente y persistente. Este hallazgo viene a ser un una extensión de lo que se entiende comúnmente como diversificación de riesgo, puesto que junto con diversificar invirtiendo en distintos tipos de activos, se diversifica invirtiendo en distintos tipos de estrategias, obteniéndose resultados más robustos. | |
