Un enfoque de simulación para la elección dinámica de cartera con una aplicación al aprendizaje sobre la predictibilidad del retorno

Presentamos un método basado en simulaciones para resolver problemas de elección de cartera en tiempo discreto que involucran preferencias no estándar, un gran número de activos con distribuciones de retorno arbitrarias y, lo más importante, un gran número de variables de estado con dinámicas potencialmente dependientes de la trayectoria o no estacionarias. El método es lo suficientemente flexible como para acomodar consumo intermedio, restricciones de cartera, incertidumbre en los parámetros y el modelo, y aprendizaje. Primero establecemos las propiedades del método para la elección de cartera entre un índice accionario y efectivo cuando los retornos de las acciones son iid o predecibles por el rendimiento de dividendos. Luego exploramos el problema de un inversor que toma en cuenta la predictibilidad de los retornos pero tiene incertidumbre sobre los parámetros del proceso generador de datos. El inversor elige la cartera anticipando que las futuras realizaciones de datos contendrán información útil para aprender sobre los verdaderos valores de los parámetros. Copyright 2005, Oxford University Press.