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El modelo pensional colombiano se caracteriza por ser intergeneracional, razon por la cual se ha visto afectado por tres grandes problemas estructurales: inequidad, baja cobertura e insostenibilidad financiera. Frente a este panorama, el Estado ha reaccionado con medidas de tipo normativo que han aliviado algunos de estos problemas; sin embargo, estas regulaciones prudenciales han impactado la finalidad inherente a un fondo de inversion, es decir, la generacion de riqueza para garantizar el consumo intertemporal de la poblacion colombiana en edad de retiro. En consecuencia, los fondos de pensiones en Colombia requieren que, bajo el marco de las diferentes regulaciones, se estudien nuevas alternativas de estructuracion de sus portafolios que les permitan un eficiente manejo de los recursos de retiro para su poblacion. En este sentido, se creo una frontera y un portafolio eficientes mediante la aplicacion de Support Vector Machine sobre el modelo Black-Litterman para los fondos de pensiones obligatorios colombianos, con el fin de comprobar la utilidad de los algoritmos de aprendizaje en los diferentes ambitos financieros. Los resultados muestran que es posible su aplicabilidad al modelo de estructuracion de portafolios Black-Litterman mediante mejoras a la matriz de las distribuciones a priori, puntualmente con el uso de Support Vector Regression, que genero portafolios mejor diversificados frente al modelo media varianza de Markowitz, y que son adaptables a los fondos de pensiones obligatorios colombianos.

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9781636481654

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