realismo

El análisis de la realidad social modelos estructurales de covarianzas.
En los modelos de valuación de activos basados en factores de riesgo, la matriz de covarianzas de los errores, juega un papel fundamental, pues se sugiere contiene información tanto de factores omitidos, de una mala especificación del o o portafolios de mercado, como de la propia correlaci´n contempor´nea entre los o arendimientos de los activos. Las implicaciones de considerar que la matriz de covarianzas de los residuales contiene informaci´n relevante son: 1) el reconocimiento de que es imo portante incorporar un concepto multidimensional del riesgo para estimar los rendimientos de los activos y, 2) que dada la dificultad de identificar estos factores de riesgo adicionales, se sugiere que estos pueden obtenerse atravs de matriz de covarianzas residual. De hecho se reconoce en la mayor parte de los autores que las covarianzas pueden ser mejor estimadas que los rendimientos, por lo que se puede mejorar la estimaci´n de los rendimientos utilizando la inforo maci´n contenida en estas covarianzas, especialmente la de los residuales. Esto o claramente asume el proceso de estimaci´n lineal de los rendimientosrespecto o a un proxy de mercado 1.
La idea de que la matriz de covarianzas de los rendimientos de los activos y/o su inversa, pueda descomponerse en su parte sistem´tica y no sistem´tica, a a tiene como objetivo principal recuperar la informaci´n contenida en el como ponente no sistem´tico del riesgo de los portafolios. Esto permitir´ no solo a ıa un mejor proceso de valuaci´n de los rendimientosesperados, sino mejorar el o proceso de selecci´n de portafolios. Cobra importancia en los modelos basao dos en an´lisis de los rendimientos de factores de riesgo, utilizar como una a restricci´n adicional la matriz de covarianzas residual y su relaci´n con los o o componentes adicionales no explicados por los factores, que constituyen un elemento de sub/sobrevaluaci´n de los activos (mispricing).o Algunos autores buscan identificar factores desde la matriz de covarianzas de los residuos usando an´lisis de factores o de componentes principales (Roll a & Ross, 1980). Fama y French (1992), asignan por grupos los activos a partir de ciertas caracter´ ısticas para encontrar diferencias entre los rendimientos de los grupos y, por tanto, tener un factor adicional.
establecen una liga explicitaentre los rendimientos promedio y la matriz de covarianzas de los residuos para encontrar factores no observados a partir de la informaci´n de una muestra de activos. Guy Stevens (1998), incorpora, de o manera explicita, los resultados de las regresiones en la inversa de la matriz de covarianzas. Es de resaltar la importancia que todos estos esfuerzos para la busqueda de explicaciones de lasaparentes violaciones de los modelos de equilibrio u se puede dividir en aquellas basadas en encontrar factores adicionales de riesgo y/o detectar problemas con la identificaci´n del portafolio de mercado de aquellas que parten de que los o supuestos de racionalidad y existencia de mercados sin fricciones no se cumplen.



Asuntos económicos y administrativos

Ahora bien, es manifiesta una crisisen los límites estrictos de las disciplinas sociales; es necesario arribar a la transdisciplina, y a la hibridación disciplinaria, y así presentar propuestas metodológicas compartidas. Lo fascinante de la disciplina científica actual es la capacidad para articular las dimensiones sociales, económicas, políticas, ideológicas, territoriales, espaciales, biológicas y culturales destinadas aexplicar lo comúnmente llamado “lo humano”. El hombre con su práctica consciente se crea a sí mismo y como parte constructiva de la naturaleza cualquier acción contraria o perjudicial hacia ella afecta la propia humanidad presente y futura.
En el conocimiento de la realidad como proceso histórico-social, natural cultural y objetivo se precisa integrar el conjunto de ideas, técnicas, instituciones,...