Trabajo Metodos

PARTE 1

Caso: Alex´s Sharpe Portfolio

1. Calcule el retorno promedio y la desviación estándar de Reynold y Hasbro y compárelas con los indicadores análogos para el Standars and Poors. ¿Cuál acción parece ser más riesgosa? ¿Por qué?

Procedimiento:
Se generan los retornos:
genr r_hasbro = (HASBRO01/HASBRO01(-1)-1)*100
genr r_reynold = (reynold/reynold(-1)-1)*100
genr r_s_p500 =(s_p500/s_p500(-1)-1)*100

Se calculan el promedio y la desviación estándar:

SP500





Calculamos el ratio de sharpe de cada activo utilizando como base la tasa libre de riesgo de 2% anual:



Finalmente, de acuerdo al coeficiente de variabilidad calculado, HASBRO (CV=34.7483213) presenta un mayor coeficiente de variabilidad en comparación con REYNOLDS (CV=15.5053335), y ambos muestran un menor riesgo encomparación con SP500 (CV=73.5938812).

Por otro lado, de acuerdo a lo calculado por el Ratio Sharpe a través de la siguiente formula:
,
La acción que muestra una mejor rentabilidad por cada unidad de riesgo es REYNOLD (Ratio Sharpe = 0.06446196) en comparación con SP500 (Ratio Sharpe = 0.01354521) y HASBRO (Ratio Sharpe = 0.02875095).





2. Suponga que el 99 por ciento del portafolio de Alexestá invertido en el índice de SP, y el 1 por ciento se invierte en Reynolds o Hasbro ¿cómo cambia el retorno y el riesgo del nuevo portafolio.

Presentamos los cálculos para REYNOLDS al 1% y SP500 al 99%









Presentamos los cálculos para HASBRO al 1% y SP500 al 99%














3. Estime los betas de cada una de las dos acciones consideradas anteriormente, Reynolds y Hasbro. ¿Cómo cambia supercepción de riesgo respecto de estas acciones si considera los betas como indicador de riesgo?

Primer supuesto: Los siguientes cuadros muestran los betas de cada acción con respecto al SP 500



Dependent Variable: R_HASBRO


Method: Least Squares


Date: 03/22/15 Time: 13:33


Sample (adjusted): 1 3772


Included observations: 3772 after adjustments











Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.  










C
0.044433
0.028519
1.558018
0.1193
R_S_P500
0.762792
0.022228
34.31622
0.0000










R-squared
0.238015
    Mean dependent var
0.057732
Adjusted R-squared
0.237813
    S.D. dependent var
2.006083
S.E. of regression
1.751378
    Akaike info criterion
3.959212
Sum squared resid
11563.81
    Schwarz criterion
3.962519
Log likelihood
-7465.075
    Hannan-Quinncriter.
3.960388
F-statistic
1177.603
    Durbin-Watson stat
2.139399
Prob(F-statistic)
0.000000




















Dependent Variable: R_REYNOLD


Method: Least Squares


Date: 03/22/15 Time: 13:33


Sample (adjusted): 1 3772


Included observations: 3772 after adjustments











Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  










C
0.102699
0.026215
3.917630
0.0001
R_S_P5000.472951
0.020432
23.14723
0.0000










R-squared
0.124436
    Mean dependent var
0.110945
Adjusted R-squared
0.124203
    S.D. dependent var
1.720237
S.E. of regression
1.609867
    Akaike info criterion
3.790710
Sum squared resid
9770.598
    Schwarz criterion
3.794016
Log likelihood
-7147.279
    Hannan-Quinn criter.
3.791885
F-statistic
535.7942
    Durbin-Watson stat
2.069370
Prob(F-statistic)0.000000
















Segundo supuesto: Los siguientes cuadros muestran los betas de cada acción con respecto al Mercado.


Dependent Variable: R_REYNOLD


Method: Least Squares


Date: 03/22/15 Time: 14:49


Sample (adjusted): 1 3772


Included observations: 3772 after adjustments











Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  










C
0.052505
0.020663
2.541038
0.0111R_MERC
10.39090
0.184356
56.36320
0.0000










R-squared
0.457305
    Mean dependent var
0.110945
Adjusted R-squared
0.457161
    S.D. dependent var
1.720237
S.E. of regression
1.267430
    Akaike info criterion
3.312389
Sum squared resid
6056.043
    Schwarz criterion
3.315695
Log likelihood
-6245.165
    Hannan-Quinn criter.
3.313564
F-statistic
3176.810
    Durbin-Watson stat
2.030646...