Modelos de optimización de carteras en portafolios de inversión con criptomonedas, un acercamiento desde la revisión de la literatura
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2025-05
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Resumen
El propósito de esta investigación es realizar una revisión de literatura existente sobre cuáles son los modelos de optimización de carteras que mejor se ajustan a aquellos portafolios de inversión que incluyen criptomonedas, en respuesta a la creciente importancia de estos activos en los mercados financieros y la necesidad de encontrar mejores estrategias de optimización de cartera. En este sentido, se utilizó una metodología de análisis cualitativo, soportado en las bases
de datos de Scopus y Springer Link; las cuales contienen múltiples publicaciones de artículos académicos y revistas científicas especializadas en finanzas, gestión de inversiones, econometría y administración de portafolios, dando como resultado final la utilización de 38 artículos con el fin de desarrollar una comprensión integral sobre los modelos de optimización de portafolios de inversión analizando antecedentes, tendencias, procedencia geográfica, principales autores y principales revistas donde fueron publicados dichos estudios. La revisión de literatura ayudó a identificar que aunque los modelos clásicos como el modelo de Markowitz tienen gran relevancia para la toma de decisiones de cartera de las instituciones financieras, presenta limitaciones cuando se emplea en criptoactivos, debido a las estimaciones de distribución normal que supone este modelo en contraste con la realidad de asimetría y curtosis en las distribuciones
de los retornos de los activos. También permitió establecer que la combinación de modelos actuales con modelos clásicos aumenta su eficiencia, como el caso del modelo de aprendizaje automático que permite aumentar un 61% la precisión de los datos de Markowitz.
Descripción
Abstract
The proposed of this research is to conduct a review of existing literature on which are the portfolio optimization models that best fit those investment portfolios that include cryptocurrencies, in response to the growing importance of these assets in financial markets and the need to find better portfolio optimization strategies. In this sense, a qualitative analysis methodology was used, supported by the Scopus and Springer Link databases; which contain
multiple publications of academic articles and scientific journals specialized in finance, investment management, econometrics and portfolio management, giving as a final result the use of 38 articles in order to develop a comprehensive understanding of investment portfolio optimization models by analyzing background, trends, geographical origin, main authors and main journals where these studies were published. The literature review helped to identify that although classical models such as the Markowitz model have great relevance for portfolio decision making by financial institutions, it presents limitations when used in cryptoassets, due to the normal distribution estimates assumed by this model in contrast to the reality of skewness and kurtosis in the distributions of asset returns. It also allowed to establish that the combination of current models with classical models increases their efficiency, such as the case of the machine learning model that allows to increase by 61% the accuracy of Markowitz data and that the models that best describe the behavior of cryptocurrencies within a portfolio, are those that manage risk such as the GARCH model, the robust model and the VAR model.
Palabras clave
Inversión, Criptomonedas, Modelos de optimización de carteras, Revisión sistemática, Mercado financiero
Keywords
Investment, Cryptocurrencies, Portfolio optimization models, Systematic review, Financial market