Maestría en Administración Financiera · 2026
Factoring titularizado como instrumento de diversificación. Impacto en riesgo y retorno en portafolios de acciones colombianas y bonos TES, 2019-2025
This research analyzes the extent to which the inclusion of securitized factoring securities improves the risk-return profile of portfolios composed of stocks listed on the Colombian Stock Exchange and domestic Government bonds (TES). For this purpose, a synthetic factoring security was modeled using cash flows, implied discount rates, and invoice risk levels. Monthly time series of returns for the Colcap index, TES bonds, and the modeled asset were also compiled, and a quantitative analysis was applied, including volatilities, Sharpe ratio, VaR (value at risk), and maximum drawdown. Finally, diversification was evaluated using correlation matrices and capital allocation simulations. The results show that the incorporation of securitized factoring securities reduces volatility and optimizes the risk-return relationship compared to traditional Colombian portfolios based solely on Colombian equities and government bonds.
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Contenido
- 1. Introducciónp. 9
- 2. Marco teóricop. 11
- 2.1 Factoring titularizadop. 11
- 2.1.1 Riesgos. El default frente a la dilución (sin recurso)p. 11
- 2.1.2 Descomposición de la tasa y spread crediticio netop. 12
- 2.1.3 PD implícita y relación EL = PD × LGD × EADp. 13
- 2.1.4 Modelo Vasicek/ASRF y distribución de pérdidasp. 13
- 2.1.5 La LGD y la distribución triangular bajo escenarios de incertidumbrep. 14
- 2.2 Diversificación de portafoliosp. 14
- 2.3 Perfil de riesgo-retorno y métricas de desempeñop. 16
- 2.4 Los bonos TES y el mercado de renta fija colombianop. 16
- 2.5 Integración de activos alternativos en los portafoliosp. 17
- 3. Metodologíap. 18
- 3.1 Extracción y construcción de la base de datos (ETL)p. 18
- 3.2 Análisis descriptivo y relación con la tasa de captaciónp. 18
- 3.3 Estimación del margen de colocación y agregación temporalp. 19
- 3.4 Incorporación del riesgo de crédito y ajustes por componentes de preciop. 19
- 3.5 Cálculo de los rendimientos y acumulación del desempeño del activop. 20
- 3.6 Benchmark. Portafolio tradicional con renta variable y activos libres de riesgop. 20
- 4. Resultadosp. 21
- 4.1 Preparación y descripción de la base de facturasp. 21
- 4.2 Evolución temporal de las tasas. Facturas frente al IBR y el margenp. 21
- 4.3 Construcción del spread crediticio neto y de la PD implícitap. 22
- Monte Carlop. 22
- 4.5 Resultados del portafolio tradicional. Renta variable y renta fija (benchmark)p. 23
- 4.6 Portafolio con factoring. Comparación y ganancia de la diversificaciónp. 26
- 4.6.1 Perfil conservador (máximo 5 % en factoring)p. 26
- 4.6.2 Perfil moderado (máximo 10 % en factoring)p. 27
- 4.6.3 Perfil arriesgado (máximo 15 % en factoring)p. 27
- 4.6.4 Síntesis. Evidencia de la ganancia de diversificación bajo límites de asignaciónp. 27
- 5. Conclusiones y recomendacionesp. 10
- 5.1 Conclusionesp. 29
- portafolio propuestop. 29
- 5.1.3 El marco de límites por perfil es coherente con una implementación realistap. 29
- lo que la robustez debe ser parte de la lectura finalp. 29
- 5.2 Recomendacionesp. 29
- Referenciasp. 31
- Tabla 1. Pesos optimizados por activo en un portafolio de renta variablep. 24
- Tabla 2. Pesos optimizados por activo en un portafolio de renta fijap. 25
- corporativap. 15
- captación y el margen (septiembre de 2019-septiembre de 2025)p. 21
- estimada con 10 000 simulaciones de Monte Carlop. 23
- geométrico)p. 24
- óptimo de estos activos (simulación GBM, movimiento browniano geométrico)p. 24
- cada uno de los perfiles de riesgop. 26
- Ecuación 1. Pérdida esperada (Expected Loss, EL) en el riesgo de créditop. 13
- Ecuación 3. Modelo de valor del activo de un solo factor gaussiano (modelo de Vasicek)p. 14
- pérdida esperadap. 19