Programación estocásticaaplicación a la gestión de activos y pasivos

  1. CARVALHO, FÁBIO SÍLVIO JOSÉ DE
Zuzendaria:
  1. José Luis Vilar Zanón Zuzendaria
  2. Antonio José Heras Martínez Zuzendaria

Defentsa unibertsitatea: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 2017(e)ko apirila-(a)k 19

Epaimahaia:
  1. José Antonio Gil Fana Presidentea
  2. Eva María del Pozo García Idazkaria
  3. Piedad Tolmos Rodríguez-Piñero Kidea
  4. Cristina Lozano Colomer Kidea
  5. Luis Joyanes Aguilar Kidea

Mota: Tesia

Laburpena

En esta tesis usamos la técnica conocida como programación estocástica para la gestión de activos y pasivos de fondos de pensiones. Esta gestión se basa en técnicas de generación de escenarios, con énfasis en las incertidumbres de la rentabilidad y el valor final de los pasivos, en un plan de pensiones de contribución definida. Se estudia un modelo especifico de un fondo de pensiones español, la estructura incluye variables estocásticas, variables de decisiones y un escenario generador, todos los cuales son de gran importancia en la toma de decisiones para los gestores. El modelo se formula como un problema estocástico de dos etapas en tiempo discreto y con un horizonte temporal anual, y se resuelve a través del software GAMS. Los experimentos computacionales presentados en esta tesis se llevan a cabo con datos reales de un pequeño fondo de pensiones, y se centran en los activos comprados, vendidos y retenidos. La asignación del capital de inversión depende de los diferentes resultados del modelo para la rentabilidad de cada activo. La posición inicial del fondo de pensiones es muy importante para incluir en el modelo las normas de contabilidad y seguir el rastro del efectivo en el mercado financiero, así como para hacer la valoración del precio de compra y de venta de los activos. Sabiendo de los problemas que surgieron con la última crisis mundial de 2008, el objetivo de esta tesis es presentar una mejor forma de gestión de los fondos de pensiones, que a nuestro entender es la mejor herramienta para gestionar fondos de pensiones en la actualidad. Su mayor ventaja es la posibilidad de predecir y controlar las incertidumbres, haciendo que los gestores cometan el menor número de errores posibles y ayudándolos a tomar la mejor decisión en cada momento.