El objetivo es proporcionar carteras financieras óptimas en función de una verosimilitud normal, una distribución a priori sobre los parámetros del modelo de valoración de activos y la opinión del inversionista sobre cómo ponderar la verosimilitud y la a priori en la construcción de la cartera. Se aplica la metodología de inferencia bayesiana sesgada a la selección de carteras de media-varianza, con diferentes configuraciones de sesgo o ponderación. Los resultados muestran una propuesta eficaz para encontrar carteras óptimas que reflejen ponderaciones hechas sobre la verosimilitud y las creencias a priori. Además, incluir sesgos en la selección de carteras puede ser relevante para la optimización de la cartera. La propuesta contribuye al campo de los sesgos de finanzas conductuales y se puede aplicar fácilmente a otros modelos financieros que han sido tratados desde un enfoque bayesiano. En conclusión, la propuesta proporciona ponderaciones óptimas para la cartera que reflejan tanto los datos como las creencias, y la inclusión de sesgos en la optimización de la cartera puede ayudar a construir carteras óptimas que incorporen preferencias de riesgo y objetivos de inversión.

Reseña curricular: