Métodos bayesianos em alocação de ativos: avaliação de desempenho

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Atem, Guilherme Muniz
• Orientador(a): Ruilova Terán, Juan Carlos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Entropia relativa; Otimização convexa; Teoria da perspectiva; Validação cruzada; Alocação de ativos; Seleção de portfólio; Atualização bayesiana; Visões flexíveis
• Palavras-chave em Inglês: Black-Litterman
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10438/10630

Neste trabalho, comparamos algumas aplicações obtidas ao se utilizar os conhecimentos subjetivos do investidor para a obtenção de alocações de portfólio ótimas, de acordo com o modelo bayesiano de Black-Litterman e sua generalização feita por Pezier e Meucci. Utilizamos como medida de satisfação do investidor as funções utilidade correspondentes a um investidor disciplinado, isto é, que é puramente averso a risco, e outro que procura risco quando os resultados são favoráveis. Aplicamos o modelo a duas carteiras de ações que compõem o índice Ibovespa, uma que replica a composição do índice e outra composta por pares de posições long&short de ações ordinárias e preferenciais. Para efeito de validação, utilizamos uma análise com dados fora da amostra, dividindo os dados em períodos iguais e revezando o conjunto de treinamento. Como resultado, foi possível concluir que: i) o modelo de Black-Litterman não é suficiente para contornar as soluções de canto quando o investidor não é disciplinado, ao menos para o modelo utilizado; ii) para um investidor disciplinado, o P&L médio obtido pelos modelos de média-variância e de Black-Litterman é consideravelmente superior ao do benchmark para as duas carteiras; iii) o modelo de Black Litterman somente foi superior ao de média-variância quando a visão do investidor previu bem os resultados do mercado.