Markowitz e Momentum: a otimização de carteiras do mercado brasileiro fundamentada no curto prazo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Bokel, Alexandra da Costa Ribeiro
Orientador(a): Pessoa, Marcelo de Sales
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/27151
Resumo: O objetivo deste estudo é analisar os resultados dos portfólios eficientes gerados por dois modelos: o de Alocação Clássica de Ativos (CAA) baseado no “paper” de Butler, Keller e Kipnis (2015) e o de carteiras igualmente ponderadas. A metodologia semelhante ao paper de Butler, Keller e Kipnis (2015) consiste em aplicar o modelo de Markowitz a uma cesta de ações previamente selecionada usando a metodologia “momentum”, empregada quando se seleciona um grupo de ações com os melhores retornos no período anterior. Jeegadesh e Titman (2001) afirmam que a anomalia explorada nesse trabalho, onde espera-se um prêmio positivo acima do mercado, não é resultado de hipóteses como passeio aleatório e de finanças comportamentais. O modelo de Kipnis (2015) oferece uma solução mais prática, estável e que procura minimizar os erros advindos do modelo original de Markowitz (1952) para cálculo da Fronteira Eficiente. A complexidade na estimção da média, volatilidades, correlações e retorno dos ativos para projeção do portfólio ótimo de média variância torna o modelo de Kipnis (2015) mais vantajoso quando comparado ao original de Markowitz. Sob a hipótese de que ações vencedoras geram um retorno positivo, acima do mercado no período de até 12 meses subsequente ao ano em que a ação foi vencedora, as duas estratégias foram analisadas para ativos filtrados por seu volume de negociação de acordo com arquivo extraído do Economática, durante o período de 2000 a 2015. Os parâmetros utilizados para cálculo do retorno histórico, olharam para um período de curto prazo: 3, 6, 9 e 12 meses e a cesta de ativos selecionada pela estratégia "momentum" corresponde aos 40% ou 60% maiores retornos do período analisado. Para a análise da volatilidade meta foram considerados os "inputs" de 5% e 10%. Os portfolios prescritos correspondem a pontos na Fronteira Eficiente com o máximo de retorno para uma "target volatility" (volatilidade meta). Os dois modelos foram testados de acordo com o teste D-M. Empiricamente foram encontrados indícios de que há efeito "momentum" no curto prazo.
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O modelo de Kipnis (2015) oferece uma solução mais prática, estável e que procura minimizar os erros advindos do modelo original de Markowitz (1952) para cálculo da Fronteira Eficiente. A complexidade na estimção da média, volatilidades, correlações e retorno dos ativos para projeção do portfólio ótimo de média variância torna o modelo de Kipnis (2015) mais vantajoso quando comparado ao original de Markowitz. Sob a hipótese de que ações vencedoras geram um retorno positivo, acima do mercado no período de até 12 meses subsequente ao ano em que a ação foi vencedora, as duas estratégias foram analisadas para ativos filtrados por seu volume de negociação de acordo com arquivo extraído do Economática, durante o período de 2000 a 2015. Os parâmetros utilizados para cálculo do retorno histórico, olharam para um período de curto prazo: 3, 6, 9 e 12 meses e a cesta de ativos selecionada pela estratégia "momentum" corresponde aos 40% ou 60% maiores retornos do período analisado. Para a análise da volatilidade meta foram considerados os "inputs" de 5% e 10%. Os portfolios prescritos correspondem a pontos na Fronteira Eficiente com o máximo de retorno para uma "target volatility" (volatilidade meta). Os dois modelos foram testados de acordo com o teste D-M. Empiricamente foram encontrados indícios de que há efeito "momentum" no curto prazo.The aim of this study is to analyze the results of efficient portfolios generated by two models: the Classical Asset Allocation (CAA) based on Butler, Keller and Kipnis paper (2015) and the equally weighted portfolios. The methodology similar to the paper by Butler, Keller and Kipnis (2015) consists in applying the Markowitz model to a previously selected stock basket using the momentum methodology used when selecting a group of stocks with the best returns in the previous period. Jeegadesh and Titman (2001) argue that the anomaly explored in this paper, where a positive premium is expected above the market, is not a result of random walk and behavioral finance hypotheses. Under the assumption that winning shares generate a positive return, above the market within a period of up to 12 months following the year in which the share was successful, the two strategies were analyzed for assets filtered by their trading volume according to a file extracted from the The parameters used for calculating the historical rate were: 3, 6, 9 and 12 months and the basket of assets selected by the momentum strategy corresponds to the 40% or 60% Period analyzed. For the analysis of target volatility, the "inputs" of 5% and 10% were considered. The prescribed portfolios correspond to points in the Efficient Frontier with the maximum return for a target volatility. The two models were tested according to the D-M test. Empirically, evidence has been found that there is a momentum effect in the short run.porMarkowitzMomentumRisco-RetornoReturn-RiskEconomiaAlocação de ativosAções (Finanças)Risco (Economia)Markowitz e Momentum: a otimização de carteiras do mercado brasileiro fundamentada no curto prazoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis2016-06-03info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVTEXTDissertacao_Bokel.pdf.txtDissertacao_Bokel.pdf.txtExtracted texttext/plain84145https://repositorio.fgv.br/bitstreams/ef65b9e2-bd4b-41b2-bc3f-1ad6f25dbf3b/download5a7732d1ca02c7f2f238662fcd6d0278MD55ORIGINALDissertacao_Bokel.pdfDissertacao_Bokel.pdfPDFapplication/pdf459594https://repositorio.fgv.br/bitstreams/16f73f4e-c0ee-4e18-961b-eea33bdc3c02/download0d385fc721e1a026f4eee47019895895MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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