Modelo de coariância bayesiana para seleção de portfólios de investimentos - Lima, Melquiades Pereira (2011)
A teoria de portfólio é um campo de estudos que se dedica a investigar a tomada de decisão por investidores de recursos. O propósito desse processo é a redução do risco por meio da diversificação e, portanto, a garantia de determinado retorno. Apesar disso, o modelo clássico de Média-Variância contém críticas quanto a sua parametrização, observa-se que o uso da variância e covariâncias possui sensibilidade ao mercado e à estimação de parâmetros. Como forma de redução dos erros de estimação, os modelos bayesianos possuem mais flexibilidade na modelagem, com a possibilidade de inserir parâmetros quantitativos e qualitativos sobre o comportamento do mercado como forma de redução de erros. Observando isso, o presente trabalho teve como objetivo formular um novo modelo de matriz por meio do teorema de Bayes, como forma de substituição da covariância no modelo M-V, denominado de MCB - Modelo de Covariância Bayesiana. Para avaliação do modelo, algumas hipóteses são formuladas por meio do método ex post facto e por análise de sensibilidade. Os benchmarks utilizados como referência foram: (1) o modelo clássico de Média Variância; (2) o Índice de mercado da Bovespa; e, (3) 94 Fundos de Investimento. Os retornos acumulados durante o período de maio de 2002 a dezembro de 2009 demonstraram superioridade do MCB em relação ao modelo clássico M-V e o Índice Bovespa, porém assumindo um pouco mais de risco diversificável que o M-V. A análise robusta do modelo, considerando o horizonte de tempo, constatou retornos próximos ao Ibovespa, considerando menor risco que o mercado. Por último, em relação ao índice de Mao, o modelo se demonstrou satisfatório, em retorno e risco, principalmente em prazos mais longos. Por fim, algumas considerações são realizadas, bem como sugestões de futuros trabalhos.