9 resultados para MEAN-VARIANCE CONTROL

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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O tema central deste trabalho é a avaliação de riscos em estratégias de investimentos de longo prazo, onde a necessidade de um exemplo prático direcionou à aplicação de Asset Liability Models em fundos de pensão, mais especificamente, a planos de benefício definido. Com os instrumentos de análise apresentados, acreditamos que o investidor com um horizonte de retorno de longo prazo tenha uma percepção mais acurada dos riscos de mercado a que está exposto, permitindo uma seleção de carteiras mais adequada aos objetivos de gestão. Para tanto, a inclusão de variáveis de decisão que procuram quantificar os objetivos de gestão - indo além do modelo simplificado de média-variância - exerce papel de fundamental importância.

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Este trabalho examinou as características de carteiras compostas por ações e otimizadas segundo o critério de média-variância e formadas através de estimativas robustas de risco e retorno. A motivação para isto é a distribuição típica de ativos financeiros (que apresenta outliers e mais curtose que a distribuição normal). Para comparação entre as carteiras, foram consideradas suas propriedades: estabilidade, variabilidade e os índices de Sharpe obtidos pelas mesmas. O resultado geral mostra que estas carteiras obtidas através de estimativas robustas de risco e retorno apresentam melhoras em sua estabilidade e variabilidade, no entanto, esta melhora é insuficiente para diferenciar os índices de Sharpe alcançados pelas mesmas das carteiras obtidas através de método de máxima verossimilhança para estimativas de risco e retorno.

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We show how to include in the CAPM moments of any order, extending the mean-variance or mean-variance-skewness versions available until now. Then, we present a simple way to modify the formulae, in order to avoid the appearance of utility parameters. The results can be easily applied to practical portfolio design, with econometric inference and testing based on generalised method of moments procedures. An empirical application to the Brazilian stock market is discussed.

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In this paper, we focus on the tails of the unconditional distribution of Latin American emerging markets stock returns. We explore their implications for portfolio diversification according to the safety tirst principIe, tirst proposed by Roy (1952). We tind that the Latin American emerging markets have signiticantly fatter tails than industrial markets. especially, the lower tail of the distrihution. We consider the implication of the safety tirst principIe for a U .S. investor who creates a diversitied portfolio using Latin American stock markets. We tind that a U.S. investor gains by adding Latin American equity markets to her purely domestic portfolio. For different parameter specitications. we finu a more realistic asset allocation than the one suggested by the Iiterature haseu on the traditional mean-variance framework.

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Despite the large size of the Brazilian debt market, as well the large diversity of its bonds, the picture that emerges is of a market that has not yet completed its transition from the role it performed during the megainflation years, namely that of providing a liquid asset that provided positive real returns. This unfinished transition is currently placing the market under severe stress, as fears of a possible default from the next administration grow larger. This paper analyzes several aspects pertaining to the management of the domestic public debt. The causes for the extremely large and fast growth ofthe domestic public debt during the seven-year period that President Cardoso are discussed in Section 2. Section 3 computes Value at Risk and Cash Flow at Risk measures for the domestic public debt. The rollover risk is introduced in a mean-variance framework in Section 4. Section 5 discusses a few issues pertaining to the overlap between debt management and monetary policy. Finally, Section 6 wraps up with policy discussion and policy recommendations.

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Este trabalho se dedica a analisar o desempenho de modelos de otimização de carteiras regularizadas, empregando ativos financeiros do mercado brasileiro. Em particular, regularizamos as carteiras através do uso de restrições sobre a norma dos pesos dos ativos, assim como DeMiguel et al. (2009). Adicionalmente, também analisamos o desempenho de carteiras que levam em consideração informações sobre a estrutura de grupos de ativos com características semelhantes, conforme proposto por Fernandes, Rocha e Souza (2011). Enquanto a matriz de covariância empregada nas análises é a estimada através dos dados amostrais, os retornos esperados são obtidos através da otimização reversa da carteira de equilíbrio de mercado proposta por Black e Litterman (1992). A análise empírica fora da amostra para o período entre janeiro de 2010 e outubro de 2014 sinaliza-nos que, em linha com estudos anteriores, a penalização das normas dos pesos pode levar (dependendo da norma escolhida e da intensidade da restrição) a melhores performances em termos de Sharpe e retorno médio, em relação a carteiras obtidas via o modelo tradicional de Markowitz. Além disso, a inclusão de informações sobre os grupos de ativos também pode trazer benefícios ao cálculo de portfolios ótimos, tanto em relação aos métodos tradicionais quanto em relação aos casos sem uso da estrutura de grupos.

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Este trabalho tem com objetivo abordar o problema de alocação de ativos (análise de portfólio) sob uma ótica Bayesiana. Para isto foi necessário revisar toda a análise teórica do modelo clássico de média-variância e na sequencia identificar suas deficiências que comprometem sua eficácia em casos reais. Curiosamente, sua maior deficiência não esta relacionado com o próprio modelo e sim pelos seus dados de entrada em especial ao retorno esperado calculado com dados históricos. Para superar esta deficiência a abordagem Bayesiana (modelo de Black-Litterman) trata o retorno esperado como uma variável aleatória e na sequência constrói uma distribuição a priori (baseado no modelo de CAPM) e uma distribuição de verossimilhança (baseado na visão de mercado sob a ótica do investidor) para finalmente aplicar o teorema de Bayes tendo como resultado a distribuição a posteriori. O novo valor esperado do retorno, que emerge da distribuição a posteriori, é que substituirá a estimativa anterior do retorno esperado calculado com dados históricos. Os resultados obtidos mostraram que o modelo Bayesiano apresenta resultados conservadores e intuitivos em relação ao modelo clássico de média-variância.

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Standard models of moral hazard predict a negative relationship between risk and incentives, but the empirical work has not confirmed this prediction. In this paper, we propose a model with adverse selection followed by moral hazard, where effort and the degree of risk aversion are private information of an agent who can control the mean and the variance of profits. For a given contract, more risk-averse agents suppIy more effort in risk reduction. If the marginal utility of incentives decreases with risk aversion, more risk-averse agents prefer lower-incentive contractsj thus, in the optimal contract, incentives are positively correlated with endogenous risk. In contrast, if risk aversion is high enough, the possibility of reduction in risk makes the marginal utility of incentives increasing in risk aversion and, in this case, risk and incentives are negatively related.

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The synthetic control (SC) method has been recently proposed as an alternative to estimate treatment effects in comparative case studies. The SC relies on the assumption that there is a weighted average of the control units that reconstruct the potential outcome of the treated unit in the absence of treatment. If these weights were known, then one could estimate the counterfactual for the treated unit using this weighted average. With these weights, the SC would provide an unbiased estimator for the treatment effect even if selection into treatment is correlated with the unobserved heterogeneity. In this paper, we revisit the SC method in a linear factor model where the SC weights are considered nuisance parameters that are estimated to construct the SC estimator. We show that, when the number of control units is fixed, the estimated SC weights will generally not converge to the weights that reconstruct the factor loadings of the treated unit, even when the number of pre-intervention periods goes to infinity. As a consequence, the SC estimator will be asymptotically biased if treatment assignment is correlated with the unobserved heterogeneity. The asymptotic bias only vanishes when the variance of the idiosyncratic error goes to zero. We suggest a slight modification in the SC method that guarantees that the SC estimator is asymptotically unbiased and has a lower asymptotic variance than the difference-in-differences (DID) estimator when the DID identification assumption is satisfied. If the DID assumption is not satisfied, then both estimators would be asymptotically biased, and it would not be possible to rank them in terms of their asymptotic bias.