Alocação dinâmica de carteira em modelo de preferências no ciclo de vida

Este trabalho busca melhorar a solução de dois modelos distintos através da aplicação conjunta dos mesmos. Por um lado, sofistica os parâmetros de risco em um modelo de alocação dinâmica por utilizar definições e restrições do modelo de preferências em ciclo de vida de Campbell e Viceira (2002). Por outro, aumenta a maximização de utilidade no modelo de ciclo de vida por utilizar a alocação dinâmica ao invés de um ativo de risco ou carteira estática. Boa parte dos modelos recentes de alocação dinâmica necessitam de ferramentas computacionais e métodos numéricos avançados, o que os impede de ser utilizados de forma mais abrangente no dia a dia. Este trabalho utiliza uma técnica desenvolvida por Brandt e Santa-Clara (2004) que não é mais difícil do que a resolução tradicional de Markowitz. Esta técnica é aplicada, em seguida, no modelo de ciclo de vida para que o risco seja ajustado a partir de variáveis mais realistas para o investidor comum do que o nível de aversão a risco relativo. Os resultados empíricos demonstram que há um importante ganho de eficiência da alocação dinâmica em comparação com carteiras estáticas, tanto em termos de índice de Sharpe quanto no emprego no modelo de ciclo de vida. Apesar de os modelos terem sido desenvolvidos para a realidade dos Estados Unidos, o emprego dos mesmos no Brasil também demonstrou os mesmos ganhos de eficiência.

Análise do modelo de três fatores aplicado à BM&F Bovespa

O modelo de três fatores de Fama & French (1993) é uma extensão do modelo de precificação de ativos de Sharpe (1963), Lintner (1965) e Black (1972), o CAPM. Em Fama & French (1993), o valor de mercado e o valor contábil das empresas são adicionados como variáveis explicativas ao fator de risco de mercado β do CAPM. O objetivo deste trabalho é testar o poder explicativo do modelo de três fatores para o mercado acionário brasileiro. A inovação deste trabalho foi a utilização de um universo de ações móvel, no qual os títulos que são lançados na Bovespa no período de análise vão sendo incorporadas à base de dados conforme atingem os requisitos do modelo. Trata-se de uma abordagem inovadora, já que tradicionalmente o universo de ações que compõe a amostra é rígido do início ao fim do período de análise. Esta abordagem foi desenvolvida com o intuito de mitigar o problema de falta de dados do mercado acionário brasileiro. O período de análise foi de 2000 à 2011, e as ações utilizadas foram todas aquelas que possuíam um histórico confiável e apresentaram pelo menos um negócio à cada dois meses. A análise do Modelo de Três Fatores foi realizada utilizando a metodologia de séries temporais de Black, Jensen e Scholes (1972), da mesma forma que Fama & French (1993). Como variável dependente foram utilizadas 16 carteiras, oriundas do cruzamento das ações dividas em 4 percentis iguais pelos seus valores de mercado (ME), e 4 percentis iguais pela razão valor de mercado pelo valor contábil (ME/BE). Como variáveis independentes foram construídas duas séries de retorno que replicam os fatores de risco valor de mercado, SMB, e a razão valor de mercado pelo valor contábil, HML. Estas foram construídas pela diferença dos retornos das ações de maior ME e menor ME; e pela diferença do retorno das de maior ME/BE, pelas de menor ME/BE. O método de estimação dos coeficientes das regressões utilizado foi o dos mínimos quadrados ordinários. Os resultados do Modelo encontrados para a bolsa brasileira foram similares àqueles encontrados por Fama & French (1993). O Modelo apresentou maior poder explicativo para os retornos dos portfolios analisados que o CAPM, e mostrou-se estatisticamente significante para 15 das 16 carteiras. Os coeficientes das regressões relativos aos fatores de risco SMB e HML apresentaram, em sua maioria, os mesmo sinais que os encontrados por Fama & French (1993). Foi encontrada uma discrepância relativa ao sinal do fator HML para as carteiras de maior ME/BE, cuja explicação está atrelada ao momento da economia e mercados no período. Por fim, o Modelo e a discrepância foram reavaliados dividindo-se o período de análise em pré e pós-crise de 2008. O modelo mostrou maior poder explicativo para o período pós-crise que para o pré-crise. A mesma discrepância do sinal de HML foi encontrada no pré-crise, entretanto não foi verificada no pós-crise.

O modelo de avaliação de ativos: (Capital asset pricing model)

Examina o modelo de seleção de portfólios desenvolvido por Markowitz, principalmente no que concerne: as suas relações com a teoria da utilidade de Von Neumann-Morgenstern; aos algo ritmos de solução do problema de Programação Quadrática paramétrica dele decorrente; a simplificação proporcionada pelo Modelo Diagonal de Sharpe. Mostra que a existência de um título sem risco permite a especificação do Teorema da Separação e a simplificação do problema de seleção de portfólios. Analisa o modelo denominado por CAPM, de equilíbrio no Mercado de Capitais sob condições de incerteza, comparando os processos dedutivos empregados por Lintner e Mossin. Examina as implicações decorrentes do relaxamento dos pressupostos subjacentes ã esse modelo de equilíbrio geral, principalmente a teoria do portfólio Zero-Beta desenvolvida por Black.