1000 resultados para Modelo Black Litterman


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O modelo Black-Litterman calcula os retornos esperados de mercado como uma combinação de um conjunto de expectativas específicas de cada investidor e um ponto de referência neutro. A combinação dessas duas fontes de informações são feitas pelo modelo utilizando a abordagem bayesiana. Os resultados obtidos a partir do modelo Black-Litterman, ao contrário da abordagem tradicional, são bastante intuitivos, estáveis e consistentes em relação as expectativas dos investidores. O objetivo dessa dissertação é fazer uma análise detalhada de cada um dos componentes do modelo Black-Litterman e verificar se a utilização o modelo de Black-Litterman, introduzindo as opiniões de mercado com base no relatório FOCUS do Banco Central, supera o retorno dos fundos multimercados brasileiros.

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Dentro de las diversas teorías financieras que se enfocan en la asignación óptima de recursos en un portafolio de inversión, la propuesta de Black-Litterman es la única que incorpora las expectativas futuras que tienen los inversionistas sobre los activos en los cuales destinarán sus recursos. En este trabajo se presenta la propuesta de Black-Litterman como una herramienta para mejorar la selección óptima de portafolios y como un insumo que mejora la estructuración de portafolios a través del modelo clásico propuesto por Markowitz. Además de la presentación teórica del modelo de Black-Litterman, se realiza un análisis de caso estructurando un portafolio óptimo sobre el índice COLCAP del mercado de valores colombiano, los resultados muestran que además de permitir incorporar las visiones de los inversionistas, los resultados obtenidos mediante Black-Litterman ayudan a crear mejores portafolios de inversión a través del modelo de Markowitz, tanto en maximización de rendimientos como de minimización de varianza.

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This thesis discusses the basic problem of the modern portfolio theory about how to optimise the perfect allocation for an investment portfolio. The theory provides a solution for an efficient portfolio, which minimises the risk of the portfolio with respect to the expected return. A central feature for all the portfolios on the efficient frontier is that the investor needs to provide the expected return for each asset. Market anomalies are persistent patterns seen in the financial markets, which cannot be explained with the current asset pricing theory. The goal of this thesis is to study whether these anomalies can be observed among different asset classes. Finally, if persistent patterns are found, it is investigated whether the anomalies hold valuable information for determining the expected returns used in the portfolio optimization Market anomalies and investment strategies based on them are studied with a rolling estimation window, where the return for the following period is always based on historical information. This is also crucial when rebalancing the portfolio. The anomalies investigated within this thesis are value, momentum, reversal, and idiosyncratic volatility. The research data includes price series of country level stock indices, government bonds, currencies, and commodities. The modern portfolio theory and the views given by the anomalies are combined by utilising the Black-Litterman model. This makes it possible to optimise the portfolio so that investor’s views are taken into account. When constructing the portfolios, the goal is to maximise the Sharpe ratio. Significance of the results is studied by assessing if the strategy yields excess returns in a relation to those explained by the threefactormodel. The most outstanding finding is that anomaly based factors include valuable information to enhance efficient portfolio diversification. When the highest Sharpe ratios for each asset class are picked from the test factors and applied to the BlackLitterman model, the final portfolio results in superior riskreturn combination. The highest Sharpe ratios are provided by momentum strategy for stocks and long-term reversal for the rest of the asset classes. Additionally, a strategy based on the value effect was highly appealing, and it basically performs as well as the previously mentioned Sharpe strategy. When studying the anomalies, it is found, that 12-month momentum is the strongest effect, especially for stock indices. In addition, a high idiosyncratic volatility seems to be positively correlated with country indices on stocks.

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La presente tesis es un trabajo de investigación que trata sobre la aplicación del Modelo Black and Scholes para valorar empresas en el entorno ecuatoriano. Para tener una lógica sencilla y ordena se ha divido el trabajo en cuatro capítulos, los cuales tienen un objetivo específico cada uno y en su conjunto buscan responder las hipótesis planteadas en la tesis. El primer capítulo proporciona una idea general sobre los aspectos teóricos de la valoración de empresas, en este capítulo se encuentra la definición, los conceptos básicos, una explicación de cada uno de los métodos más importantes que se conoce actualmente. El propósito del capítulo es entender la valoración de empresas en su conjunto. El segundo capítulo se orienta en las bases conceptuales desarrolladas por el modelo Black and Scholes referente a valoración de opciones y su comparación con otros modelos, se toma este enfoque debido a que se cuenta con suficiente información para entender adecuadamente el modelo. La finalidad del capítulo es comprender el modelo de Black and Scholes para la valoración de opciones. El tercer capítulo analiza la aplicación del modelo Black and Scholes en la valoración de empresas a través de estudios previos, los fundamentos, las variables que se requieren y la forma de obtener las mismas. El capítulo tiene como propósito analizar la valoración de empresas aplicando el modelo Black and Scholes. El último capítulo se centra en realizar la aplicación práctica en el entorno ecuatoriano de valorar empresas a través del modelo Black and Scholes, en el mismo se describe paso a paso como se realizó la valoración y se detalla los resultados obtenidos. El objetivo del capítulo es aplicar los conocimientos desarrollados y obtener resultados que permitan tener fundamentos suficientes para obtener las conclusiones finales.

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Este trabalho cuida de avaliar a eficiência do mercado de opções de ações da bolsa de valores de são Paulo (BOVESPA). A avaliação é feita através do modelo Black-Scholes, e traz como principal novidade diversas estimativas de volatilidade. Portanto torna-se um teste conjunto da eficiência do mercado, do modelo Black-Scholes e das diversas estimativas de volatilidade. O objetivo principal ~ determinar a volatilidade que gera o melhor retorno , isto é , aponta a maior ineficiência do mercado. Foram utilizadas opções de Paranapanema-pp e Petrobr's-pp no per(odo de novembro de 1987 a outubro de 1988. Dois testes de eficiência foram realizados para cada volatilidade estimada . Em ambos observou-se que o mercado é ineficiente, e no segundo obtivemos evidência de que uma das estimativas de volatilidade gera um retorno maio

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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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Behavioral finance, or behavioral economics, consists of a theoretical field of research stating that consequent psychological and behavioral variables are involved in financial activities such as corporate finance and investment decisions (i.e. asset allocation, portfolio management and so on). This field has known an increasing interest from scholar and financial professionals since episodes of multiple speculative bubbles and financial crises. Indeed, practical incoherencies between economic events and traditional neoclassical financial theories had pushed more and more researchers to look for new and broader models and theories. The purpose of this work is to present the field of research, still ill-known by a vast majority. This work is thus a survey that introduces its origins and its main theories, while contrasting them with traditional finance theories still predominant nowadays. The main question guiding this work would be to see if this area of inquiry is able to provide better explanations for real life market phenomenon. For that purpose, the study will present some market anomalies unsolved by traditional theories, which have been recently addressed by behavioral finance researchers. In addition, it presents a practical application of portfolio management, comparing asset allocation under the traditional Markowitz’s approach to the Black-Litterman model, which incorporates some features of behavioral finance.

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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.

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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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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Matemática e as suas aplicações-Ramo Ciências Actuariais

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This paper uses a novel numerical optimization technique - robust optimization - that is well suited to solving the asset-liability management (ALM) problem for pension schemes. It requires the estimation of fewer stochastic parameters, reduces estimation risk and adopts a prudent approach to asset allocation. This study is the first to apply it to a real-world pension scheme, and the first ALM model of a pension scheme to maximise the Sharpe ratio. We disaggregate pension liabilities into three components - active members, deferred members and pensioners, and transform the optimal asset allocation into the scheme’s projected contribution rate. The robust optimization model is extended to include liabilities and used to derive optimal investment policies for the Universities Superannuation Scheme (USS), benchmarked against the Sharpe and Tint, Bayes-Stein, and Black-Litterman models as well as the actual USS investment decisions. Over a 144 month out-of-sample period robust optimization is superior to the four benchmarks across 20 performance criteria, and has a remarkably stable asset allocation – essentially fix-mix. These conclusions are supported by six robustness checks.

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This thesis examines three different, but related problems in the broad area of portfolio management for long-term institutional investors, and focuses mainly on the case of pension funds. The first idea (Chapter 3) is the application of a novel numerical technique – robust optimization – to a real-world pension scheme (the Universities Superannuation Scheme, USS) for first time. The corresponding empirical results are supported by many robustness checks and several benchmarks such as the Bayes-Stein and Black-Litterman models that are also applied for first time in a pension ALM framework, the Sharpe and Tint model and the actual USS asset allocations. The second idea presented in Chapter 4 is the investigation of whether the selection of the portfolio construction strategy matters in the SRI industry, an issue of great importance for long term investors. This study applies a variety of optimal and naïve portfolio diversification techniques to the same SRI-screened universe, and gives some answers to the question of which portfolio strategies tend to create superior SRI portfolios. Finally, the third idea (Chapter 5) compares the performance of a real-world pension scheme (USS) before and after the recent major changes in the pension rules under different dynamic asset allocation strategies and the fixed-mix portfolio approach and quantifies the redistributive effects between various stakeholders. Although this study deals with a specific pension scheme, the methodology can be applied by other major pension schemes in countries such as the UK and USA that have changed their rules.