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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Não Informado

Departamento: Não Informado

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Institucional

Tipo do Documento: Dissertação

Título: POLÍTICAS PARAMÉTRICAS DE PORTFÓLIOS: COMBINAÇÃO DE VARIÁVEIS APLICADAS AO BRASIL

Orientador
  • ANDRE ALVES PORTELA SANTOS
Aluno
  • BRUNO HENRIQUE SCHOCK

Conteúdo

Este trabalho implementa as chamadas políticas paramétricas de portfólio propostas por citeonline{brandt2009parametric} para o mercado acionário brasileiro, com a finalidade de analisar seu desempenho para uma amostra de ações negociadas no período de 1998 até 2013. essas políticas possuem características distintas em relação às políticas tradicionais baseadas no paradigma média-variância de markowitz e suas variantes por três razões diferentes, em suma: i) especificarem o vetor de pesos ótimos da carteira em função de um conjunto de características desses ativos; ii) não necessitar a modelagem do primeiro e segundo momento dos retornos; iii) possibilitar a modelagem de um grande número de ativos mediante um conjunto potencialmente pequeno de características, permitindo assim, uma substancial redução da dimensionalidade. dessa vez, a implementação das políticas paramétricas é baseada em um conjunto mais amplo de características relacionadas a vários trabalhos existentes na literatura, incluindo não apenas variáveis fundamentalistas como também indicadores de análise técnica. o desempenho fora da amostra da política paramétrica é avaliado segundo diversas métricas, contemplando, inclusive, a presença de diferentes níveis de custos de transação e de aversão ao risco. as evidências obtidas apresentam uma melhora constante no índice de sharpe líquido da versão proposta com restrição de venda a descoberto, além de apresentar significância para as variâncias dos retornos e em alguns casos para os índices de sharpe líquido, porém, os retornos acumulados ainda assim apresentam vantagem para outros modelos analisados.

Índice de Shannon: 3.96684

Índice de Gini: 0.934528

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
4,81% 6,76% 6,92% 6,83% 5,74% 4,62% 5,91% 7,75% 6,86% 5,40% 7,06% 4,36% 5,33% 7,02% 4,82% 9,80%
ODS Predominates
ODS 16
ODS 1

4,81%

ODS 2

6,76%

ODS 3

6,92%

ODS 4

6,83%

ODS 5

5,74%

ODS 6

4,62%

ODS 7

5,91%

ODS 8

7,75%

ODS 9

6,86%

ODS 10

5,40%

ODS 11

7,06%

ODS 12

4,36%

ODS 13

5,33%

ODS 14

7,02%

ODS 15

4,82%

ODS 16

9,80%