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[en] PORTFOLIO SELECTION INCORPORATING MACROECONOMIC VIEWS USING BLACK-LITTERMAN MODEL / [pt] SELEÇÃO DE PORTFÓLIO INCORPORANDO VISÕES MACROECONÔMICAS UTILIZANDO O MODELO BLACK-LITTERMAN

CAMILLO VIANNA CANTINI 08 February 2021 (has links)
[pt] Black e Litterman propuseram um modelo de seleção de portfólio que combina a visão dos investidores acerca de ativos com conceitos de equilíbrio de mercado para construir portfólios ótimos. Entretanto, a eficiência do modelo depende da qualidade da visão futura acerca do retorno dos ativos, o que é desafiador na prática. Com o objetivo de melhorar a aplicação prática do modelo Black-Litterman, o foco desse trabalho é viabilizar novas alocações com base em visões de fatores macroeconômicos que estão fora do universo de alocação. A principal vantagem é que a previsão desses fatores é amplamente fornecida por agentes de mercado. Um estudo de caso baseado nas informações disponibilizadas pelo Banco Central do Brasil é apresentado para validar a estrutura proposta. Os retornos obtidos fora da amostra e ajustados ao risco incorporando a visão de fatores macroeconômicos com a estrutura proposta superaram o modelo de média-variância tradicional e o benchmark local. / [en] Black and Litterman proposed a portfolio selection model that blends investor s views on asset returns with market equilibrium concepts to construct optimal portfolios. However, the model efficiency relies on the performance of investors views regarding tradable assets, which is challenging in practice. Focusing on improving Black-Litterman practical application, this work consists in providing new allocations based upon views on macroeconomic factors, which are largely available but not directly tradable. The main advantage is that predictions on these factors are usually provided by market players. A case study based on the information disclosed by the Brazilian Central Bank is presented to test the proposed framework. The out-of-sample risk-adjusted returns obtained incorporating the players macroeconomic expectations through the use of the proposed framework outperformed the traditional mean-variance model as well as the local benchmark.

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