Unv., Diss.--München, 2002.

Univ., Diss.--Duisburg, 2002.

Univ., Diss.--Freiburg, 2003.

University, Diss.--St. Gallen, 2003.

Diss. Stockholm : Handelshögskolan, 2008.

Zugl.: Köln, Fachhochsch., Diplomarbeit.

Zugl.: Siegen, Universiẗat, Diss.

Thesis (Ph.D. (Econometrics))-University of Pretoria, 2005. / Abstract in English. Includes bibliographical references. Available on the Internet via the World Wide Web.

Zugl.: Fribourg, Universiẗat, Diss., 2009.

[pt] Esta dissertação mostra o processo de um gerenciamento ativo de carteiras de sucesso. Basicamente, existem duas etapas neste processo: achar uma informação superior (melhor do que a de consenso de mercado, alto valor de IR e valor positivo de IC) e implementa-la de forma eficiente em carteiras. Durante o período de 1997 á 2000, o momentum foi verificado como uma informação superior. Historicamente, as ações que tem a característica momentum são ações que superaram o mercado nos últimos 12 meses e continuam a manter esta performance nos próximos meses. Depois, utilizando a análise de informação foi possível verificar que esta informação superior adicionava valor ao processo de investimento. Após identificar a informação superior, uma fórmula básica de previsão desenvolvida por Grinold (1994) foi sugerida para transformar a informação bruta em previsão de retorno. Os parâmetros desta formula são ajustados para uma escala correspondente à informação contida na previsão bruta. Finalmente, com a previsão de retorno três técnicas de construção de carteiras (estratificação, janelas e programação quadrática) foram utilizadas. Depois, para cada técnica de construção a performance foi medida nos períodos a fim de identificar qual dos métodos foi mais consistente ao longo do tempo. / [en] This dissertation shows the process of successful active portfolio management. Basically, it has two key elements: finding superior information (better than consensus, high information ratio and positive information coefficient) and efficiently building portfolios based on that information. During the period from 1997 to 2000, the momentum was the superior information. Historically, momentum represents stocks outperforming the market over 12 months and have continue their performance into the next several months. Then using information analysis, it was possible to verify that this superior information add value to the investment process. After identifying the superior information, a basic forecast formula developed by Grinold (1994) was suggest to transform raw information into refined forecast. The outputs of this formula are in the form and units of exceptional return adjusted for the information content of the raw forecast. Finally, with the refined information three techniques for portfolio construction (stratification, screen and quadratic programming) were applied based on this information. Next, for each technique the portfolio performance was track over the period in order to find a consistent technique over time. / [es] Esta disertación muestra el proceso de gerenciamiento activo de carteras de suceso. Básicamente, existen dos etapas en este proceso: buscar una información superior (mejor que la de consenso de mercado, alto valor de IR y valor positivo de IC) e implementarla de forma eficiente en carteras. Durante el período de 1997 al 2000, el momentum fue verificado como una información superior. Históricamente, las acciones que tiene la característica momentum son acciones que superaran el mercado en los últimos 12 meses y continúan a mantener ese comportamiento en los próximos meses. Utilizando análisis de información, fue posible verificar que la información extra adicionava valor al proceso de inversión. Después de identificar la información superior, se sugiere una fórmula básica de previsión desarrollada por Grinold (1994) para transformar la información bruta en previsión de retorno. Los parámetros de esta fórmula son ajustados para una escala correspondiente a la información contenida en la previsión bruta. Finalmente, con la previsión de retorno, se utilizaron tres técnicas de construcción de carteras (estratificación, ventanas y programación cuadrática). Después, para cada técnica de construcción, se mide la performance en los períodos con el objetivo de identificar cual de los métodos fue más consistente a lo largo del tiempo.