[pt] Black e Litterman propuseram um modelo de otimização de portfólio que combina visões do investidor sobre retornos esperados de ativos com o equilíbrio neutro de mercado. No entanto, especificar visões sobre uma carteira de investimentos é uma tarefa difícil, especialmente quando os investidores têm opiniões conflitantes sobre o mesmo ativo. Neste trabalho, é proposto uma nova formulação para otimização de carteiras, que é robusta diferentes à visões do investidor. A nossa abordagem foi testada em dados sintéticos e dados reais disponíveis em uma plataforma do Banco Central do Brasil. Esta plataforma consolida projeções macroeconômicas de mais de uma centena de analistas profissionais e disponibiliza para o mercado numa base semanal. Por fim, é comparado o desempenho desta formulação robusta com o modelo Black-Litterman tradicional frequentemente utilizado na indústria financeira. Os resultados mostram que a metodologia robusta pode providenciar melhor desempenho ajustado ao risco em comparação com o modelo orignial e são menos sensíveis às visões do investor. / [en] Black and Litterman proposed a portfolio optimization model that combines investor s views on future asset s returns with neutral market equilibrium. However, specifying portfolio views is a challenging task, specially when investors have conflicting opinions on the same asset. In this thesis, we suggest a new portfolio optimization formulation that is robust for investor s views. Our approach was tested on synthetic and real data available on a framework developed by Central Bank of Brazil. This online framework collects projections on main macroeconomics variables from more than a hundred professional forecasters and provides public online access on a weekly basis. The performance of this new robust formulation is compared with the traditional Black-Litterman model. The result show that our robust methodology can provide better risk adjusted performance compared to the orignial model and are less sensitive to incorrect inverstor views.

[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.