O mercado financeiro possui diversos tipos de operadores buscando lucros com diferentes focos de atuação. Temos, por exemplo, especuladores tentando prever futuras variações nos ativos, ou bancos provendo liquidez para as demandas das empresas. De qualquer maneira, cada ativo financeiro normalmente contém diversos riscos de mercado na sua precificação. Além disso, muitos desses riscos são, na verdade, indesejáveis, fazendo com que seja necessário buscar proteção contra eles, utilizando-se de outros ativos. Assim, numa carteira com diversos produtos, é vital para sua administração a divisão por fator específico de risco de mercado. O objetivo deste trabalho consiste em resolver uma demanda real de uma gestora de recursos onde o autor atuou: desenvolver uma ferramenta capaz de calcular os ganhos ou perdas de uma carteira de ativos, detalhando o resultado por tipo de risco de mercado. Para isso foi desenvolvido um sistema no formato de add-in de Excel no qual é possível definir as diversas curvas de mercado para diferentes datas, assim como calcular o valor presente dos ativos. Com isso, é também possível determinar o valor total do portfolio e a variação de um dia para o outro, conhecido como PNL diário. Nesta dissertação serão mostrados detalhes da implementação do sistema e será proposta uma metodologia para calcular o PNL por cada risco de mercado. O trabalho também apresentará o racional por trás da escolha de cada método, e também discutirá como eles poderiam ser refinados. / The Brazilian financial market has several types of players, with dfferent ways of acting to pursue profits. For instance, there are the speculators that try to foresee market moves, and banks that provide liquidity for the demands of corporate players. But every asset has several market risks at their pricing, and normally many of them are not wanted. Therefore, players seek to trade other assets to hedge themselves from theses undesirable risks. Therefore, it is vital to have the breakdown of every market risk when managing a portfolio. The main purpose of this work is so solve a real demand for an asset management company for which this author used to work: the development of a tool capable of calculating the profit and losses of a portfolio, breaking down the result by each risk factor. An Excel add-in has been developed where it is possible to set several market curves for different dates, as to calculate the present value of the assets. With all that, it is possible to obtain the daily PNL. In this thesis we will discuss systems implementation details, and a methodology will be presented to calculate the PNL by risk factor. It will also include the rational behind the decision of each chosen method, as discussions of how they could be developed.

O mercado financeiro possui diversos tipos de operadores buscando lucros com diferentes focos de atuação. Temos, por exemplo, especuladores tentando prever futuras variações nos ativos, ou bancos provendo liquidez para as demandas das empresas. De qualquer maneira, cada ativo financeiro normalmente contém diversos riscos de mercado na sua precificação. Além disso, muitos desses riscos são, na verdade, indesejáveis, fazendo com que seja necessário buscar proteção contra eles, utilizando-se de outros ativos. Assim, numa carteira com diversos produtos, é vital para sua administração a divisão por fator específico de risco de mercado. O objetivo deste trabalho consiste em resolver uma demanda real de uma gestora de recursos onde o autor atuou: desenvolver uma ferramenta capaz de calcular os ganhos ou perdas de uma carteira de ativos, detalhando o resultado por tipo de risco de mercado. Para isso foi desenvolvido um sistema no formato de add-in de Excel no qual é possível definir as diversas curvas de mercado para diferentes datas, assim como calcular o valor presente dos ativos. Com isso, é também possível determinar o valor total do portfolio e a variação de um dia para o outro, conhecido como PNL diário. Nesta dissertação serão mostrados detalhes da implementação do sistema e será proposta uma metodologia para calcular o PNL por cada risco de mercado. O trabalho também apresentará o racional por trás da escolha de cada método, e também discutirá como eles poderiam ser refinados. / The Brazilian financial market has several types of players, with dfferent ways of acting to pursue profits. For instance, there are the speculators that try to foresee market moves, and banks that provide liquidity for the demands of corporate players. But every asset has several market risks at their pricing, and normally many of them are not wanted. Therefore, players seek to trade other assets to hedge themselves from theses undesirable risks. Therefore, it is vital to have the breakdown of every market risk when managing a portfolio. The main purpose of this work is so solve a real demand for an asset management company for which this author used to work: the development of a tool capable of calculating the profit and losses of a portfolio, breaking down the result by each risk factor. An Excel add-in has been developed where it is possible to set several market curves for different dates, as to calculate the present value of the assets. With all that, it is possible to obtain the daily PNL. In this thesis we will discuss systems implementation details, and a methodology will be presented to calculate the PNL by risk factor. It will also include the rational behind the decision of each chosen method, as discussions of how they could be developed.

Submitted by Hugo Rego (hl_freitas@yahoo.com.br) on 2012-05-20T18:47:32Z No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado_Hugo L F de Moraes Rêgo.pdf: 699903 bytes, checksum: 7d039f1507408214660b09b7998f05b3 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br) on 2012-05-21T12:11:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado_Hugo L F de Moraes Rêgo.pdf: 699903 bytes, checksum: 7d039f1507408214660b09b7998f05b3 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-05-21T12:30:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado_Hugo L F de Moraes Rêgo.pdf: 699903 bytes, checksum: 7d039f1507408214660b09b7998f05b3 (MD5) Previous issue date: 2012-04-19 / The goal of this work was to compare two different asset allocation methodologies, the classic and the Bayesian one. The utilized model was that of Meucci (2005). In order to reach this goal, empirical exercises were performed, utilizing data from the Brazilian financial market. The results found indicate that the Bayesian asset portfolio outperformed the classic one in terms of return and volatility, whereas the classic portfolio outperformed the market index. Moreover, this work also comprises modifications in the prior utilized in the Bayesian estimation. / Este trabalho teve como objetivo comparar duas metodologias de alocação ótima de ativos, a metodologia clássica e a metodologia bayesiana. O modelo utilizado foi o de Meucci (2005). Foram realizados diversos exercícios empíricos de montagem de carteiras de ativos seguindo essas metodologias, utilizando para isso dados do mercado acionário brasileiro. Os resultados encontrados indicam uma superioridade de desempenho, tanto em termos de retorno quanto de volatilidade, da carteira bayesiana em relação à clássica e desta em relação ao índice de mercado. Ademais, o trabalho também compreende modificações na prior utilizada na estimação bayesiana.