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Seleção de carteiras com restrição da norma do vetor de alocação : uma aplicação a dados brasileiros

Naibert, Paulo Ferreira January 2015 (has links)
Este trabalho estuda o problema de seleção de carteiras de variância mínima com base em uma recente metodologia para otimização de carteiras com restrições nas normas das exposições brutas proposta por Fan, Zhang e Yu (2012). Para esse propósito, consideram-se diferentes estimadores da matriz de covariâncias condicional e incondicional. A grande contribuição deste artigo é de natureza empírica para o mercado de ações brasileiro. Avaliam-se índices de desempenho fora da amostra das carteiras construídas para um conjunto de 61 ações negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BM&FBovespa). Os resultados mostraram que as restrições nas normas dos vetores de alocação (restrição de exposição bruta) geram ganhos substanciais em relação às carteiras restringidas para venda a descoberto, aumentando o retorno médio ajustado pelo risco e diminuindo o turnover dos portfólios. / This paper studies the problem of minimum variance portfolio selection based on a recent methodology for portfolio optimization restricting the allocation vector proposed by Fan, Zhang e Yu (2012). To achieve this, different conditional and inconditional covariance matrix estimators are considered. The great contribuition of this paper is one of empirical nature for the brazilian stock market. We evaluate out-of-sample performance indexes for the portfolios constructed for a set with 61 different sotcks traded in the São Paulo stock exchange (BM&FBovespa). The results show that the restrictions on the norms of the allocation vector generate substantial gains compared to the no short-sale portfolio, raising the average return adjusted by the risk and lowering the portfolio turnover.
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Gestão de clientes : um framework para integrar as perspectivas do portfólio de clientes e do cliente individual / Customer management : a framework for integrating customer portfolio and customer perspectives

Silveira, Cleo Schmitt January 2016 (has links)
A gestão de clientes é um processo que envolve a tomada de decisões estratégicas, que influenciam a composição do portfólio de clientes da companhia, e operacionais, que afetam o relacionamento dos clientes com a empresa no dia a dia. O framework sugerido nesta tese propicia a integração dessas duas perspectivas, permitindo aos gestores alocarem melhor os recursos de marketing, por possibilitarem (a) o incremento da eficiência da carteira de clientes, a partir da sua otimização, e (b) a identificação dos clientes mais propensos a gerarem lucros futuros, com base na modelagem de customer lifetime value (CLV) desenvolvida. A abordagem de otimização do portfólio de clientes foi elaborada para auxiliar os gestores a definirem os segmentos que devem ser alvo dos investimentos de marketing e tem como objetivo indicar a composição da carteira de clientes que proporcionará a rentabilidade, a diversificação do risco e a lucratividade desejadas pelos acionistas. A abordagem sugerida é uma adaptação para o marketing da teoria financeira do portfólio. Foram incluídas restrições específicas para a área de gestão de clientes que asseguram a exequibilidade dos portfólios recomendados, tanto em relação à necessidade de aquisição de clientes ou de redução da participação dos segmentos na carteira, quanto em relação à manutenção da lucratividade da empresa. Ademais, foram incorporadas opções de estimação do retorno, tais como a inclusão da tendência à série com base na modelagem SUR, além de serem avaliadas a utilização de duas proxies para o risco, a variância e o Conditional Value at Risk. De acordo com o framework de gestão de clientes proposto, a implementação das decisões estratégicas é viabilizada a partir da integração da análise dos resultados obtidos pela otimização com a avaliação proporcionada pelo modelo de CLV sugerido. Este, além de englobar a evolução do comportamento do cliente ao longo do relacionamento da empresa, considera o retorno e a matriz de probabilidade de troca de segmento de maneira individualizada. A heterogeneidade da matriz de Markov foi alcançada a partir da combinação convexa da matriz de transição geral com a matriz personalizada de cada cliente, possibilitando, assim, a priorização de clientes pertencentes a um mesmo segmento. O framework sugerido foi aplicado na base de clientes de uma grande empresa que atua nacionalmente na indústria de serviços financeiros. Após a constatação de que os segmentos podem gerar diferentes retornos e representar distintos níveis de risco para a companhia, foi feita a comparação dos resultados dos portfólios recomendados com o realizado. Os portfólios sugeridos desempenharam melhor de maneira consistente em termos de lucratividade e de eficiência, medida a partir do sharpe ratio. Em relação ao modelo de CLV, os resultados foram comparados com os obtidos a partir do modelo de Pfeifer & Carraway (2000), utilizado como ponto de partida para o seu desenvolvimento. As modificações incorporadas, além de possibilitarem a individualização por cliente, aumentaram a precisão da previsão dos valores individuais e a qualidade do ordenamento, mantendo a capacidade de avaliação do valor da base. Para resumir, foi proposto um framework de gestão de clientes que inclui a avaliação do risco, possibilitando aos gestores uma visão holística do negócio e particular de cada cliente. / Customer management is a process that involves strategic decision-making, which influence the composition of the customer portfolio, and operational decision making, which affect the relationship of each customer with the company. The proposed framework provides the integration of the strategic and operational perspectives, empowering managers to better allocate marketing resources as it enables (a) the increase of the efficiency of the customer portfolio, through its optimization, and (b) the identification of the customers that are more likely to bring profit in the future, through the customer lifetime value (CLV) model developed. The customer portfolio optimization method was built to help managers to define the customer segments that should be the target of their marketing investments. Its purpose is to indicate the customer portfolio composition that will provide the return, profitability and risk diversification desired by shareholders. The suggested approach is an adaptation to marketing of financial portfolio theory. In this way, customer management specific constrains were included to ensure the applicability of the recommended portfolios in terms of either the necessity of acquiring new customers or reducing the importance of a given segment in the portfolio as well as in terms of maintaining the company’s profitability. Furthermore, options of estimating return were incorporated such as the inclusion of the trend in the time series based SUR modeling as well as the optimizations were evaluated considering two proxies for risk, variance and Conditional Value at Risk. According to the proposed framework, the implementation of the strategic decisions concerning the changes needed in the customer portfolio become possible through the integration of the results of the optimization with the estimation of the value of each customer provided by the CLV model developed. In this model, besides accounting for the evolution of the customer behavior throughout the duration of his relationship with the company, we also consider, for each customer, his individual return and his individual transition matrix. The heterogeneity of the Markov matrix was reached with a convex combination of the general transition matrix and the personalized matrix of each customer. It, therefore, enables managers to priorize customers of the same segment. The suggested framework was applied to the customer database of a large national company from the financial services industry. Once evidenced that the customer segments can generate different returns and can have different levels of risk for the company, we compared the results of the recommended with the current. The portfolios suggested by the optimization performed consistently better in terms of profitability and efficiency, measured through sharpe ratio. Concerning the CLV model developed, we compared the results with Pfeifer & Carraway (2000) model, which was used as the start point for our model. The improvements implemented not only allowed the estimation of CLV at the individual level, but also increased the precision of the predictions for the customer lifetime values and for the customer ranking, maintaining the quality of the customer equity forecast. To sum up, our proposed framework which includes risk assessment enables marketing managers to have a holistic vision of their customer portfolio and to drilldown into a particular vision of each customer.
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Seleção de carteiras com restrição da norma do vetor de alocação : uma aplicação a dados brasileiros

Naibert, Paulo Ferreira January 2015 (has links)
Este trabalho estuda o problema de seleção de carteiras de variância mínima com base em uma recente metodologia para otimização de carteiras com restrições nas normas das exposições brutas proposta por Fan, Zhang e Yu (2012). Para esse propósito, consideram-se diferentes estimadores da matriz de covariâncias condicional e incondicional. A grande contribuição deste artigo é de natureza empírica para o mercado de ações brasileiro. Avaliam-se índices de desempenho fora da amostra das carteiras construídas para um conjunto de 61 ações negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BM&FBovespa). Os resultados mostraram que as restrições nas normas dos vetores de alocação (restrição de exposição bruta) geram ganhos substanciais em relação às carteiras restringidas para venda a descoberto, aumentando o retorno médio ajustado pelo risco e diminuindo o turnover dos portfólios. / This paper studies the problem of minimum variance portfolio selection based on a recent methodology for portfolio optimization restricting the allocation vector proposed by Fan, Zhang e Yu (2012). To achieve this, different conditional and inconditional covariance matrix estimators are considered. The great contribuition of this paper is one of empirical nature for the brazilian stock market. We evaluate out-of-sample performance indexes for the portfolios constructed for a set with 61 different sotcks traded in the São Paulo stock exchange (BM&FBovespa). The results show that the restrictions on the norms of the allocation vector generate substantial gains compared to the no short-sale portfolio, raising the average return adjusted by the risk and lowering the portfolio turnover.
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Integração de restrições de liquidez em modelos de seleção de carteiras

Pereira, Gabriel Matos January 2014 (has links)
A liquidez é um fator importante no âmbito da gestão de carteiras. Em 2012, no Brasil, a CVM começou a exigir que todos bancos e corretoras mantenham um controle da liquidez de seus ativos/carteiras. Esse trabalho define uma medida e uma restrição de liquidez adequada ao mercado brasileiro, possível de ser incorporada em modelos de otimização de carteiras. As simulações realizadas com o modelo proposto demonstraram um alto nível de liquidação das carteiras formadas, próximo a 85%. / Liquidity is an important element in portfolio management. In 2012, in Brazil, CVM started to require all banks and brokerages to maintain control of the liquidity of its assets/portfolios. This work defines a liquidity measure and liquidity constraints proper to Brazilian market that can be attached to portfolio optimization models. The simulations with the proposed model evidence a high level of portfolio liquidation, close to 85%.
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Proposta de uma sistemática dinâmica de otimização de portfólio: um desenvolvimento a partir das finanças comportamentais

SILVA, Valéria Louise de Araújo Maranhão Saturnino 09 December 2016 (has links)
Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-04-24T13:48:24Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese - Valéria Saturnino - Versão Final.pdf: 2311610 bytes, checksum: 50e78bde81f7f2bbf611974dc45a5847 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-24T13:48:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese - Valéria Saturnino - Versão Final.pdf: 2311610 bytes, checksum: 50e78bde81f7f2bbf611974dc45a5847 (MD5) Previous issue date: 2016-12-09 / Esta tese teve por objetivo desenvolver uma nova sistemática de otimização de portfólios a partir da premissa da existência de desvios comportamentais dos investidores no mercado brasileiro. Para tanto, realizou-se uma ampla pesquisa bibliográfica buscando verificar a ocorrência destes desvios no Brasil e no mundo. Em seguida, foi desenvolvida a metodologia de pesquisa, a qual está dividida na execução de testes para avaliar as três hipóteses previstas, quais sejam: (1) de que ocorre o Overreaction no mercado de capitais brasileiro; (2) de que retornos anormais podem ser explicados tanto por variáveis fundamentalistas como comportamentais; e (3) de que é possível criar uma sistemática de otimização de carteiras que considere tanto os aspectos fundamentalistas como os comportamentais na decisão acerca do rebalanceamento dos pesos. O primeiro resultado obtido foi que não se pode rejeitar a ocorrência do Overreaction no Brasil no longo prazo. Além disso, os retornos das carteiras foram por um lado adequadamente explicados pelas variáveis do modelo de cinco fatores de Fama e French (2015), e por outro pela regressão do CSAD, a qual caracteriza os desvios de comportamento dos investidores. Sendo assim, foi criada a carteira recomendada e, juntamente com as carteiras perdedoras e vencedoras, foram analisados os retornos nos 20 trimestres seguintes, utilizando cinco métodos de otimização diferentes. Os resultados obtidos permitiram concluir que a sistemática proposta de monitoramento funciona melhor nas carteiras vencedoras, mas as carteiras de melhor desempenho no Brasil são aquelas baseadas em análises fundamentalistas, corroborando com a previsão de eficiência do mercado de capitais brasileiro. / This thesis aimed to develop a new systematic optimization of portfolios based on the premise of the existence of behavioral deviations of investors in the Brazilian market. For that, an extensive bibliographical research was carried out to verify the occurrence of these deviations in Brazil and in the world. Next, the research methodology was developed, which is divided into the execution of tests to evaluate the three predicted hypotheses, namely: (1) that Overreaction occurs in the Brazilian capital market; (2) that abnormal returns can be explained by both fundamentalist and behavioral variables; And (3) that it is possible to create a portfolio optimization system that considers both fundamentalist and behavioral aspects in the decision on rebalancing weights. The first result was that the overreaction in Brazil can not be rejected in the long run. Moreover, portfolio returns were on the one hand adequately explained by the variables of the five-factor model of Fama and French (2015), and on the other, by the regression of the CSAD, which characterizes the behavioral deviations of the investors. Thus, the recommended portfolio was created and, together with the losing and winning portfolios, the returns for the next 20 quarters were analyzed using five different optimization methods. The results obtained allowed us to conclude that the systematic monitoring proposal works best in the winning portfolios, but the best performance portfolios in Brazil are those based on fundamentalist analyzes, corroborating with the prediction of efficiency of Brazilian capital market.
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Um novo algoritmo genetico para a otimização de carteiras de investimento com restrições de cardinalidade / A new genetic algorithm for portfolio optimization with cardinality constraints

Dias, Carlos Henrique 26 March 2008 (has links)
Orientador: Francisco de Assis Magalhães Gomes Neto / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-10T22:50:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dias_CarlosHenrique_M.pdf: 2721795 bytes, checksum: 57d6019ecabf33034889a64675ccf707 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Este trabalho tem por finalidade a determinação da fronteira eficiente de investimento através da otimização do modelo de média-variância com restrições de cardinalidade e limite inferior de investimento. Por tratar-se de um problema inteiro e não linear, cuja solução exata é de difícil obtenção, optamos por empregar um algoritmo genético, na linha desenvolvida por Chang et al. [3], que até hoje serve como referência para a determinação da fronteira eficiente de Pareto para problemas de otimização de investimentos. Entretanto, verificamos que o algoritmo proposto por Chang et al. apresenta uma distribuição não uniforme na geração de soluções aleatórias. Para contornar esse problema, introduzimos um novo esquema de geração de cromossomos, baseado na discretização do espaço, que permite a geração de soluções que satisfazem diretamente a restrição de montante total aplicado. Com essa nova abordagem, foi possível definir operadores de seleção, crossover e mutação bastante eficientes. Os resultados obtidos mostram que o novo algoritmo é mais robusto que aquele proposto por Chang et al / Abstract: In this work we consider the problem of determining of the efficient frontier of a portfolio using the mean-variance model subject to a cardinality constrain and to lower bounds on the amount invested in the selected assets. As this nonlinear integer programming problem is hard to solve exactly, we use a genetic algorithm, following the lines described by Chang et al. [3], still considered as a reference in the field. However, as the feasible solutions generated by the algorithm of Chang et al. are not uniformly distributed over the solution set, we introduce a new scheme for defining the chromosomes, based on the discretization of the feasible region, so that the amount invested always sum up to one for every solution obtained by the algorithm. This new approach allows us to define very efficient selection, crossover and mutation procedures. The numerical results obtained so far show that the new method is more robust than the one proposed by Chang et al / Mestrado / Otimização / Mestre em Matemática Aplicada
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Dynamické řízení portfolia aktiv / Dynamic Asset Allocation

Kudrna, Aleš January 2016 (has links)
Today, there is a large amount of assets which are offered to investors, and if we consider the possibility of relocating the investor's funds, we come to a very complicated problem, which this thesis aims to cover. The main objective is to explore the basics of the portfolio theory and its real usage in practice. Emphasis is put on the periodic re-optimizing of the investor's portfolio and getting the answer to the question of whether such conduct is more successful than the standard and investment in equity indices. The theoretical part summarizes the currently used approaches to optimization which are tested in the practical part on real data and evaluated.
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Některé aspekty kaklulace solventnosti pojišťoven podle principů Solvency II / Some aspects of calculating solvency of insurance companies according to the principles of Solvency II

Hradecký, Ondřej January 2012 (has links)
The diploma thesis focuses on the topic of the future regulatory regime of the insurance and reinsurance market of the European Union called Solvency II. Currently the most discussed issue without a final structure is an extensive set of legislative and technical changes not only in the area of solvency treatment. Primarily, the work focuses on the standard formula calculation of capital requirements that reflect the solvency position of companies on the market. The first part deals with the theoretical description of the calculating methods of the required capital levels under current and future rules on the basis of available official documents. Further the general overview of the Solvency II is presented, a more detailed description of the valuation techniques of balance sheet items for the purposes of Solvency II, dealing with company's own funds and possible ways to optimize the asset portfolio are also included. Some theoretical descriptions of computational procedures applied on a fictitious life insurance company are presented in the second, more practical part of the diploma thesis.
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Index Tracking com controle do número de ativos e aplicação com uso de algoritmos genéticos

Sant'anna, Leonardo Riegel January 2014 (has links)
Nesta dissertação, discute-se o problema de otimização de carteiras de investimento para estratégia passiva de Index Tracking. Os objetivos principais são (i) apresentar um modelo de otimização de Index Tracking e (ii) a solucionar esse modelo com uso do método heurístico de Algoritmos Genéticos (AG) para formação de carteiras com número reduzido de ativos. O índice de referência utilizado é o Ibovespa, para o período de Janeiro/2009 a Julho/2012, com um total de 890 observações diárias de preços. A partir de uma amostra de 67 ativos, são formadas carteiras sem limite de ativos e limitadas a 40, 30, 20, 10 e 05 ativos; os intervalos de rebalanceamento das carteiras são 20, 40 e 60 períodos (dias úteis), ou seja, rebalanceamento mensal, bimestral e trimestral. É verificado que, para essa amostra, não é possível formar carteiras de 20 ou menos ativos via otimização direta com o solver Cplex com menos de 1 hora de processamento e gap abaixo de 5%. Com uso da heurística de Algoritmos Genéticos, são formadas carteiras de 10 e 05 ativos com tempo de processamento em torno de 5 minutos; nesse caso, o gap médio fica abaixo de 10% para ambos os tipos de carteira. E, com tempo de processamento do AG um pouco maior, em torno de 8 minutos, o algoritmo fornece soluções para carteiras de 10 e 05 ativos com gap médio abaixo de 5%. / In this master’s thesis it is discussed the portfolio optimization problem using the passive investment strategy of Index Tracking. The main goals are (i) to present an optimization model for the Index Tracking problem and (ii) to solve this model using the heuristic approach of Genetic Algorithms (GA) to create portfolios with reduced amount of stocks. The benchmark used is the Ibovespa Index (main reference for the Brazilian Stock Market), during the period from January/2009 to July/2012 (using a total of 890 daily stock prices). The sample contains 67 assets, and the model is used to build portfolios without limit in the amount of assets and portfolios limited to 40, 30, 20, 10 and 05 assets; the ranges of time to rebalance the portfolios are 20, 40, and 60 trading days, which means to rebalance monthly, bimonthly and quarterly. The results show that, considering this sample, it is not possible to build portfolios with 20 stocks (or less than 20) through direct optimization using the solver Cplex with computational processing time less than 1 hour and results with gap below 5%. On the other hand, using the Genetic Algorithms heuristic approach, portfolios limited to 10 and 05 stocks are built with computational time close to 5 minutes; for both types of portfolio, the solutions provided by the GA have average gap below 10%. Also, with a computational time slightly bigger, close to 8 minutes, the algorithm provides solutions with average gap below 5% for portfolios limited to 10 and 05 stocks.
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Considering Tail Events in Hedge Fund Portfolio Optimization

Bladh, Josefin, Greta, Holm January 2021 (has links)
The Fourth Swedish National Pension Fund (AP4), as well as many other large investors, has noted deficiencies the Mean-Variance framework for portfolio management of asset with non-normal characteristics. The main problem apparent in the Mean-Variance framework, when investing in alternative assets such as hedge funds, is the lacking systematic control of the balance between the measurements of risk due normal variation and tail-risk. Hedge funds constitute an asset class distinguished by non-normal characteristics such as negative skewness and heavy excess kurtosis, which suggests normality should not be assumed when optimizing a portfolio of hedge funds. Certain hedge fund strategies aim to be uncorrelated to other hedge funds and the major asset markets and are thus expected to have the capacity to hedge against extreme market events. Hedge fund performance during historically volatile market periods, including heavy losses and liquidations, has however proved this untrue. Outcomes in the tail of hedge fund distributions rather appear to occur in conjunction with increased correlation toward external indicators such as the equity stock market. With the aim to consider tail events in a portfolio of hedge funds and index futures, an optimization model intending to capture the asymmetric covariance between hedge fund assets and the equity market is developed and evaluated. The theory of copulas is applied to estimate the multivariate distribution by separating assumptions regarding univariate characteristics and dependence between assets. The estimated multivariate distribution is thereafter utilized in a scenario-based optimization model applying the Conditional Value at Risk (CVaR) measure as a risk measure, to capture events in the left tail of the portfolio distribution. The proposed GARCH-C-Vine-Mean-CVaR model is presented and evaluated against two reference models, a GARCH-C-Vine-Mean-Variance model, and a model assuming a multivariate normal distribution, EWMA-Mean-Variance. The ability to capture realized outcomes is analyzed for all three models, where the proposed GARCH-C-Vine-Mean-CVaR as well as the GARCH-C-Vine-Mean-Variance model show to capture realized outcomes to a further extent than the model assuming a multivariate normal distribution. Further, applying the risk measure CVaR has in this study shown to capture the realized outcomes to the same extent as applying variance as the risk measure. In conclusion, the proposed model manages to capture tail-events in the data analyzed in this study, to a further extent than if assuming multivariate normality. The lack of regulations and bias that denote hedge fund reporting, does however prevent a conclusion on whether the proposed model captures actual realized tail-events of hedge fund returns.

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