[pt] Os fundos de previdência complementar fechados, também conhecidos como fundos de pensão, através da geração de poupança interna e na ampliação do investimento produtivo desempenham uma participação importante no desenvolvimento da economia. O presente trabalho teve como objetivo verificar o desempenho dos fundos de pensão, no período de 2010 a 2014. No total foram analisadas as rentabilidades anuais de 60 fundos, sendo que 30 de patrocinadores privados e 30 de patrocinadores públicos. Esta pesquisa procura analisar o desempenho destes fundos e verificar se estes possuem uma rentabilidade satisfatória, avaliar se existe diferença de gestão entre fundos com patrocinadores de empresas públicas e privadas e posteriormente para determinar os fatores de risco das carteiras dos fundos seria utilizado o modelo proposto por Sharpe, conhecido como analise de estilo baseado em retorno. A avaliação dos desempenhos dos fundos foi realizada por modelos quantitativos clássicos como índice Sharpe, índice de Modigliani e índice de Treynor. A pesquisa de fundos de previdência complementar fechada se justifica, pelos poucos estudos publicados, pelo crescimento continuo das discussões sobre análise de desempenho e estilo de gestão nestes fundos. / [en] Closed pension funds, also known as pension funds, through domestic savings generation and expansion of productive investment play an important role in developing the economy. This study aimed to verify the performance of pension funds in the period 2010 to 2014. In total the annual returns of 60 funds were analyzed, of which 30 private sponsors and 30 public sponsors. This research seeks to analyze the performance of these funds and to determine whether they have a satisfactory profitability, assess whether there are differences in management between funds with sponsors of public and private companies and subsequently to determine the risk factors of the portfolios of the funds would be used the model proposed by Sharpe, known as return-based style analysis. The evaluation of the performance of the funds was performed by classical quantitative models as Sharpe ratio, Modigliani index and Treynor index. The survey closed pension funds is justified by the few published studies, the continued growth of discussions on analysis of performance and style of management in these funds.

[pt] Muitos pesquisadores acreditam haver relação entre os mercados de dívida externa soberana e corporativa. Esta idéia é corroborada pela observação em países desenvolvidos, cujos mercados de títulos privados são frequentemente acompanhados de ativa negociação e emissão de títulos do governo. A literatura acadêmica sobre o tema sugere que títulos soberanos possuem um papel de referência para a determinação do valor dos ativos corporativos. Em um contexto de mercado favorável para o Brasil, caracterizado pela obtenção do grau de investimento e captações externas frequentes, com custos cada vez mais baixos, analisamos o impacto que uma emissão soberana exerce sobre a liquidez de títulos de empresas brasileiras emitidos no exterior. A principal hipótese é que lançamentos soberanos contribuem para o aumento da liquidez ao reduzir o risco de seleção adversa associado à assimetria de informações. Constatamos que as emissões do governo diminuem o yield spread e bid-ask spread dos títulos corporativos de forma significativa. Esse resultado indica que títulos soberanos atuam como benchmarks e contribuem para o estabelecimento e crescimento do mercado de dívida externa corporativa. / [en] Many researchers believe there is a relationship between sovereign and corporate foreign debt markets. This idea is supported by the observation in developed countries, whose corporate bond markets are often accompanied by active trading and issuance of government bonds. The academic literature on the subject suggests that sovereign bonds have a reference role in the valuation of corporate assets. In a context of favorable market for Brazil, characterized by the investment grade status and regular external funding with lower costs, we analyze the impact a sovereign issue has on the liquidity of securities issued by Brazilian companies in the international market. The main hypothesis is that sovereign issuances contribute to increased liquidity as reduce the risk of adverse selection associated with asymmetric information. We note that government issues lowers the yield spread and bid-ask spread of foreign corporate bonds significantly. This result indicates that sovereign bonds act as benchmarks and contribute to the establishment and growth of the foreign corporate debt market.

Uma grande dificuldade da gestão financeira é conseguir associar métodos quantitativos às formas tradicionais de gestão, em um único arranjo. O estilo tradicional de gestão tende a não crer, na devida medida, que métodos quantitativos sejam capazes de captar toda sua visão e experiência, ao passo que analistas quantitativos tendem a subestimar a importância do enfoque tradicional, gerando flagrante desarmonia e ineficiência na análise de risco. Um modelo que se propõe a diminuir a distância entre essas visões é o modelo Black-Litterman. Mais especificamente, propõe-se a diminuir os problemas enfrentados na aplicação da teoria moderna de carteiras e, em particular, os decorrentes da aplicação do modelo de Markowitz. O modelo de Markowitz constitui a base da teoria de carteiras há mais de meio século, desde a publicação do artigo Portfolio Selection [Mar52], entretanto, apesar do papel de destaque da abordagem média-variância para o meio acadêmico, várias dificuldades aparecem quando se tenta utilizá-lo na prática, e talvez, por esta razão, seu impacto no mundo dos investimentos tem sido bastante limitado. Apesar das desvantagens na utilização do modelo de média-variância de Markowitz, a idéia de maximizar o retorno, para um dado nível de risco é tão atraente para investidores, que a busca por modelos com melhor comportamento continuou e é neste contexto que o modelo Black-Litterman surgiu. Em 1992, Fischer Black e Robert Litterman publicam o artigo Portfolio Optimization [Bla92], fazendo considerações sobre o papel de pouco destaque da alocação quantitativa de ativos, e lançam o modelo conhecido por Black-Litterman. Uma grande diferença entre o modelo Black-Litterman e um modelo média-variância tradicional é que, enquanto o segundo gera pesos em uma carteira a partir de um processo de otimização, o modelo Black-Litterman parte de uma carteira de mercado em equilíbrio de longo prazo (CAPM). Outro ponto de destaque do modelo é ser capaz de fornecer uma maneira clara para que investidores possam expressar suas visões de curto prazo e, mais importante, fornece uma estrutura para combinar de forma consistente a informação do equilíbrio de longo prazo (priori) com a visão do investidor (curto prazo), gerando um conjunto de retornos esperados, a partir do qual os pesos em cada ativo são fornecidos. Para a escolha do método de estimação dos parâmetros, levou-se em consideração o fato de que matrizes de grande dimensão têm um papel importante na avaliação de investimentos, uma vez que o risco de uma carteira é fundamentalmente determinado pela matriz de covariância de seus ativos. Levou-se também em consideração que seria desejável utilizar um modelo flexível ao aumento do número de ativos. Um modelo capaz de cumprir este papel é o GARCH ortogonal, pois este pode gerar matrizes de covariâncias do modelo original a partir de algumas poucas volatilidades univariadas, sendo, portanto, um método computacionalmente bastante simples. De fato, as variâncias e correlações são transformações de duas ou três variâncias de fatores ortogonais obtidas pela estimação GARCH. Os fatores ortogonais são obtidos por componentes principais. A decomposição da variância do sistema em fatores de risco permite quantificar a variabilidade que cada fator de risco traz, o que é de grande relevância, pois o gestor de risco poderá direcionar mais facilmente sua atenção para os fatores mais relevantes. Ressalta-se também que a ideia central da ortogonalização é utilizar um espaço reduzido de componentes. Neste modelo de dimensão reduzida, suficientes fatores de risco serão considerados, assim, os demais movimentos, ou seja, aqueles não capturados por estes fatores, serão considerados ruídos insignificantes para este sistema. Não obstante, a precisão, ao desconsiderar algumas componentes, irá depender de o número de componentes principais ser suficiente para explicar grande parte da variação do sistema. Logo, o método funcionará melhor quando a análise de componentes principais funcionar melhor, ou seja, em estruturas a termo e outros sistemas altamente correlacionados. Cabe mencionar que o GARCH ortogonal continua igualmente útil e viável quando pretende-se gerar matriz de covariâncias de fatores de risco distintos, isto é, tanto dos altamente correlacionados, quanto daqueles pouco correlacionados. Neste caso, basta realizar a análise de componentes principais em grupos correlacionados. Feito isto, obtêm-se as matrizes de covariâncias utilizando a estimação GARCH. Em seguida faz-se a combinação de todas as matrizes de covariâncias, gerando a matriz de covariâncias do sistema original. A estimação GARCH foi escolhida pois esta é capaz de captar os principais fatos estilizados que caracterizam séries temporais financeiras. Entende-se por fatos estilizados padrões estatísticos observados empiricamente, que, acredita-se serem comuns a um grande número de séries temporais. Séries financeiras com suficiente alta frequência (observações intraday e diárias) costumam apresentar tais características. Este modelo foi utilizado para a estimação dos retornos e, com isso, obtivemos todas as estimativas para que, com o modelo B-L, pudéssemos gerar uma carteira ótima em um instante de tempo inicial. Em seguida, faremos previsões, obtendo carteiras para as semanas seguintes. Por fim, mostraremos que a associação do modelo B-L e da estimação GARCH ortogonal pode gerar resultados bastante satisfatórios e, ao mesmo tempo, manter o modelo simples e gerar resultados coerentes com a intuição. Este estudo se dará sobre retornos de títulos de renda fixa, mais especificamente, títulos emitidos pelo Tesouro Nacional no mercado brasileiro. Tanto a escolha do modelo B-L, quanto a escolha por utilizar uma carteira de títulos emitidos pelo Tesouro Nacional tiveram como motivação o objetivo de aproximar ferramentas estatísticas de aplicações em finanças, em particular, títulos públicos federais emitidos em mercado, que têm se tornado cada vez mais familiares aos investidores pessoas físicas, sobretudo através do programa Tesouro Direto. Ao fazê-lo, espera-se que este estudo traga informações úteis tanto para investidores, quanto para gestores de dívida, uma vez que o modelo média-variância presta-se tanto àqueles que adquirem títulos, buscando, portanto, maximizar retorno para um dado nível de risco, quanto para aqueles que emitem títulos, e que, portanto, buscam reduzir seus custos de emissão a níveis prudenciais de risco. / One major challenge to financial management resides in associating traditional management with quantitative methods. Traditional managers tend to be skeptical about the quantitative methods contributions, whereas quantitative analysts tend to disregard the importance of the traditional view, creating clear disharmony and inefficiency in the risk management process. A model that seeks to diminish the distance between these two views is the Black-Litterman model (BLM). More specifically, it comes as a solution to difficulties faced when using modern portfolio in practice, particularly those derived from the usage of the Markowitz model. Although the Markowitz model has constituted the basis of portfolio theory for over half century, since the publication of the article Portfolio Selection [Mar52], its impact on the investment world has been quite limited. The Markowitz model addresses the most central objectives of an investment: maximizing the expected return, for a given level of risk. Even though it has had a standout role in the mean-average approach to academics, several difficulties arise when one attempts to make use of it in practice. Despite the disadvantages of its practical usage, the idea of maximizing the return for a given level of risk is so appealing to investors, that the search for models with better behavior continued, and is in this context that the Black-Litterman model came out. In 1992, Fischer Black and Robert Litterman wrote an article on the Black-Litterman model. One intrinsic difference between the BLM and a traditional mean-average one is that, while the second provides the weights of the assets in a portfolio out of a optimization routine, the BLM has its starting point at the long-run equilibrium market portfolio(CAPM). Another highlighting point of the BLM is the ability to provide one clear structucture that is able to combine the long term equilibrium information with the investors views, providing a set of expected returns, which, together, will be the input to generate the weights on the assets. As far as the estimation process is concerned, and for the purpose of choosing the most appropriate model, it was taken into consideration the fact that the risk of a portfolio is determined by the covariation matrix of its assets and, being so, matrices with large dimensions play an important role in the analysis of investments. Whereas, provided the application under study, it is desirable to have a model that is able to carry out the analysis for a considerable number of assets. For these reasons, the Orthogonal GARCH was selected, once it can generate the matrix of covariation of the original system from just a few univariate volatilities, and for this reason, it is a computationally simple method. The orthogonal factors are obtained with principal components analysis. Decomposing the variance of the system into risk factors is highly important, once it allows the risk manager to focus separately on each relevant source of risk. The main idea behind the orthogonalization consists in working with a reduced dimension of components. In this kind of model, sufficient risk factors are considered, thus, the variability not perceived by the model will be considered insigficant noise to the system. Nevertheless, the precision, when not using all the components, will depend on the number of components be sufficient to explain the major part of the variability. Moreover, the model will provide reasonable results depending on principal component analysis performing properly as well, what will be more likely to happen, in highly correlated systems. It is worthy of note that the Orthogonal GARCH is equally useful and feasible when one intends to analyse a portfolio consisting of assets across various types of risk, it means, a system which is not highly correlated. It is common to have such a portfolio, with, for instance, currency rates, stocks, fixed income and commodities. In order to make it to perform properly, it is necessary to separate groups with the same kind of risk and then carry out the principal component analysis by group and then merge the covariance matrices, producing the covariance matrix of the original system. To work together with the orthogonalization method, the GARCH model was chosen because it is able to draw the main stylized facts which characterize financial time series. Stylized facts are statistical patterns empirically observed, which are believed to be present in a number of time series. Financial time series which sufficient high frequency (intraday, daily and even weekly) usually present such behavior. For estimating returns purposes, it was used a ARMA model, and together with the covariance matrix estimation, we have all the parameters needed to perform the BLM study, coming out, in the end, with the optimal portfolio in a given initial time. In addition, we will make forecasts with the GARCH model, obtaining optimal portfolio for the following weeks. We will show that the association of the BLM with the Orthogonal GARCH model can generate satisfactory and coherent with intuition results and, at the same time, keeping the model simple. Our application is on fixed income returns, more specifically, returns of bonds issued in the domestic market by the Brazilian National Treasury. The motivation of this work was to put together statistical tolls and finance uses and applications, more specifically those related to the bonds issued by the National Treasuy, which have become more and more popular due to the \"Tesouro Direto\" program. In conclusion, this work aims to bring useful information either for investors or to debt managers, once the mean-variance model can be useful for those who want to maximize return at a given level or risk as for those who issue bonds, and, thus, seek to reduce their issuance costs at prudential levels of risk.

Made available in DSpace on 2016-04-25T16:45:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bolivar Godinho.pdf: 862228 bytes, checksum: ac96392dabbde54c61ec358b59f5f80a (MD5) Previous issue date: 2001-03-30 / This work comprehends relevant aspects of investment funds in Brasil and develops information about investment funds in the United States, which determines the trends of the sector The research was made with seventeen Asset Management Companies in Brasil of several sizes, with the purpose to discover the minimum amount of money necessary to administer a company. The break-even-point analysis demonstrated that there may be several company levels, according to the market segments and cost conformation. The productivity in the companies denotes economic scales in the sector that make the activity an important profit center for the big banks / O presente trabalho abrange os aspectos relevantes dos fundos de investimento no Brasil e apresenta informações sobre os fundos nos Estados Unidos, cujo mercado determina as tendências para o setor. A pesquisa envolveu dezessete administradores de fundos brasileiros de diversos tamanhos, com a finalidade de obter o volume mínimo administrado para viabilizar uma empresa de Asset Management. Através da análise do ponto de equilíbrio, constatou-se que existem diversos tamanhos de empresas economicamente viáveis, dependendo do segmento de mercado em que atuam e estrutura de custos. A produtividade nas empresas pesquisadas indicou a presença de economias de escala no setor, o que torna a atividade um importante centro de lucro para os bancos de grande porte.

Uma grande dificuldade da gestão financeira é conseguir associar métodos quantitativos às formas tradicionais de gestão, em um único arranjo. O estilo tradicional de gestão tende a não crer, na devida medida, que métodos quantitativos sejam capazes de captar toda sua visão e experiência, ao passo que analistas quantitativos tendem a subestimar a importância do enfoque tradicional, gerando flagrante desarmonia e ineficiência na análise de risco. Um modelo que se propõe a diminuir a distância entre essas visões é o modelo Black-Litterman. Mais especificamente, propõe-se a diminuir os problemas enfrentados na aplicação da teoria moderna de carteiras e, em particular, os decorrentes da aplicação do modelo de Markowitz. O modelo de Markowitz constitui a base da teoria de carteiras há mais de meio século, desde a publicação do artigo Portfolio Selection [Mar52], entretanto, apesar do papel de destaque da abordagem média-variância para o meio acadêmico, várias dificuldades aparecem quando se tenta utilizá-lo na prática, e talvez, por esta razão, seu impacto no mundo dos investimentos tem sido bastante limitado. Apesar das desvantagens na utilização do modelo de média-variância de Markowitz, a idéia de maximizar o retorno, para um dado nível de risco é tão atraente para investidores, que a busca por modelos com melhor comportamento continuou e é neste contexto que o modelo Black-Litterman surgiu. Em 1992, Fischer Black e Robert Litterman publicam o artigo Portfolio Optimization [Bla92], fazendo considerações sobre o papel de pouco destaque da alocação quantitativa de ativos, e lançam o modelo conhecido por Black-Litterman. Uma grande diferença entre o modelo Black-Litterman e um modelo média-variância tradicional é que, enquanto o segundo gera pesos em uma carteira a partir de um processo de otimização, o modelo Black-Litterman parte de uma carteira de mercado em equilíbrio de longo prazo (CAPM). Outro ponto de destaque do modelo é ser capaz de fornecer uma maneira clara para que investidores possam expressar suas visões de curto prazo e, mais importante, fornece uma estrutura para combinar de forma consistente a informação do equilíbrio de longo prazo (priori) com a visão do investidor (curto prazo), gerando um conjunto de retornos esperados, a partir do qual os pesos em cada ativo são fornecidos. Para a escolha do método de estimação dos parâmetros, levou-se em consideração o fato de que matrizes de grande dimensão têm um papel importante na avaliação de investimentos, uma vez que o risco de uma carteira é fundamentalmente determinado pela matriz de covariância de seus ativos. Levou-se também em consideração que seria desejável utilizar um modelo flexível ao aumento do número de ativos. Um modelo capaz de cumprir este papel é o GARCH ortogonal, pois este pode gerar matrizes de covariâncias do modelo original a partir de algumas poucas volatilidades univariadas, sendo, portanto, um método computacionalmente bastante simples. De fato, as variâncias e correlações são transformações de duas ou três variâncias de fatores ortogonais obtidas pela estimação GARCH. Os fatores ortogonais são obtidos por componentes principais. A decomposição da variância do sistema em fatores de risco permite quantificar a variabilidade que cada fator de risco traz, o que é de grande relevância, pois o gestor de risco poderá direcionar mais facilmente sua atenção para os fatores mais relevantes. Ressalta-se também que a ideia central da ortogonalização é utilizar um espaço reduzido de componentes. Neste modelo de dimensão reduzida, suficientes fatores de risco serão considerados, assim, os demais movimentos, ou seja, aqueles não capturados por estes fatores, serão considerados ruídos insignificantes para este sistema. Não obstante, a precisão, ao desconsiderar algumas componentes, irá depender de o número de componentes principais ser suficiente para explicar grande parte da variação do sistema. Logo, o método funcionará melhor quando a análise de componentes principais funcionar melhor, ou seja, em estruturas a termo e outros sistemas altamente correlacionados. Cabe mencionar que o GARCH ortogonal continua igualmente útil e viável quando pretende-se gerar matriz de covariâncias de fatores de risco distintos, isto é, tanto dos altamente correlacionados, quanto daqueles pouco correlacionados. Neste caso, basta realizar a análise de componentes principais em grupos correlacionados. Feito isto, obtêm-se as matrizes de covariâncias utilizando a estimação GARCH. Em seguida faz-se a combinação de todas as matrizes de covariâncias, gerando a matriz de covariâncias do sistema original. A estimação GARCH foi escolhida pois esta é capaz de captar os principais fatos estilizados que caracterizam séries temporais financeiras. Entende-se por fatos estilizados padrões estatísticos observados empiricamente, que, acredita-se serem comuns a um grande número de séries temporais. Séries financeiras com suficiente alta frequência (observações intraday e diárias) costumam apresentar tais características. Este modelo foi utilizado para a estimação dos retornos e, com isso, obtivemos todas as estimativas para que, com o modelo B-L, pudéssemos gerar uma carteira ótima em um instante de tempo inicial. Em seguida, faremos previsões, obtendo carteiras para as semanas seguintes. Por fim, mostraremos que a associação do modelo B-L e da estimação GARCH ortogonal pode gerar resultados bastante satisfatórios e, ao mesmo tempo, manter o modelo simples e gerar resultados coerentes com a intuição. Este estudo se dará sobre retornos de títulos de renda fixa, mais especificamente, títulos emitidos pelo Tesouro Nacional no mercado brasileiro. Tanto a escolha do modelo B-L, quanto a escolha por utilizar uma carteira de títulos emitidos pelo Tesouro Nacional tiveram como motivação o objetivo de aproximar ferramentas estatísticas de aplicações em finanças, em particular, títulos públicos federais emitidos em mercado, que têm se tornado cada vez mais familiares aos investidores pessoas físicas, sobretudo através do programa Tesouro Direto. Ao fazê-lo, espera-se que este estudo traga informações úteis tanto para investidores, quanto para gestores de dívida, uma vez que o modelo média-variância presta-se tanto àqueles que adquirem títulos, buscando, portanto, maximizar retorno para um dado nível de risco, quanto para aqueles que emitem títulos, e que, portanto, buscam reduzir seus custos de emissão a níveis prudenciais de risco. / One major challenge to financial management resides in associating traditional management with quantitative methods. Traditional managers tend to be skeptical about the quantitative methods contributions, whereas quantitative analysts tend to disregard the importance of the traditional view, creating clear disharmony and inefficiency in the risk management process. A model that seeks to diminish the distance between these two views is the Black-Litterman model (BLM). More specifically, it comes as a solution to difficulties faced when using modern portfolio in practice, particularly those derived from the usage of the Markowitz model. Although the Markowitz model has constituted the basis of portfolio theory for over half century, since the publication of the article Portfolio Selection [Mar52], its impact on the investment world has been quite limited. The Markowitz model addresses the most central objectives of an investment: maximizing the expected return, for a given level of risk. Even though it has had a standout role in the mean-average approach to academics, several difficulties arise when one attempts to make use of it in practice. Despite the disadvantages of its practical usage, the idea of maximizing the return for a given level of risk is so appealing to investors, that the search for models with better behavior continued, and is in this context that the Black-Litterman model came out. In 1992, Fischer Black and Robert Litterman wrote an article on the Black-Litterman model. One intrinsic difference between the BLM and a traditional mean-average one is that, while the second provides the weights of the assets in a portfolio out of a optimization routine, the BLM has its starting point at the long-run equilibrium market portfolio(CAPM). Another highlighting point of the BLM is the ability to provide one clear structucture that is able to combine the long term equilibrium information with the investors views, providing a set of expected returns, which, together, will be the input to generate the weights on the assets. As far as the estimation process is concerned, and for the purpose of choosing the most appropriate model, it was taken into consideration the fact that the risk of a portfolio is determined by the covariation matrix of its assets and, being so, matrices with large dimensions play an important role in the analysis of investments. Whereas, provided the application under study, it is desirable to have a model that is able to carry out the analysis for a considerable number of assets. For these reasons, the Orthogonal GARCH was selected, once it can generate the matrix of covariation of the original system from just a few univariate volatilities, and for this reason, it is a computationally simple method. The orthogonal factors are obtained with principal components analysis. Decomposing the variance of the system into risk factors is highly important, once it allows the risk manager to focus separately on each relevant source of risk. The main idea behind the orthogonalization consists in working with a reduced dimension of components. In this kind of model, sufficient risk factors are considered, thus, the variability not perceived by the model will be considered insigficant noise to the system. Nevertheless, the precision, when not using all the components, will depend on the number of components be sufficient to explain the major part of the variability. Moreover, the model will provide reasonable results depending on principal component analysis performing properly as well, what will be more likely to happen, in highly correlated systems. It is worthy of note that the Orthogonal GARCH is equally useful and feasible when one intends to analyse a portfolio consisting of assets across various types of risk, it means, a system which is not highly correlated. It is common to have such a portfolio, with, for instance, currency rates, stocks, fixed income and commodities. In order to make it to perform properly, it is necessary to separate groups with the same kind of risk and then carry out the principal component analysis by group and then merge the covariance matrices, producing the covariance matrix of the original system. To work together with the orthogonalization method, the GARCH model was chosen because it is able to draw the main stylized facts which characterize financial time series. Stylized facts are statistical patterns empirically observed, which are believed to be present in a number of time series. Financial time series which sufficient high frequency (intraday, daily and even weekly) usually present such behavior. For estimating returns purposes, it was used a ARMA model, and together with the covariance matrix estimation, we have all the parameters needed to perform the BLM study, coming out, in the end, with the optimal portfolio in a given initial time. In addition, we will make forecasts with the GARCH model, obtaining optimal portfolio for the following weeks. We will show that the association of the BLM with the Orthogonal GARCH model can generate satisfactory and coherent with intuition results and, at the same time, keeping the model simple. Our application is on fixed income returns, more specifically, returns of bonds issued in the domestic market by the Brazilian National Treasury. The motivation of this work was to put together statistical tolls and finance uses and applications, more specifically those related to the bonds issued by the National Treasuy, which have become more and more popular due to the \"Tesouro Direto\" program. In conclusion, this work aims to bring useful information either for investors or to debt managers, once the mean-variance model can be useful for those who want to maximize return at a given level or risk as for those who issue bonds, and, thus, seek to reduce their issuance costs at prudential levels of risk.

Submitted by Gustavo Moraes (gusmoraes@ig.com.br) on 2011-08-29T22:27:01Z No. of bitstreams: 1 Dissertação MFEE-EPGE - Gustavo de Paula Moraes.pdf: 288790 bytes, checksum: 75b700ba628f559aaf81308e4aaf88c8 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza (vitor.souza@fgv.br) on 2011-08-30T13:06:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação MFEE-EPGE - Gustavo de Paula Moraes.pdf: 288790 bytes, checksum: 75b700ba628f559aaf81308e4aaf88c8 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-09-20T20:34:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação MFEE-EPGE - Gustavo de Paula Moraes.pdf: 288790 bytes, checksum: 75b700ba628f559aaf81308e4aaf88c8 (MD5) Previous issue date: 2011-05-20 / Este trabalho estuda o diferencial de retorno entre fundos de ações com benchmark em índices de renda fixa e fundos de ações com benchmark em índices de renda variável. A escolha de um índice de renda fixa como benchmark para um FIA, em média tende a ser pior para o cotista, pois gera um potencial de ganho financeiro para o gestor não associado ao real valor por ele criado. Portanto, como a remuneração dos gestores através da taxa de performance depende em parte do benchmark escolhido, fundos com benchmark em renda fixa deveriam apresentar melhores desempenhos a fim de compensarem seus cotistas por este custo. Os resultados encontrados sugerem que os gestores de fundos com benchmark em renda fixa obtêm um retorno líquido de taxas de performance e administração superior para seus cotistas e também apresentam uma menor correlação com o Índice Bovespa. / This paper analyses the difference between returns of equities funds that have fixed-income index as benchmark and equities funds that have stocks index as benchmark. The choice of a fixed-income index as benchmark for an equities fund on average tends to be worst for the investor as it creates a potential financial recompense for the fund manager that is not associated with its performance. So, as fund managers performance-fee remuneration depends on the chosen benchmark, funds with fixed-income benchmark should feature better performances to compensate their investors for this cost. The results suggests that fixed-income benchmark funds managers shows better liquid of taxes returns and lower correlation with Bovespa Index.

[pt] Este trabalho propõe um modelo de otimização robusta de pior caso orientado por dados aplicado na seleção de um portfólio de títulos de renda fixa. A gestão das carteiras implica na tomada de decisões financeiras e no gerenciamento do risco através da seleção ótima de ativos com base nos retornos esperados. Como estes são variáveis aleatórias incertas foi incluído um conjunto definido de incertezas estimadas diretamente no processo de otimização, chamados de cenários. Foi usado o modelo de ajuste de curvas Nelson e Siegel para construir as estruturas a termo das taxas de juros empregadas na precificação dos títulos, um ativo livre de risco e alguns ativos com risco de maturidades diferentes. Os títulos prefixados são marcados a mercado porque estão sendo negociados antes do prazo de vencimento. A implementação ocorreu pela simulação computacional usando dados de mercado e dados estimados que alimentaram o modelo.Com a modelagem de otimização robusta foram realizados diferentes testes como: analisar a sensibilidade do modelo frente às variações dos parâmetros verificando seus resultados e a utilização de um horizonte de janela rolante para simular o comportamento ao longo do tempo. Obtidas as composições ótimas das carteiras, foi feito o backtesting para avaliar o comportamento das alocações com o retorno real e também a comparação com o desempenho de umbenchmark. Os resultados dos testes mostraram a adequação do modelo da curva de juros e bons resultados de alocação do portfólio robusto, que apresentaram confiabilidade até em períodos de crise. / [en] This paper proposes a data-driven worst case robust optimization model applied in the selection of a portfolio of fixed income securities. The portfolio management implies in financial decision-making and risk management through the selection of optimal assets based on expected returns. As these are uncertain random variables, was included a defined set of estimated uncertainties directly in the optimization process, called scenarios. The Nelson and Siegel curve fitting model was used to construct the term structure of the interest rates employed in the pricing of securities, a risk-free asset and some risky assets of different maturities. The fixed-rate securities are marked to market because they are being traded before the maturity date. The implementation took place through computational simulation using market data and estimated data that fed the model. With robust optimization modeling were done different tests such as: analyze the sensitivity of the model to the variations of the parameters checking the results and the use of a rolling horizon scheme to simulate behavior over time. Once the optimal portfolio composition was obtained, the backtesting was done to evaluate the behavior of the allocations with the real return and also the comparison with the performance of a benchmark. The results of the tests showed the adequacy of the interest curve model and good allocation results of the robust portfolio, which presented reliability even in times of crisis.

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:18Z (GMT). No. of bitstreams: 3 martincasalsturma2003.pdf.jpg: 11517 bytes, checksum: 930c75c74ff8269d877983110854646d (MD5) martincasalsturma2003.pdf: 975293 bytes, checksum: f41cfd3a5f3e659d07e2861acf4e23d4 (MD5) martincasalsturma2003.pdf.txt: 107784 bytes, checksum: e96ad0fb809a12f13ba7d3f08e24c1ee (MD5) Previous issue date: 2006-02-15T00:00:00Z / O objetivo deste trabalho é analisar a alocação de investimentos no mercado acionário brasileiro, utilizando a teoria do prospecto de Tversky e Kahneman (1979) e o conceito de Aversão a Perdas Míope (Myopic Loss Aversion) proposto por Benartzi e Thaler (1995). Foram levantados através de experimento de laboratório os parâmetros da função de valor e da função de ponderação de probabilidades da teoria do prospecto e foi verificada a alocação de investimentos entre ações e renda fixa que maximizam a utilidade. Chegamos à conclusão que o total de recursos atualmente direcionados ao mercado de ações no Brasil, que é de aproximadamente 2,7% para pessoas físicas e de 6,0% para pessoas jurídicas, é compatível com a teoria do prospecto. / The objective of this study is to analyze the investment allocation in the Brazilian stock market, using Tversky and Kahneman’s prospect theory (1979) and the concept of myopic loss aversion proposed by Benartzi and Thaler (1995). We run a laboratory experiment to obtain the parameters of the value function and the probability weighting function of the prospect theory and identify the allocation that maximizes utility in the Brazilian Market We conclude that the actual allocation of investment in the stock market, of around 2.7% for individuals and around 6% for all the segments, is in accordance with the prospect theory.