Made available in DSpace on 2015-12-03T18:33:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Roberto_Carlos_Madoglio1.pdf: 822251 bytes, checksum: c07141d6ae8ddc58faa83a1276053aa8 (MD5) Previous issue date: 2013-09-03 / Try to find strategies for investments are core in financial economics. The investment environment has become more complex. Earnings are the most important determinant of common stock prices and return on investments comes from capital apreciation and income.This paper presents a dividend oriented investing strategy with quantitative approach. Althrough strategy treats dividend as main criteria this paper have integrated others factors in the security selection process. So, the focus is not only on high dividend yields, but diversifying across all sectors making the income come from a broad spectrum of industries. Pattern of growth, company size and liquidity are added to analysis trying to find the best combination of characteristics for a stock. The ease of application was a main guide because quantitative models often involves usage of advanced mathematics, statiscs, and computer methods of which only a minority of investment community have a functional working knowledge. Despite the inherent limitations of back testing and simulating trading, this model has a potential large range of purpose. It coul be useful for Institutional investors, funds, as well as retails investors, always for long period investments / A busca por estrat??gias de investimentos ?? um tema fundamental para a economia financeira. O ambiente e as alternativas de investimento t??m se tornado cada vez mais complexos. O retorno de um investimento decorre n??o s?? da valoriza????o no pre??o da a????o, mas tamb??m dos rendimentos recebidos ao longo do tempo por esta a????o. Este trabalho apresenta uma estrat??gia de investimento orientada para os dividendos, com uma abordagem quantitativa. Embora a estrat??gia proposta trate do dividendo como principal crit??rio, outros fatores foram integrados ao processo de sele????o de ativos. Assim, o foco n??o foi o da busca por pap??is com maiores dividendos recebidos, mas tamb??m a diversifica????o por setores de modo que o investimento seja realizado abragendo um amplo espectro de ind??strias. Padr??o de crescimento, tamanho da empresa e a liquidez em bolsa foram tamb??m adicionados ?? an??lise, na tentativa de se encontrar a melhor combina????o de caracter??sticas de uma a????o. A facilidade de utiliza????o da estrat??gia apresentada foi uma diretriz para sua elabora????o, pois modelos quantitativos, muitas vezes envolvem o uso de matem??tica avan??ada, estat??stica e pesados sistemas informatizados, aos quais apenas uma minoria de comunidade de investimento tem o conhecimento de trabalho funcional. Apesar das limita????es inerentes de volta ensaios e simula????o de negocia????o, este modelo tem um potencial de grande variedade de prop??sitos. Ele poder?? ser ??til para os investidores institucionais, fundos de investimento bem como pequenos investidores, desde que objetivem investimento por longo prazo

DeMiguel, Garlappi e Uppal (2009) fizeram a comparação da regra 1/N ou de Talmud com 14 modelos de otimização que vieram depois do trabalho de Markowitz (1952). As conclusões mostraram que todos os modelos de alocação ótima analisados tiveram um desempenho inferior ao da regra de Talmud. Tu e Zhou (2011) propuseram uma combinação entre Markowitz e Talmud para que tal modelo superasse Talmud. Os resultados obtidos foram satisfatórios. A desconsideração dos eventos extremos (dependência assimétrica ou caudal) durante o processo de construção de carteiras poderá diminuir as habilidades dos gestores de ativos em reduzir o risco através da diversificação. A modelagem de cópulas sobre os retornos dos ativos nos permite calcular uma alternativa para medir a dependência dos ativos em eventos extremos através do índice de dependência caudal inferior. Hatherley e Alcock (2007) relataram que o modelo de Markowitz tende a subestimar as perdas potenciais que venham a ocorrer na presença de eventos extremos de mercado (crashes) para um determinado nível de retorno esperado. Verificamos se as estratégias com dependência caudal superaram Talmud, o modelo de Markowitz e o modelo de Tu e Zhou (2011) através da simulação de 1.000 carteiras com 3, 5, 10 e 20 ativos escolhidos ao acaso do índice DJIA no período de 03/1990 até 12/2012. Concluímos que os modelos de dependência caudal e o de Markowitz tiveram uma desempenho fora da amostra superior ao Talmud e ao modelo de Tu e Zhou (2011) para as carteiras com 3, 5, 10 e 20 ativos. A estratégia com dependência caudal superou Markowitz, em termos de retorno acumulado, em mais de 60% dos meses considerados em todas as análises. Os resultados apontam que a regra de Talmud deve ser descartada num contexto de construção de carteiras com ações frente à estratégia com dependência caudal. / DeMiguel, Garlappi and Uppal (2009) made a comparison of rule 1 / N or Talmud with most optimization techniques that followed the work of Markowitz (1952). The conclusions were devastating for all asset allocation models in the context of portfolios combined with other portfolios. Tu and Zhou (2011) proposed a combination between Markowitz and Talmud to overcome such a rule Talmud. The results were satisfactory. In the presence of extreme events, the Pearson correlation coefficient tends to increase in magnitude, making spurious results diversification based solely on this factor. The elimination of extreme events (asymmetric or tail dependence) during the portfolio construction process can reduce the skills of asset managers to reduce risk through diversification. The copula theory allows us to calculate an alternative to measure the dependence of extreme events in assets through the index lower tail dependence. Hatherley and Alcock (2007) reported that the Markowitz model tends to underestimate the potential losses that may occur in the presence of extreme market events (crashes) for a given level of expected return. We check that the strategies with tail dependence overcame Talmud rule, the Markowitz model and the model of Tu and Zhou (2011) by simulating 1,000 portfolios with 3, 5, 10 and 20 randomly selected assets from DJIA for the period 03/1990 until 12/2012. We conclude that models of tail dependence and Markowitz had more performance ex-ante than Talmud and the Tu and Zhou (2011) model for portfolios with 3, 5, 10 and 20 assets. Tail dependence models overcome Markowitz, in terms of cumulative return, in over 60% of months considered in the analysis. The results indicate that the Talmud rule should be discarded in a context of constructing portfolios with individual stocks ahead strategies with tail dependence.

Orientador: André Ricardo Oliveira da Fonseca. / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-guaduação em Matemática Aplicada.

Esta tese é dedicada ao estudo de modelos de otimização de carteiras de investimento multi-período. Daremos ênfase a um modelo com restrições intermediárias formulado como um problema de controle ótimo e resolvido utilizando técnicas de programação dinâmica. Serão tratados aspectos teóricos e práticos desta classe de problemas. Primeiramente faremos uma revisão das principais hipóteses dos modelos de otimização de carteiras e o caso uni-período. Analisaremos a seguir as generalizações para o caso multi-período, onde os modelos utilizam apenas restrições para o valor esperado e/ou para a variância da carteira no instante final do período analisado. Apresentaremos então o principal resultado proposto neste trabalho onde consideramos o problema de seleção ótima de ativos multi-período no qual podemos incorporar ao modelo restrições intermediárias para o valor esperado e variância da carteira durante o período de análise. A grande vantagem desta técnica é permitir o controle do valor esperado e/ou da variância da carteira ao longo de todo o horizonte de análise. Faremos uma comparação o entre as formulações apresentadas e realizaremos experimentos numéricos com o modelo proposta nesta tese. Os principais resultados originais desta tese encontram-se no Capítulo 5. No Capítulo 6 apresentamos as simulações numéricas realizadas com o modelo proposto. / The subject of this thesis is the study of multi-period portfolio optimization problems. We focus on a model with intermediate constraints formulated as an optimal control problem and solved by using dynamic programming techniques. Both theoretical and practical issues are addressed. Firstly we will analyze the main hypothesis of portfolio optimization models and the single period case. Then we will present the generalization for the multi-period case, where the models use only constraints for the expected value and variance at the final period. The main result proposed in this work considers the multi-period portfolio selection problem with intermediate constraints on the expected value and variance of the portfolio taken into account in the optimization problem. The main advantage of this technique is that it is possible to control the intermediate expected value or variance of the portfolio during the time horizon considered. Comparison between the presented formulations and numerical experiments of the proposed model will be exposed. The main original results of this thesis can be found in Chapter 5. In Chapter 6 we present numerical simulations with the proposed model.

O objetivo deste trabalho à testar um mÃtodo alternativo para formaÃÃo de carteiras eficientes, a partir da classificaÃÃo da eficiÃncia tÃcnica das aÃÃes negociadas na BOVESPA no perÃodo de outubro/1998 a setembro/2003, utilizando-se o modelo nÃo paramÃtrico de AnÃlise EnvoltÃria de Dados.Para formaÃÃo de carteiras eficientes, à utilizado a teoria das carteiras de Markowitz, comparando o modelo DEA e Elton-Gruber de seleÃÃo de ativos para composiÃÃo das carteiras Ãtimas. Para tanto, foi feito cotaÃÃo dos preÃos mÃdios diÃrios das aÃÃes negociadas na BOVESPA, para estabelecer os indicadores de eficiÃncia. Comparando-se os mÃtodos, verificouse uma melhor performance da carteira formada utilizando a metodologia DEA em relaÃÃo ao tradicional modelo Elton-Gruber, obtendo-se um melhor nÃvel de retorno em relaÃÃo ao mesmo nÃvel de risco das carteiras. / The purpose of this paper is testing an alternative method to create an efficient portfolio, from the technical efficiency ranking of the bonds negociated in BOVESPA from october/1998 to september/2003, using the non parametric model of data envelopment analysis.To the creating of efficient portfolios, is using the Markowitz portfolio theory, comparing to the selecting assets to the composition of best portfolios DEA model from Elton Grubber. To establish the index of efficiency was calculated the average prices quotation of bonds negociated in Bovespa. Comparing the methods, it was verified the best erformance of portfolios using the DEA methodology in relation to the traditional Elton Gruber model to get a best level of return compared to the risk of portfolios.

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.

[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.

Submitted by RODRIGO ARIKI (rodrigo.ariki@gmail.com) on 2016-02-20T00:12:16Z No. of bitstreams: 1 Rodrigo Ariki - Portfolios Ponderados pelo Risco.pdf: 1275256 bytes, checksum: 7fe045a7035de45ef64d91b9ea9006c8 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2016-02-23T17:45:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Rodrigo Ariki - Portfolios Ponderados pelo Risco.pdf: 1275256 bytes, checksum: 7fe045a7035de45ef64d91b9ea9006c8 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-23T20:09:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rodrigo Ariki - Portfolios Ponderados pelo Risco.pdf: 1275256 bytes, checksum: 7fe045a7035de45ef64d91b9ea9006c8 (MD5) Previous issue date: 2016-01-20 / This study investigates the performance of an investment portfolio constructed with equal contributions of risky assets to total portfolio risk (risk parity), using a sample of daily closing prices of 27 shares traded in the Brazilian stock market from January 2004 to December 2014. The study compares such a portfolio with three other portfolios constructed with more traditional approaches: the mean-variance portfolio, the minimum-variance portfolio and the equally-weighted portfolio, also known as naive portfolio. This study also examines the risk-parity portfolio’s performance in comparison with two important indicators of the Brazilian capital market: the IBOVESPA and the CDI rate. The required time series were constructed with quarterly portfolio rebalancing in order to replicate Maillard et al. (2010). The results indicate that the risk-parity portfolio did not outperform the mean- variance and minimum-variance portfolio, in terms of return and risk. On the other hand, the results indicate that the risk-parity portfolio outperformed the naïve portfolio, IBOVESPA and CDI rate and also produced similar results to those in Maillard et al. (2010). The study concludes that the risk-parity portfolio is a feasible alternative for portfolios that seek, in the long run, stability in terms of risk allocation and asset weights in various macroeconomic scenarios. / Esse estudo busca analisar o desempenho de um portfólio de investimento constituído através da contribuição equânime do risco de seus ativos para o risco total do portfólio, ou seja, a chamada estratégia de risk parity, utilizando uma amostra composta de dados diários de cotações de fechamento de 27 ações pertencentes ao mercado brasileiro de ações entre janeiro de 2004 e dezembro de 2014. O estudo compara tal portfólio com outros três portfólios constituídos através de abordagens tradicionais: o portfólio baseado na estratégia por média-variância, o portfólio baseado na estratégia por mínima variância e o portfólio igualmente ponderado, também conhecido como portfólio ingênuo (naive). Ao mesmo tempo, o estudo analisa o desempenho do portfólio comparado a dois indicadores importantes do mercado de capitais brasileiro: o IBOVESPA e o CDI. Foram construídas séries temporais com rebalanceamento trimestral dos portfólios para o desenvolvimento do estudo, como efetuado em Maillard et al. (2010). Os resultados demonstram que o portfólio constituído através da contribuição equânime ao risco não apresentou desempenho superior quando comparado aos portfólios por média-variância e por mínima variância, em termos de retorno e risco. Por outro lado, quando comparado ao portfólio ingênuo, ao IBOVESPA e ao CDI, o desempenho obtido foi superior, tendo também apresentado resultados similares aos exibidos em Maillard et al. (2010). O estudo conclui que a construção de carteiras por risk parity é uma alternativa viável para a composição de carteiras que buscam estabilidade na alocação de risco e nos pesos dos ativos no longo prazo, diante de diferentes cenários macroeconômicos.

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%.

[pt] O mercado financeiro pode ser caracterizado como sendo um ambiente onde mudanças ocorrem com espantosa velocidade. Esse elevado grau de volatilidade urge um controle exacerbado das variáveis envolvidas nos processos de formação de preço, para que as perdas inerentes às transações financeiras sejam rastreadas e minimizadas da maneira mais satisfatória possível. Uma ferramenta amplamente utilizada pelo mercado é o Value at Risk (VaR), que possibilita mensurar a perda potencial máxima para um determinado horizonte de tempo, dado um intervalo de confiança previamente escolhido. O VaR resume, num único número, a variância total do portfolio, uma vez que considera os efeitos de diversificação. Todavia, o VaR paramétrico tradicional não leva em conta a liquidez dos ativos em carteira, o que pode levar a um subdimensionamento do valor em risco. O mercado considera que as posições financeiras podem ser zeradas instantaneamente, sem que haja perda no valor dos ativos. Todavia, na prática, observa-se um impacto considerável no preço dos instrumentos financeiros quando uma posição de elevado montante é negociada. Além disso, há a distorção cotidiana entre os preços requeridos para compra e venda, o chamado bid-ask spread. O trabalho propõem uma fórmula para a incorporação das variáveis de liquidez na estimativa do VaR, usando dados estatísticos obtidos com a distribuição das séries de bid-ask spread dos ativos. Para tal, analisar-se-á o risco de uma carteira da maneira tradicional, ou seja, por intermédio do VaR paramétrico, e os resultados obtidos serão comparados com aquele atingido por meio da metodologia proposta. / [en] The financial market is an environment where changes take place with high velocity. This huge volatility makes necessary the control of the variables involved in formation price process, so losses due to financial transactions can be minimized in a satisfactory way. Value at Risk (VaR) is the most used instrument to do that. VaR summarizes the worst loss, over a target horizon, with a given level of confidence in one single number that reflects the portfolios total variance and the effects of diversification. However, the traditional parametric VaR doesnt consider the liquidity of the portfolio components, and so one can easily underestimate its value at risk. The market considers that financial positions can be sold in any instant of time without impacts to their prices. Nevertheless, in practice, when large amounts are traded there are rigorous impacts in prices. Besides, there is the bid-ask spread commonly observed in every days financial transactions. This dissertation proposes a formula to incorporate liquidity variables when estimating the VaR, using statistic data to do so.