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[pt] ENSAIOS EM GESTÃO DE CARTEIRAS E PREVISÃO DE RETORNOS DE AÇÕES / [en] ESSAYS IN PORTFOLIO MANAGEMENT AND STOCKS RETURN FORECASTINGARTUR MANOEL PASSOS 29 November 2021 (has links)
[pt] A dissertação é composta por três ensaios empíricos que usam dados
históricos de ações americanas. O primeiro avalia o desempenho de uma abordagem
de otimização de carteiras baseada na otimização de Markowitz. Os
resultados mostram valor econômico positivo do portfólio resultante, mesmo
na presença de custos de transação. O segundo artigo visa comparar e combinar
a técnica desenvolvida no artigo anterior à abordagem paramétrica e avalia
o desempenho da combinação das técnicas. Os resultados mostram que o desempenho
da técnica paramétrica é inferior à técnica de Markowitz modificada
e pouco melhor do que o mercado agregado. Isto sugere que o valor econômico
de explorar a estrutura de covariância entre as ações é superior a aumentar
pesos em ações cujas características oferecem relações risco-retorno maiores
até o período. O terceiro ensaio avalia modelos de previsão da variação de retornos
entre ações. As estatísticas utilizadas apontam que os modelos padrão
não possuem poder preditivo superior a modelos que supõem que não há variação ou que usam a média histórica. Por meio do uso tanto de combinações
de modelos lineares quanto estimação restrita de modelos com muitos fatores,
mostro que é possível obter resultados ligeiramente superiores. / [en] The dissertation consists of three empirical essays which use historical data of stocks listed in NYSE. The first essay evaluates a portfolio selection approach based on the Markowitz optimization. Results show the portfolios have positive economic value, even after including transaction costs. The second essay compares the technique proposed in the first essay to the parametric approach. Results show the parametric approach performs worse than the modified Markowitz approach and shlightly better than the aggregated market. This suggests that exploring the covariance structure of stocks provides better results than overweighting stocks with characteristics associated to better riskreturn ratios in the past. The third essay evaluates models that forecast the cross-sectional variation in stock returns. Given the statistics used, benchmark models do not show greater forecasting power than skeptical or naive models. By using linear model combination or lasso technique on a model with several factors, I show it is possible to obtain slightly better results.
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The economic benefits of higher education: from high school to labor marketSilveira, Priscilla Bacalhau Velloso da 25 May 2018 (has links)
Submitted by Priscilla Bacalhau Velloso da Silveira (priscillabvs@gmail.com) on 2018-06-21T12:13:31Z
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Previous issue date: 2018-05-25 / Attaining tertiary education has noteworthy implications for both individuals and society. This thesis is composed of three essays related to Economics of Education. The first chapter investigates whether the informational barriers prevent young students from completing high school and starting higher education, by performing an evaluation of a corporate volunteer program that aims to inform students about the benefits of finishing this level of education. The second chapter estimates the returns to college quality and to individual abilities on early career outcomes in Brazil. A new measure of the signal for college quality is proposed for these estimates. The third and last chapter performs a cost-effectiveness analysis of the public provision of higher education compared to private provision in Brazil. / Completar um curso de ensino superior tem implicações notáveis para os indivíduos e para a sociedade. Esta tese é composta por três ensaios relacionados à Economia da Educação. O primeiro capítulo investiga se as barreiras informacionais impedem que os jovens concluam o ensino médio e iniciem o ensino superior, realizando uma avaliação de um programa de voluntariado corporativo que visa informar os jovens sobre os benefícios de terminar esse nível de ensino. O segundo capítulo estima o retorno à qualidade da faculdade e às habilidades individuais nos resultados iniciais de carreira no Brasil. Uma nova medida do sinal de qualidade do ensino superior é proposta para essas estimativas. O terceiro e último capítulo realiza uma análise de custo-efetividade da provisão pública de ensino superior comparada à provisão privada no Brasil.
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Seguro contra risco de downside de uma carteira: uma proposta híbrida frequentista-Bayesiana com uso de derivativosPérgola, Gabriel Campos 23 January 2013 (has links)
Submitted by Gabriel Campos Pérgola (gabrielpergola@gmail.com) on 2013-02-04T12:56:43Z
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Não recebemos os arquivo em PDF.
Att.
Suzi 3799-7876 on 2013-02-05T18:53:00Z (GMT) / Submitted by Gabriel Campos Pérgola (gabrielpergola@gmail.com) on 2013-02-05T19:00:17Z
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Previous issue date: 23-01-13 / Portfolio insurance allows a manager to limit downside risk while allowing participation in upside markets. The purpose of this dissertation is to introduce a framework to portfolio insurance optimization from a hybrid frequentist-Bayesian approach. We obtain the joint distribution of regular returns from a frequentist statistical method, once the outliers have been identified and removed from the data sample. The joint distribution of extreme returns, in its turn, is modelled by a Bayesian network, whose topology reflects the events that can significantly impact the portfolio performance. Once we link the regular and extreme distributions of returns, we simulate future scenarios for the portfolio value. The insurance subportfolio is then optimized by the Differential Evolution algorithm. We show the framework in a step by step example for a long portfolio including stocks participating in the Bovespa Index (Ibovespa), using market data from 2008 to 2012. / Seguros de carteiras proporcionam aos gestores limitar o risco de downside sem renunciar a movimentos de upside. Nesta dissertação, propomos um arcabouço de otimização de seguro de carteira a partir de um modelo híbrido frequentista-Bayesiano com uso de derivativos. Obtemos a distribuição conjunta de retornos regulares através de uma abordagem estatística frequentista, uma vez removidos os outliers da amostra. A distribuição conjunta dos retornos extremos, por sua vez, é modelada através de Redes Bayesianas, cuja topologia contempla os eventos que o gestor considera crítico ao desempenho da carteira. Unindo as distribuições de retornos regulares e extremos, simulamos cenários futuros para a carteira. O seguro é, então, otimizado através do algoritmo Evolução Diferencial. Mostramos uma aplicação passo a passo para uma carteira comprada em ações do Ibovespa, utilizando dados de mercado entre 2008 e 2012.
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Ensaios em FinançasAraújo, Gustavo Silva January 2013 (has links)
Submitted by Gustavo Silva Araujo (00araujogs@gmail.com) on 2013-12-11T15:36:37Z
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tese Gustavo Araujo.pdf: 1480340 bytes, checksum: 7f293b1022a44c6056c471633c80981d (MD5) / Approved for entry into archive by ÁUREA CORRÊA DA FONSECA CORRÊA DA FONSECA (aurea.fonseca@fgv.br) on 2013-12-16T12:31:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1
tese Gustavo Araujo.pdf: 1480340 bytes, checksum: 7f293b1022a44c6056c471633c80981d (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2013-12-19T16:32:32Z (GMT) No. of bitstreams: 1
tese Gustavo Araujo.pdf: 1480340 bytes, checksum: 7f293b1022a44c6056c471633c80981d (MD5) / Made available in DSpace on 2013-12-19T16:32:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2011-03-31 / This thesis is dedicated to studies in finance. The topics are distributed in two subareas, microstructure and asset pricing. There is also an insertion of the study in corporate finance, since we deal with the corporate governance of firms. In the first chapter I estimate the adverse selection cost component embedded in the spreads of Brazilian stocks. I also study the patterns of spreads and adverse selection costs as a function of the size and time of the trade. In chapter two, I implement an extensive research through a series of regressions in order to determine characteristics of the companies that are correlated with the adverse selection component and the spread. In particular, we analyze the relationship between the adverse selection and corporate governance levels. In the third chapter I detect which corporate governance mechanisms cause an opposite relationship between the returns of Brazilian stocks and corporate governance levels, as shown by Carvalhal and Nobili (2011). In this analysis, I emphasize the ownership concentration of Brazilian companies, which is extremely high when compared with more developed countries. / Esta tese se dedica a estudos na área de finanças. Os estudos se subdividem nas subáreas de microestrutura e apreçamento de ativos, mas há uma inserção do trabalho em finanças corporativas, uma vez que trato da governança corporativa das empresas. No primeiro capítulo estimo o coeficiente de assimetria de informação embutido no spread de compra e venda de ações brasileiras. Além disso, verifico se há padrões para esse coeficiente e para o próprio spread em relação ao tamanho da transação e à hora de negociação. No capítulo dois, eu investigo quais características ligadas às empresas têm relação com as variáveis estimadas no capítulo 1, o coeficiente de assimetria de informação embutido no spread de compra e venda de ações brasileiras e o próprio spread. A governança corporativa das empresas é uma das características examinadas. No terceiro capítulo, eu observo quais mecanismos de governança corporativa fazem com que haja uma relação antagônica entre os retornos das ações brasileiras e o índice de governança corporativa, conforme mostrado por Carvalhal e Nobili (2011). Nesta investigação, dou ênfase à concentração acionária das empresas brasileiras que, em comparação com países mais desenvolvidos, é extremamente alta.
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Análise de carteiras em tempo discreto / Discrete time portfolio analysisKato, Fernando Hideki 14 April 2004 (has links)
Nesta dissertação, o modelo de seleção de carteiras de Markowitz será estendido com uma análise em tempo discreto e hipóteses mais realísticas. Um produto tensorial finito de densidades Erlang será usado para aproximar a densidade de probabilidade multivariada dos retornos discretos uniperiódicos de ativos dependentes. A Erlang é um caso particular da distribuição Gama. Uma mistura finita pode gerar densidades multimodais não-simétricas e o produto tensorial generaliza este conceito para dimensões maiores. Assumindo que a densidade multivariada foi independente e identicamente distribuída (i.i.d.) no passado, a aproximação pode ser calibrada com dados históricos usando o critério da máxima verossimilhança. Este é um problema de otimização em larga escala, mas com uma estrutura especial. Assumindo que esta densidade multivariada será i.i.d. no futuro, então a densidade dos retornos discretos de uma carteira de ativos com pesos não-negativos será uma mistura finita de densidades Erlang. O risco será calculado com a medida Downside Risk, que é convexa para determinados parâmetros, não é baseada em quantis, não causa a subestimação do risco e torna os problemas de otimização uni e multiperiódico convexos. O retorno discreto é uma variável aleatória multiplicativa ao longo do tempo. A distribuição multiperiódica dos retornos discretos de uma seqüência de T carteiras será uma mistura finita de distribuições Meijer G. Após uma mudança na medida de probabilidade para a composta média, é possível calcular o risco e o retorno, que levará à fronteira eficiente multiperiódica, na qual cada ponto representa uma ou mais seqüências ordenadas de T carteiras. As carteiras de cada seqüência devem ser calculadas do futuro para o presente, mantendo o retorno esperado no nível desejado, o qual pode ser função do tempo. Uma estratégia de alocação dinâmica de ativos é refazer os cálculos a cada período, usando as novas informações disponíveis. Se o horizonte de tempo tender a infinito, então a fronteira eficiente, na medida de probabilidade composta média, tenderá a um único ponto, dado pela carteira de Kelly, qualquer que seja a medida de risco. Para selecionar um dentre vários modelos de otimização de carteira, é necessário comparar seus desempenhos relativos. A fronteira eficiente de cada modelo deve ser traçada em seu respectivo gráfico. Como os pesos dos ativos das carteiras sobre estas curvas são conhecidos, é possível traçar todas as curvas em um mesmo gráfico. Para um dado retorno esperado, as carteiras eficientes dos modelos podem ser calculadas, e os retornos realizados e suas diferenças ao longo de um backtest podem ser comparados. / In this thesis, Markowitzs portfolio selection model will be extended by means of a discrete time analysis and more realistic hypotheses. A finite tensor product of Erlang densities will be used to approximate the multivariate probability density function of the single-period discrete returns of dependent assets. The Erlang is a particular case of the Gamma distribution. A finite mixture can generate multimodal asymmetric densities and the tensor product generalizes this concept to higher dimensions. Assuming that the multivariate density was independent and identically distributed (i.i.d.) in the past, the approximation can be calibrated with historical data using the maximum likelihood criterion. This is a large-scale optimization problem, but with a special structure. Assuming that this multivariate density will be i.i.d. in the future, then the density of the discrete returns of a portfolio of assets with nonnegative weights will be a finite mixture of Erlang densities. The risk will be calculated with the Downside Risk measure, which is convex for certain parameters, is not based on quantiles, does not cause risk underestimation and makes the single and multiperiod optimization problems convex. The discrete return is a multiplicative random variable along the time. The multiperiod distribution of the discrete returns of a sequence of T portfolios will be a finite mixture of Meijer G distributions. After a change of the distribution to the average compound, it is possible to calculate the risk and the return, which will lead to the multiperiod efficient frontier, where each point represents one or more ordered sequences of T portfolios. The portfolios of each sequence must be calculated from the future to the present, keeping the expected return at the desired level, which can be a function of time. A dynamic asset allocation strategy is to redo the calculations at each period, using new available information. If the time horizon tends to infinite, then the efficient frontier, in the average compound probability measure, will tend to only one point, given by the Kellys portfolio, whatever the risk measure is. To select one among several portfolio optimization models, it is necessary to compare their relative performances. The efficient frontier of each model must be plotted in its respective graph. As the weights of the assets of the portfolios on these curves are known, it is possible to plot all curves in the same graph. For a given expected return, the efficient portfolios of the models can be calculated, and the realized returns and their differences along a backtest can be compared.
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Análise de carteiras em tempo discreto / Discrete time portfolio analysisFernando Hideki Kato 14 April 2004 (has links)
Nesta dissertação, o modelo de seleção de carteiras de Markowitz será estendido com uma análise em tempo discreto e hipóteses mais realísticas. Um produto tensorial finito de densidades Erlang será usado para aproximar a densidade de probabilidade multivariada dos retornos discretos uniperiódicos de ativos dependentes. A Erlang é um caso particular da distribuição Gama. Uma mistura finita pode gerar densidades multimodais não-simétricas e o produto tensorial generaliza este conceito para dimensões maiores. Assumindo que a densidade multivariada foi independente e identicamente distribuída (i.i.d.) no passado, a aproximação pode ser calibrada com dados históricos usando o critério da máxima verossimilhança. Este é um problema de otimização em larga escala, mas com uma estrutura especial. Assumindo que esta densidade multivariada será i.i.d. no futuro, então a densidade dos retornos discretos de uma carteira de ativos com pesos não-negativos será uma mistura finita de densidades Erlang. O risco será calculado com a medida Downside Risk, que é convexa para determinados parâmetros, não é baseada em quantis, não causa a subestimação do risco e torna os problemas de otimização uni e multiperiódico convexos. O retorno discreto é uma variável aleatória multiplicativa ao longo do tempo. A distribuição multiperiódica dos retornos discretos de uma seqüência de T carteiras será uma mistura finita de distribuições Meijer G. Após uma mudança na medida de probabilidade para a composta média, é possível calcular o risco e o retorno, que levará à fronteira eficiente multiperiódica, na qual cada ponto representa uma ou mais seqüências ordenadas de T carteiras. As carteiras de cada seqüência devem ser calculadas do futuro para o presente, mantendo o retorno esperado no nível desejado, o qual pode ser função do tempo. Uma estratégia de alocação dinâmica de ativos é refazer os cálculos a cada período, usando as novas informações disponíveis. Se o horizonte de tempo tender a infinito, então a fronteira eficiente, na medida de probabilidade composta média, tenderá a um único ponto, dado pela carteira de Kelly, qualquer que seja a medida de risco. Para selecionar um dentre vários modelos de otimização de carteira, é necessário comparar seus desempenhos relativos. A fronteira eficiente de cada modelo deve ser traçada em seu respectivo gráfico. Como os pesos dos ativos das carteiras sobre estas curvas são conhecidos, é possível traçar todas as curvas em um mesmo gráfico. Para um dado retorno esperado, as carteiras eficientes dos modelos podem ser calculadas, e os retornos realizados e suas diferenças ao longo de um backtest podem ser comparados. / In this thesis, Markowitzs portfolio selection model will be extended by means of a discrete time analysis and more realistic hypotheses. A finite tensor product of Erlang densities will be used to approximate the multivariate probability density function of the single-period discrete returns of dependent assets. The Erlang is a particular case of the Gamma distribution. A finite mixture can generate multimodal asymmetric densities and the tensor product generalizes this concept to higher dimensions. Assuming that the multivariate density was independent and identically distributed (i.i.d.) in the past, the approximation can be calibrated with historical data using the maximum likelihood criterion. This is a large-scale optimization problem, but with a special structure. Assuming that this multivariate density will be i.i.d. in the future, then the density of the discrete returns of a portfolio of assets with nonnegative weights will be a finite mixture of Erlang densities. The risk will be calculated with the Downside Risk measure, which is convex for certain parameters, is not based on quantiles, does not cause risk underestimation and makes the single and multiperiod optimization problems convex. The discrete return is a multiplicative random variable along the time. The multiperiod distribution of the discrete returns of a sequence of T portfolios will be a finite mixture of Meijer G distributions. After a change of the distribution to the average compound, it is possible to calculate the risk and the return, which will lead to the multiperiod efficient frontier, where each point represents one or more ordered sequences of T portfolios. The portfolios of each sequence must be calculated from the future to the present, keeping the expected return at the desired level, which can be a function of time. A dynamic asset allocation strategy is to redo the calculations at each period, using new available information. If the time horizon tends to infinite, then the efficient frontier, in the average compound probability measure, will tend to only one point, given by the Kellys portfolio, whatever the risk measure is. To select one among several portfolio optimization models, it is necessary to compare their relative performances. The efficient frontier of each model must be plotted in its respective graph. As the weights of the assets of the portfolios on these curves are known, it is possible to plot all curves in the same graph. For a given expected return, the efficient portfolios of the models can be calculated, and the realized returns and their differences along a backtest can be compared.
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