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Métodos bayesianos em alocação de ativos: avaliação de desempenhoAtem, Guilherme Muniz 05 February 2013 (has links)
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Previous issue date: 2013-02-05 / Neste trabalho, comparamos algumas aplicações obtidas ao se utilizar os conhecimentos subjetivos do investidor para a obtenção de alocações de portfólio ótimas, de acordo com o modelo bayesiano de Black-Litterman e sua generalização feita por Pezier e Meucci. Utilizamos como medida de satisfação do investidor as funções utilidade correspondentes a um investidor disciplinado, isto é, que é puramente averso a risco, e outro que procura risco quando os resultados são favoráveis. Aplicamos o modelo a duas carteiras de ações que compõem o índice Ibovespa, uma que replica a composição do índice e outra composta por pares de posições long&short de ações ordinárias e preferenciais. Para efeito de validação, utilizamos uma análise com dados fora da amostra, dividindo os dados em períodos iguais e revezando o conjunto de treinamento. Como resultado, foi possível concluir que: i) o modelo de Black-Litterman não é suficiente para contornar as soluções de canto quando o investidor não é disciplinado, ao menos para o modelo utilizado; ii) para um investidor disciplinado, o P&L médio obtido pelos modelos de média-variância e de Black-Litterman é consideravelmente superior ao do benchmark para as duas carteiras; iii) o modelo de Black Litterman somente foi superior ao de média-variância quando a visão do investidor previu bem os resultados do mercado. / On this work, we compare results obtained when the investor chooses to use his subjective views on the market to calculate the allocation optimization of a given portfolio, according to the bayesian model of Black-Litterman (BLACK; LITTERMAN, 1992) and the generelization provided by Pezier (PEZIER, 2007) and Meucci (MEUCCI, 2008). As a measure of satisfaction of the investor, we use utility functions describing an investor with discipline that is always risk-averse and other function for an investor who seeks risk when the results are favourable. The model is applied to two portfolios consisting of stock from the Ibovespa index: one of them consists of all stocks from the index, with time horizon of half an year, and the other presents four long short positions betwen ordinary and preferential stocks and time horizon of one month. The results are validated with out of sample data, according to a 10-fold cross validation. As a result, we conclude that: i) the Black-Litterman model may not be enougth to avoid corner solutions when the investor has no discipline, according to our model; ii) both the Black-Litterman and the Mean-Variance models perform better then the benchmarks; iii) but the winner model depends on the forecast power of the investor views.
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Modelagem não-paramétrica da dinâmica da taxa de juros instantânea utilizando contratos futuros da taxa média dos depósitos interfinanceiros de 1 dia (DI1)Diaz, José Ignacio Valencia 26 August 2013 (has links)
Submitted by José Ignacio Valencia Díaz (jivalenciadiaz@gmail.com) on 2013-09-17T00:13:33Z
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Dissertacao MPFE Jose Ignacio Valencia Diaz.pdf: 1741345 bytes, checksum: b45af943bf4f6e8a2a9963c07038d9dc (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2013-09-17T12:05:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2013-08-26 / Prediction models based on nonparametric estimation are in continuous development and have been permeating the quantitative community. Their main feature is that they do not consider as known a priori the form of the probability distributions functions (PDF), but allow the data to be used directly in order to build their own PDFs. In this work it is implemented the nonparametric pooled estimators from Sam and Jiang (2009) for drift and diffusion functions for the short rate diffusion process, by means of the use of yield series of different maturities provided by One Day Future Interbank Deposit contracts (ID1). The estimators are built from the perspective of kernel functions and they are optimized with a particular kernel format, in our case, Epanechnikov’s kernel, and with a smoothing parameter (bandwidth). Empiric experience indicates that the smoothing parameter is critical to find the probability density function that provides an optimal estimation in terms of MISE (Mean Integrated Squared Error) when testing the model with the traditional k-folds cross-validation method. Exceptions arise when the series do not have appropriate sizes, but the structural break of the diffusion process of the Brazilian interest short rate, since 2006, requires the reduction of the length of the series to the cost of reducing the predictive power of the model. This structural break represents the evolution of the Brazilian market, in an attempt to converge towards mature markets and it explains largely the unsatisfactory performance of the proposed estimator. / Modelos de predição baseados em estimações não-paramétricas continuam em desenvolvimento e têm permeado a comunidade quantitativa. Sua principal característica é que não consideram a priori distribuições de probabilidade conhecidas, mas permitem que os dados passados sirvam de base para a construção das próprias distribuições. Implementamos para o mercado brasileiro os estimadores agrupados não-paramétricos de Sam e Jiang (2009) para as funções de drift e de difusão do processo estocástico da taxa de juros instantânea, por meio do uso de séries de taxas de juros de diferentes maturidades fornecidas pelos contratos futuros de depósitos interfinanceiros de um dia (DI1). Os estimadores foram construídos sob a perspectiva da estimação por núcleos (kernels), que requer para a sua otimização um formato específico da função-núcleo. Neste trabalho, foi usado o núcleo de Epanechnikov, e um parâmetro de suavizamento (largura de banda), o qual é fundamental para encontrar a função de densidade de probabilidade ótima que forneça a estimação mais eficiente em termos do MISE (Mean Integrated Squared Error - Erro Quadrado Integrado Médio) no momento de testar o modelo com o tradicional método de validação cruzada de k-dobras. Ressalvas são feitas quando as séries não possuem os tamanhos adequados, mas a quebra estrutural do processo de difusão da taxa de juros brasileira, a partir do ano 2006, obriga à redução do tamanho das séries ao custo de reduzir o poder preditivo do modelo. A quebra estrutural representa um processo de amadurecimento do mercado brasileiro que provoca em grande medida o desempenho insatisfatório do estimador proposto.
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Funções de predição espacial de propriedades do solo / Spatial prediction functions of soil propertiesRosa, Alessandro Samuel 27 January 2012 (has links)
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The possibility of mapping soil properties using soil spatial prediction functions
(SSPFe) is a reality. But is it possible to SSPFe to estimate soil properties such as the particlesize
distribution (psd) in a young, unstable and geologically complex geomorphologic
surface? What would be considered a good performance in such situation and what
alternatives do we have to improve it? With the present study I try to find answers to such
questions. To do so I used a set of 339 soil samples from a small catchment of the hillslope
areas of central Rio Grande do Sul. Multiple linear regression models were built using landsurface
parameters (elevation, convergence index, stream power index). The SSPFe explained
more than half of data variance. Such performance is similar to that of the conventional soil
mapping approach. For some size-fractions the SSPFe performance can reach 70%. Largest
uncertainties are observed in areas of larger geological heterogeneity. Therefore, significant
improvements in the predictions can only be achieved if accurate geological data is made
available. Meanwhile, SSPFe built on land-surface parameters are efficient in estimating the
psd of the soils in regions of complex geology. However, there still are questions that I
couldn t answer! Is soil mapping important to solve the main social and environmental issues
of our time? What if our activities were subjected to a social control as in a direct democracy,
would they be worthy of receiving any attention? / A possibilidade de mapear as propriedades dos solos através do uso de funções de
predição espacial de solos (FPESe) é uma realidade. Mas seria possível construir FPESe para
estimar propriedades como a distribuição do tamanho de partículas do solo (dtp) em um
superfície geomorfológica jovem e instável, com elevada complexidade geológica e
pedológica? O que seria considerado um bom desempenho nessas condições e que
alternativas temos para melhorá-lo? Com esse trabalho tento encontrar respostas para essas
questões. Para isso utilizei um conjunto de 339 amostras de solo de uma pequena bacia
hidrográfica de encosta da região Central do RS. Modelos de regressão linear múltiplos foram
construídos com atributos de terreno (elevação, índice de convergência, índice de potência de
escoamento). As FPESe explicaram mais da metade da variância dos dados. Tal desempenho
é semelhante àquele da abordagem tradicional de mapeamento de solos. Para algumas frações
de tamanho o desempenho das FPESe pode chegar a 70%. As maiores incertezas ocorrem nas
áreas de maior heterogeneidade geológica. Assim, melhorias significativas nas predições
somente poderão ser alcançadas se dados geológicos acurados forem disponibilizados.
Enquanto isso, FPESe construídas a partir de atributos de terreno são eficientes em estimar a
dtp de solos de regiões com geologia complexa e elevada instabilidade. Mas restam dúvidas
que não consegui resolver! O mapeamento de solos é importante para a resolução dos
principais problemas sociais e ambientais do nosso tempo? E se nossas atividades estivessem
submetidas ao controle da população como em uma democracia direta, seriam elas dignas de
receber atenção?
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