Mean-variance optimization with Dynamic Model Averaging (DMA) : an application to fixed-income market in Brazil

Abstract

This work uses data from the Brazilian yield curve of interbank deposits to employ the Mean-Variance framework of Markowitz (1952). Expected returns and covariances are calculated according to Koop and Korobilis (2013) that relies on a Time-Varying Parameter VAR (TVP-VAR) with Dynamic-Model Averaging (DMA). It’s found that despite having several desired properties and more accurate out-of-sample forecasts, in terms of Mean Squared Forecast Error (MSFE) and Mean Absolute Forecast Error (MAFE), the TVP-VAR-DMA performance it's not able to beat the random-walk on a risk-adjusted basis (Sharpe-ratio), yielding a near zero cumulative excess of return between the period of 2010-jan until 2017-jun. The cumulative underperformance over the selected fixed-income benchmarks, IRF-M and IMA-B 5, under the same period, are 14.25% and 5.48%, respectively.

Este trabalho utiliza dados da curva de juros brasileira de depósitos interbancários para empregar o modelo de Média-Variância de Markowitz (1952). Os retornos esperados e as covariâncias são calculados de acordo com Koop and Korobilis (2013) e se baseiam em um modelo com Vetores Autoregressivos com Parâmetros Variáveis no Tempo (TVP-VAR) e Dynamic Model Averaging (DMA). Descobriu-se que apesar de conterem várias propriedades desejadas e previsões fora da amostra mais precisas, em termos de erro de previsão quadrático médio (MSFE) e erro de previsão absoluto médio (MAFE), o desempenho dos modelos TVP-VAR-DMA não foi capaz de superar Random-Walk em uma base ajustada para o risco (Sharpe-Ratio), produzindo um excesso de retorno sobre o CDI próximo de zero entre o período de 2010-jan até 2017-jun. A performance acumulada abaixo dos índices de renda fixa selecionados, IRF-M e IMA-B 5, no mesmo período, é de 14,25% e 5,48%, respectivamente.