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dc.contributor.advisorCaldeira, João Froispt_BR
dc.contributor.authorTrovati, Leandro Manzolipt_BR
dc.date.accessioned2016-08-20T02:14:15Zpt_BR
dc.date.issued2015pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/147443pt_BR
dc.description.abstractAs pesquisas em finanças tem focado nos últimos anos a modelagem da variância devido à dificuldade de se obter boa previsão dos retornos na média, negligenciando o uso deste último, quanto informação necessária, no estabelecimento de estratégias de alocação de ativos em carteiras de renda variável. Seguindo DeMiguel, Nogales e Uppal (2014), esse trabalho adota o VAR como meio de se obter previsões dos retornos um passo à frente, e então, usá-las na alocação dos ativos. Para a inserção do VAR em finanças, foi permitido que os parâmetros variassem no tempo, o que conseguiu captar com sucesso a dinâmica volátil do mercado de ações. Ainda foram incorporadas técnicas bayesianas de estimação, a fim de driblar a sobreparametrização e obter estimações mais suavizadas, evitando deste modo que a variância das carteiras fossem muito altas. O método teve sucesso na aplicação e mostrou que o uso da previsão um passo à frente para os retornos pode ser usada como uma boa estratégia, expressa nos altos índices de Sharpe encontrados.pt_BR
dc.description.abstractResearch in finance has focused in recent years in variance modelling due to the difficulty of obtaining good forecasts of mean returns, neglecting the use of this latter on the establishment of asset allocation strategies in the equity portfolios. Following DeMiguel, Nogales e Uppal (2014), this work adopts the VAR as a way of obtaining forecasts of returns one step ahead and to get use of them in the allocation of assets. For insertion of the VAR in finance, the parameters was allowed to vary over time, which successfully captured the volatile dynamics of the stock market. Bayesian estimation techniques was incorporated in order to surmount overparameterization and to get more smoothed estimates, thereby preventing the variance of the portfolio to be very high. The method was successful in this application and showed that the making of one step ahead prediction of returns can be used as a good strategy, which can be expressed in high levels of Sharpe.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectBVARen
dc.subjectEconomiapt_BR
dc.subjectMercado de açõespt_BR
dc.subjectVolatilityen
dc.subjectVolatilidadept_BR
dc.subjectPortfolioen
dc.subjectBrasilpt_BR
dc.titleAnálise bayesiana da dependência temporal de séries de ações no mercado brasileiropt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000995962pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Ciências Econômicaspt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Economiapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2015pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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