Monitoramento sequencial do portfólio de mínima variância : um teste para o mercado brasileiro

Abstract

A possibilidade de ocorrência de erros na estimação de parâmetros gera riscos de estimação para a abordagem de otimização de carteiras por média-variância. Por esse motivo, tanto pesquisadores como profissionais de mercado tem dedicado grande atenção a carteiras de mínima variância, que estão sujeitas a um nível menor de erros de estimação. Apesar de possuir vantagens, essa abordagem também enfrenta dificuldades, em especial por existir ampla evidência da existência de quebras estruturais no segundo momento da distribuição de probabilidade dos retornos dos ativos. Por esse motivo, Golosnoy e Schmid (2007) propõem uma estratégia de investimento baseado no monitoramento sequencial dos pesos do portfólio de mínima variância. O monitoramento proposto por eles é feito através de uma ferramenta chamada gráfico de controle. Neste trabalho, propomos um teste empiríco para quantificar os efeitos econômicos resultantes da aplicação dessa estratégia de investimento a uma carteira de 40 ações negociadas na BM&F Bovespa. Os dados de nosso teste empiríco indicam que essa estratégia dinâmica de investimento produz resultados econômicos significativos, com sua aplicação gerando ganhos em todos os três critérios de avaliação analisados: excesso de retorno absoluto, retorno ajustado ao risco e risco do portfólio.

Parameter estimation causes estimation risk to portfolio selection by mean-variance optimization. Therefore, lately both researchers and market practitioners have been devoting much attention to minimum variance portfolios, which are subject to lower level of estimation errors. Despite its advantages, this approach faces difficulties associated with the existence of structural breaks in the second moment of the probability distribution of asset returns. For this reason, Golosnoy and Schmid (2007) propose an investment strategy based on the sequential monitoring of the weights of the minimum variance portfolio. In their work, changes in the optimal weights are detected by means of a tool called control charts. In this paper, we propose an empirical test to quantify the economic effects resulting from the application of this investment strategy to a portfolio of 40 stocks traded at the BM&F Bovespa. The results from our empirical test indicate that this dynamic strategy produces significant economic results, generating gains in all three evaluation criteria analyzed: excess total return, risk-adjusted returns and portfolio risk.