Projeção de retornos utilizando Ridge Regression: uma aplicação aos fundos multimercados brasileiros

• Autor(a) principal: Costa, Flávio César Scalabrini Agostinho
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/10438/28032
• topic: Style analysis; Ridge regression; Multimercado funds; Multicollinearity; Penalization method; Análise de estilo; Fundos multimercado; Multicolinearidade; Método de penalização; Economia; Fundos de investimento - Brasil; Análise de regressão; Multicolinearidade; Investimentos - Análise

A análise de estilo baseada em retornos proposta por Sharpe (1992) busca explicar a composição de fundos de investimentos a partir de um modelo de fatores. Baseado na publicação de Simonian e Wu (2019), neste trabalho buscou-se testar uma técnica chamada de Rige Regression aplicada no escopo da análise de estilo afim de projetar retornos de fundos multimercados brasileiros. Este método propõe a penalização dos fatores adicionando viés à estimação dos coeficientes diminuindo a variância dos resultados possibilitando o aumentando do poder preditivo do modelo. Ainda, esta técnica é capaz de ajustar o efeito de multicolinearidade de fatores que pode existir no modelo tradicional. A proposta foi implementada utilizando 4 modelos com diferentes fatores e complexidades em um conjunto de fundos multimercados brasileiros afim de comparar o poder preditivo dos métodos e os modelos.