Worst case mixture-copula Mean-CVaR portfolio optimization : an implementation for brazilian indexes
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/205651 |
Resumo: | Utilizando dados de índices brasileiros disponíveis na plataforma Economatica de 1993 a 2019, nós realizamos uma otimização de portfólio de Média-CVaR a partir do uso de uma mistura de cópulas multidimensionais Clayton, t e Gumbel para modelagem da dependência entre os ativos e um modelo ARMA-GARCH para ajuste univiariado. Dado um retorno alvo, a metodologia foca em minimizar o CVaR como medida de risco em substituição da variância, utilizada em modelos tradicionais de Markowitz de otimização de carteiras. Nós implementamos uma estratégia dinâmica de investimento na qual os portfólios são otimizados utilizando uma janela móvel diária de calibração. A performance fora-da-amostra é avaliada utilizando quatro retornos-alvo diferentes para as otimizações e comparada com três benchmarks: um portfólio de Média-CVaR com cópula Gaussiana, um portfólio com pesos iguais para cada ativo e o índice IBOV. A análise empírica mostra que a otimização de Média-CVaR com mistura de cópulas gera portfólios com melhor downside risk e menores drawdowns, com retornos anualizados similares ou melhores que os retornos dos benchmarks. |
id |
UFRGS-2_923f1e26d89efc4a060b1ad947ed716b |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.lume.ufrgs.br:10183/205651 |
network_acronym_str |
UFRGS-2 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFRGS |
repository_id_str |
|
spelling |
Alovisi, GustavoSilva, Fernando Augusto Boeira Sabino da2020-02-08T04:21:10Z2019http://hdl.handle.net/10183/205651001111618Utilizando dados de índices brasileiros disponíveis na plataforma Economatica de 1993 a 2019, nós realizamos uma otimização de portfólio de Média-CVaR a partir do uso de uma mistura de cópulas multidimensionais Clayton, t e Gumbel para modelagem da dependência entre os ativos e um modelo ARMA-GARCH para ajuste univiariado. Dado um retorno alvo, a metodologia foca em minimizar o CVaR como medida de risco em substituição da variância, utilizada em modelos tradicionais de Markowitz de otimização de carteiras. Nós implementamos uma estratégia dinâmica de investimento na qual os portfólios são otimizados utilizando uma janela móvel diária de calibração. A performance fora-da-amostra é avaliada utilizando quatro retornos-alvo diferentes para as otimizações e comparada com três benchmarks: um portfólio de Média-CVaR com cópula Gaussiana, um portfólio com pesos iguais para cada ativo e o índice IBOV. A análise empírica mostra que a otimização de Média-CVaR com mistura de cópulas gera portfólios com melhor downside risk e menores drawdowns, com retornos anualizados similares ou melhores que os retornos dos benchmarks.Using data consisting of Brazilian indexes available from 1993 to 2019 on Economatica’s platform, we employ a Mean-CVaR portfolio optimization through the use of a mixture of multidimensional Clayton, t and Gumbel copula for modelling dependence between assets and an ARMA-GARCH model for univariate fitting. Given a target return, the methodology focuses on minimizng CVaR as the risk measure in replacement of variance used in traditional Markowitz optimization frameworks. We implement a dynamic investing strategy where portfolios are optimized using a rolling daily calibration window. The out-of-sample performance is evaluated using four different daily target returns for the optimizations and compared against three benchmarks: a Gaussian copula MeanCVaR, an equally weighted portfolio and IBOV’s index. Our empirical analysis shows that the Mixture Copula Mean-CVaR portfolio generates a portfolio with better downside risk statistics and lesser drawdowns, with annualized returns similar or better than returns presented in the benchmarks.application/pdfengRisco financeiroEconometriaPortfolio ChoiceFinancial RiskOptimizationCopulaComputational FinanceEconometricsWorst case mixture-copula Mean-CVaR portfolio optimization : an implementation for brazilian indexesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulFaculdade de Ciências EconômicasPorto Alegre, BR-RS2019Ciências Econômicasgraduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001111618.pdf.txt001111618.pdf.txtExtracted Texttext/plain67245http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/205651/2/001111618.pdf.txt221a4bab4e44bcf15d79a8bbb96c4edaMD52ORIGINAL001111618.pdfTexto completo (inglês)application/pdf773576http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/205651/1/001111618.pdfd2a103b1e83cac0862809564363a4deeMD5110183/2056512021-05-26 04:39:31.306078oai:www.lume.ufrgs.br:10183/205651Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2021-05-26T07:39:31Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Worst case mixture-copula Mean-CVaR portfolio optimization : an implementation for brazilian indexes |
title |
Worst case mixture-copula Mean-CVaR portfolio optimization : an implementation for brazilian indexes |
spellingShingle |
Worst case mixture-copula Mean-CVaR portfolio optimization : an implementation for brazilian indexes Alovisi, Gustavo Risco financeiro Econometria Portfolio Choice Financial Risk Optimization Copula Computational Finance Econometrics |
title_short |
Worst case mixture-copula Mean-CVaR portfolio optimization : an implementation for brazilian indexes |
title_full |
Worst case mixture-copula Mean-CVaR portfolio optimization : an implementation for brazilian indexes |
title_fullStr |
Worst case mixture-copula Mean-CVaR portfolio optimization : an implementation for brazilian indexes |
title_full_unstemmed |
Worst case mixture-copula Mean-CVaR portfolio optimization : an implementation for brazilian indexes |
title_sort |
Worst case mixture-copula Mean-CVaR portfolio optimization : an implementation for brazilian indexes |
author |
Alovisi, Gustavo |
author_facet |
Alovisi, Gustavo |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Alovisi, Gustavo |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Silva, Fernando Augusto Boeira Sabino da |
contributor_str_mv |
Silva, Fernando Augusto Boeira Sabino da |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Risco financeiro Econometria |
topic |
Risco financeiro Econometria Portfolio Choice Financial Risk Optimization Copula Computational Finance Econometrics |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Portfolio Choice Financial Risk Optimization Copula Computational Finance Econometrics |
description |
Utilizando dados de índices brasileiros disponíveis na plataforma Economatica de 1993 a 2019, nós realizamos uma otimização de portfólio de Média-CVaR a partir do uso de uma mistura de cópulas multidimensionais Clayton, t e Gumbel para modelagem da dependência entre os ativos e um modelo ARMA-GARCH para ajuste univiariado. Dado um retorno alvo, a metodologia foca em minimizar o CVaR como medida de risco em substituição da variância, utilizada em modelos tradicionais de Markowitz de otimização de carteiras. Nós implementamos uma estratégia dinâmica de investimento na qual os portfólios são otimizados utilizando uma janela móvel diária de calibração. A performance fora-da-amostra é avaliada utilizando quatro retornos-alvo diferentes para as otimizações e comparada com três benchmarks: um portfólio de Média-CVaR com cópula Gaussiana, um portfólio com pesos iguais para cada ativo e o índice IBOV. A análise empírica mostra que a otimização de Média-CVaR com mistura de cópulas gera portfólios com melhor downside risk e menores drawdowns, com retornos anualizados similares ou melhores que os retornos dos benchmarks. |
publishDate |
2019 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2019 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2020-02-08T04:21:10Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10183/205651 |
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv |
001111618 |
url |
http://hdl.handle.net/10183/205651 |
identifier_str_mv |
001111618 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
instacron_str |
UFRGS |
institution |
UFRGS |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFRGS |
collection |
Repositório Institucional da UFRGS |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/205651/2/001111618.pdf.txt http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/205651/1/001111618.pdf |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
221a4bab4e44bcf15d79a8bbb96c4eda d2a103b1e83cac0862809564363a4dee |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1801224591935275008 |