Simulação de séries temporais correlacionadas : um estudo do comportamento do valor de portfólios de ações para diferentes períodos de investimento

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Teodoro Filho, Alberto Magno, 1986-
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635184
Resumo: Orientador: Johan Hendrik Poker Júnior
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spelling Simulação de séries temporais correlacionadas : um estudo do comportamento do valor de portfólios de ações para diferentes períodos de investimentoCorrelated time series simulation : a behavior study of the stocks portfolio value for different investiment periodsSimulação (Computadores)Administração de risco - Métodos de simulaçãoSimulation (Computer)Risk management - Simulation methodsOrientador: Johan Hendrik Poker JúniorDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências AplicadasResumo: Ter informações referentes aos riscos associados a cada escolha de investimento é de grande importância no processo de tomada de decisão. Neste sentido, o objetivo principal deste trabalho foi investigar a eficiência da técnica de simulação bootstrap para analisar o comportamento aleatório do valor de portfólios de ações para diferentes períodos de investimento (de 3 até 24 meses), possibilitando assim também realizar as mensurações dos riscos e dos potenciais ganhos. Sabe-se que uma mesma causa pode afetar simultaneamente os preços de diferentes ações e que esta correlação afeta diretamente o risco do portfólio. Por utilizar os próprios dados históricos na simulação, a técnica bootstrap é capaz de correlacionar os retornos logarítmicos dos preços das ações. A técnica ainda possui a vantagem de poder dispensar o uso de distribuições paramétricas de probabilidade para a simulação dos retornos. A variável de resposta (output) considerada nas simulações deste trabalho foi o valor de ganhos ou perdas do portfólio, que é obtido subtraindo o valor inicial do portfólio do valor simulado para o mesmo após o período de investimento (horizonte de simulação). A simulação é destinada principalmente ao cálculo dos percentis da variável de resposta que ajudam a caracterizar a dispersão e o risco, desta maneira, a medida de risco VaR (Value-at-Risk) também é explorada. Os softwares Excel e ModelRisk®, além do histórico de preços de 18 empresas de 31/12/2001 até 29/12/2017 foram empregados nas simulações e otimizações. Os valores simulados para os percentis da variável de resposta foram confrontados, por técnicas de backtesting, com os valores que o portfólio teria realizado na prática em cada previsão. De maneira geral, as contagens de valores realizados abaixo dos percentis 1 e 5 (chamados de violações) foram maiores do que o esperado, enquanto que as contagens acima dos percentis 95 e 99 foram menores do que o esperado. Observou-se que, quanto maior o horizonte de simulação, maior a lentidão do modelo em responder às mudanças de mercado, menor a independência entre as violações para previsões em dias seguintes. A influência do tamanho do histórico utilizado como dados de entrada que alimentam o modelo de simulação também foi investigada. O modelo se mostrou muito sensível a mudanças de mercado, assim, uma das principais contribuições do trabalho foi destacar que alterações no tamanho do histórico de entrada (consequentemente nas condições de mercado consideradas) foram capazes de provocar diferenças consideráveis nos percentis simulados e no realismo do modelo. A importância do trabalho também está em explorar uma área muito pouco desbravada na literatura, a análise de risco de longo prazo para portfólios. Otimizações para maximizar o percentil 5 da variável de resposta no dia 04/01/2010 foram realizadas para horizonte de investimento de 3 meses dado histórico de entrada de 3 meses e 6 meses. Os portfólios otimizados apresentaram valores realizados médios maiores do que a carteira original para o período de 04/01/2010 até 29/12/2017, porém as diferenças são pequenas se comparado com os desvios padrões dos valores realizadosAbstract: Information availability regarding the risks associated with each choice is of great importance in decision-making. In this sense, the main objective of this work was to investigate the efficiency of the bootstrap simulation technique to analyze the random behavior of stock portfolios value for different investment horizons (from 3 up to 24 months), thus also making possible the measurement of risks and potential gains. It is known that the same cause can simultaneously affect the prices of different stocks and that this correlation directly affects the risk of a portfolio. By using historical data itself in the simulation, the bootstrap technique is able to correlate the logarithmic returns of stock prices. The technique still has the advantage of being able to dispense the use of parametric distributions of probability for simulating the returns. The response variable (output variable) considered in the simulations was the value of portfolio gains or losses, which is obtained by subtracting the initial portfolio value from the simulated value to the portfolio after the investment period (simulation horizon). The simulation is used to calculate the percentiles of the response variable that help to characterize dispersion and risk, so the Value-at-Risk (VaR) measure is also explored. The software Excel and ModelRisk®, in addition to the price history of 18 companies from 12/31/2001 to 12/29/2017, were used in simulations and optimizations. The simulated values for the percentiles of the response variable were confronted, by backtesting techniques, with the values that the portfolio would have performed in practice in each forecast. In general, values of counts performed below the 1th and 5th percentiles (called violations) were higher than expected, whereas values of counts performed below the 95th and 99th percentiles were lower than expected. It was observed that the larger the simulation horizon, the greater the model's slowness in responding to market changes, the lower the independence between violations for predictions on subsequent days. The influence of the historical size used as input for the simulation model was also investigated. The model was very sensitive to market changes, so one of the main contributions of the work was to highlight that changes in the size of the entry history (consequently in the market conditions considered) were able to cause considerable differences in the simulated percentiles and the realism of the model. The importance of the work is also in exploring a very uncharted area in the literature, the long-term risk analysis for portfolios. Optimizations to maximize the 5th percentile of the response variable on 04/01/2010 were carried out for a 3-month investment horizon given a 3-month and 6-month entry history. The optimized portfolios presented average realized values greater than the original portfolio for the period from 01/01/2010 to 12/29/2017, but the differences are small compared to the standard deviations of the realized valuesMestradoPesquisa Operacional e Gestão de ProcessosMestre em Engenharia de Produção e de Manufatura[s.n.]Poker, Johan Hendrik, 1974-Milani Filho, Marco Antônio FigueiredoMaciel, Leandro dos SantosUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Ciências AplicadasPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e de ManufaturaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASTeodoro Filho, Alberto Magno, 1986-20182018-08-20T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (114 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635184TEODORO FILHO, Alberto Magno. Simulação de séries temporais correlacionadas: um estudo do comportamento do valor de portfólios de ações para diferentes períodos de investimento. 2018. 1 recurso online (114 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Aplicadas, Limeira, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1635184. 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