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Título: GENETIC-NEURAL MODEL FOR PORTFOLIO OPTIMIZATION WITH FINANCIAL OPTIONS IN THE BRAZILIAN MARKET
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MICHEL CARDONSKY CASPARY

Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Orientador
JUAN GUILLERMO LAZO LAZO - Coorientador
Número do Conteúdo: 19894
Catalogação:  18/07/2012 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19894@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19894@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19894

Resumo:
This dissertation develops an intelligent, quantitative and probabilistic model to determine an optimal composition of a portfolio consisting of a financial asset and options over this asset. Initially we studied the characteristics of the historical distribution of returns and volatility of the most liquid stocks from the BOVESPA Stock Exchange, from January 2005 to July 2010, through a univariate and a bivariate polynomial regression. Characteristics such as mean reversion of volatility, strong correlation of historical and future volatility and a quadratic polynomial relationship between them were observed. A neural network was then developed to predict the future volatility of these stocks, since that is the most critical variable in determining an option´s price. Using the option pricing, we evaluated the performance of genetic algorithms in optimizing portfolios, structured with these derivatives, with three different evaluation functions in order to increase the potential return of investments while minimizing downside risks. The developed evolutionary system showed satisfactory results when the optimal portfolio was compared with several other market option strategies, demonstrating to be a relevant decision support system for investors and portfolio managers.

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