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Estatística
Título: OTIMIZAÇÃO SOB INCERTEZA PARA ALOCAÇÃO DE ATIVOS
Autor: THUENER ARMANDO DA SILVA
Colaborador(es): MARCUS VINICIUS SOLEDADE POGGI DE ARAGAO - Orientador
DAVI MICHEL VALLADAO - Coorientador
Catalogação: 27/ABR/2016 Língua(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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[en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio.
Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=26187&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=26187&idi=2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26187
Resumo:
A alocação de ativos é uma das mais importantes decisões financeiras para investidores. No entanto, as decisões humanas não são totalmente racionais. Sabemos que as pessoas cometem muitos erros sistemáticos como, excesso de confiança, aversão à perda irracional e mau uso da informação entre outros. Nesta tese desenvolvemos duas metodologias distintas para enfrentar esse problema. A primeira abordagem é qualitativa, utiliza o modelo de Black-Litterman e tenta mapear a visão que o investidor tem do mercado. Esse método tenta mitigar a irracionalidade na tomada de decisão tornando mais fácil para um investidor demonstrar suas preferências em relação aos ativos. Black e Litterman desenvolveram um método para otimização de carteiras com a proposta de melhorar o modelo Markowitz, utilizando a construção de visões para representar a opinião do investidor sobre o futuro. No entanto, a forma de construir essas visões é bastante confusa e exige que o investidor estime vários parâmetros que são subjetivos. Assim, propomos uma nova forma de criar essas visões, utilizando Análise Verbal de Decisão. A segunda pesquisa envolve métodos quantitativos para resolver o problema de alocação de ativos com múltiplos estágios com premissas mais realistas. Embora a Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE) seja uma técnica promissora para a solução de problemas de grande porte, não é adequada para o problema de alocação de ativos devido à dependência temporal associada aos retornos dos ativos. PDDE assume que o processo estocástico tem independência por estágio assegurando uma função única de custo futuro para cada estágio. No problema de alocação de ativos, a dependência do tempo é tipicamente não-linear e no lado esquerdo, o que torna PDDE tradicional não aplicável. Propomos uma variação do PDDE usando modelo oculto de Markov com estados discretos para resolver problemas reais de alocação de ativos com múltiplos períodos e dependência no tempo. Ambas as abordagens foram testadas em dados reais e empiricamente analisadas. As principais contribuições são as metodologia desenvolvidas para simplificar a construção de portfólios e para resolver o problema de alocação de ativos com múltiplos estágios.
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