Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2021 |
Autor(a) principal: |
Pires, Lucas Campos |
Orientador(a): |
Marques, Alessandro Martim |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/10438/31193
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Resumo: |
Esse trabalho propõe uma metodologia para gestão de portfólio em que os ativos são alocados em termos de contribuição de risco – orçamento de risco. Ao contrário do framework tradicional, nenhuma estimativa de retorno dos ativos é necessária. Para estimar o orçamento de risco ótimo ao longo tempo, o filtro de Kalman foi utilizado. Devido a natureza numérica do problema de alocação por risco, é necessário utilização de otimizadores. Dado sua robustez frente a problemas não-lineares complexos foi utilizado o otimizador de Algoritmos Genéticos. Os resultados do trabalho indicam que a técnica proposta é capaz de superar a abordagen heurística de Risk Parity, em que o risco é igualmente distribuído entre todos os ativos do portfólio. Porém, os resultados dependem muito do conjunto de ativos pré-selecionados. |