[en] DATA-DRIVEN ROBUST OPTIMIZATION MODEL APPLIED FOR FIXED INCOME ALLOCATION

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: JESSICA ALVES
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] OTIMIZACAO ROBUSTA; [pt] DATA-DRIVEN; [pt] TITULOS DE RENDA FIXA; [pt] ESTRUTURA A TERMO DA CURVA DE JUROS; [pt] GESTAO DE PORTFOLIO; [en] ROBUST OPTIMIZATION; [en] DATA-DRIVEN; [en] FIXED INCOME SECURITIES; [en] TERM STRUCTURE OF THE INTEREST CURVE; [en] PORTFOLIO MANAGEMENT
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48987&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48987&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48987

[pt] Este trabalho propõe um modelo de otimização robusta de pior caso orientado por dados aplicado na seleção de um portfólio de títulos de renda fixa. A gestão das carteiras implica na tomada de decisões financeiras e no gerenciamento do risco através da seleção ótima de ativos com base nos retornos esperados. Como estes são variáveis aleatórias incertas foi incluído um conjunto definido de incertezas estimadas diretamente no processo de otimização, chamados de cenários. Foi usado o modelo de ajuste de curvas Nelson e Siegel para construir as estruturas a termo das taxas de juros empregadas na precificação dos títulos, um ativo livre de risco e alguns ativos com risco de maturidades diferentes. Os títulos prefixados são marcados a mercado porque estão sendo negociados antes do prazo de vencimento. A implementação ocorreu pela simulação computacional usando dados de mercado e dados estimados que alimentaram o modelo.Com a modelagem de otimização robusta foram realizados diferentes testes como: analisar a sensibilidade do modelo frente às variações dos parâmetros verificando seus resultados e a utilização de um horizonte de janela rolante para simular o comportamento ao longo do tempo. Obtidas as composições ótimas das carteiras, foi feito o backtesting para avaliar o comportamento das alocações com o retorno real e também a comparação com o desempenho de umbenchmark. Os resultados dos testes mostraram a adequação do modelo da curva de juros e bons resultados de alocação do portfólio robusto, que apresentaram confiabilidade até em períodos de crise.