Um modelo dinâmico multivariado para volatilidades e correlações com aplicação em seleção de portfólio de ativos financeiros

Este trabalho tem como objetivo modelar a distribuição conjunta condicional de um portfólio com alta dimensão transversal composto por 71 séries de retornos diários de ações listadas na bolsa brasileira (B3), no período de 2014-2019. A finalidade é estimar a matriz de covariância dos retornos que proporcione uma alocação ótima dos ativos, com melhor desempenho do que a estratégia de mínima variância tradicional que faz uso da matriz de covariância amostral. A modelagem é feita usando o modelo proposto por Opschoor et al. (2020) de cópulas fatoriais com cargas dinâmicas que evoluem com um mecanismo baseado no score da distribuição conjunta condicional, esse modelo apresenta forma fechada para verossimilhança. Os resultados mostram que o turnover do portfólio usando a matriz de covariância estimada pelo modelo foi maior do que usando a matriz de covariância amostral.This work aims to model the conditional joint distribution of a portfolio with a high cross-sectional dimension composed of 71 series of daily returns of the Brazilian stock exchange (B3), over the period 2014–2019. The purpose is to estimate the covariance matrix of returns that provides an optimal allocation of assets with better performance than the traditional minimum variance strategy that uses the sample covariance matrix. We used the model proposed by Opschoor et al. (2020) of factor copula with score-driven dynamic factor loadings, the likelihood of this model presents closed form. The results show that the portfolio turnover using the covariance matrix estimated by the model was greater than using the sample covariance matrix