Desempenho do modelo estocástico na média-variância para o mercado brasileiro de ações

Os modelos de média-variância deotimização de carteira apresentam questionamentos em relação ao seu efetivo desempenho devido ao chamado erro de estimação.Em consequência, a otimização estocástica vem aumentando sua importância pois permite à possibilidade da inclusão da incerteza na estimativa dos parâmetros. Neste estudo foi avaliado o desempenho do modelo de otimização de carteira proposto por Bonami e Lejeune (2009), e reformulado por Filomena e Lejeune (2012), no mercado brasileiro de ações. Ambos os modelos podem ser caracterizados como versões probabilísticas do modelo clássico de média-variância proposto por Markowitz (1952). O modelo de Filomena e Lejeune (2012) apresentou desempenho médio superior aos benchmarks IBRX-50 e IBOVESPA. No entanto, o mesmo apresentou resultados viáveis em apenas 12,5% dos 64 cenários de teste. Embora isto possa ser considerado uma limitação do modelo,também pode ser analisado como um benefício para os investidores, pois oferece pontos de entrada e saída do mercado de ações.The estimation error is a well-documented problem of the mean-variance optimization models. Therefore, stochastic optimization has increased its importance on portfolio optimization given its ability to include uncertainty as a parameter. In this study, the performance of the model proposed by Filomenaand Lejeune (2012), a reformulated version of a previous model developed by Bonami and Lejeune (2009), was evaluated for the Brazilian stock market. Both models can be characterized as probabilistic versions of the classical model developed by Markowitz (1952). The performance of the model was superior when compared to the market benchmarks IBRX-50 and IBOVESPA. However, it presented feasibility in just 12,5% of the 64 test cases. Although this can initially be seen as a strong limitation for the practical use of the model, this can be considered as a very important pragmatic information for investors, since the model provides possible entry and exit points on the stock market

Modelos de variabilidade estocástica e deformação temporal

Estimar e prever a volatilidade de um ativo é uma tarefa mui to importante em mercados fina nceiros. Nosso objetivo neste t rabalho é cobrir os modelos de vari ância condicional estocástica mais utilizados e propor o conceito de deformação temporal neste contexto. A idéia é que o mercado modifica-se com a chegada de novas informações, e não com o decorrer do tempo de calendário. Nós também estimamos a volat ilidade dos retornos do IBOVESPA, aplicando Modelos de Volatilidade Estocástica sem e com Deformação Temporal.Estimating and forecasting volatility of an asset is a very important task in financiai markets. Our aim in this work is to cover the most used stochastic condi t ional variance modeb a nel to propose the concept of time deformation in this context. The idea is that the market does not change as calendar time goes by, but as new information a rrives. vVe also estimate the volatility of IBOVESPA returns, applying Stochastic Volatility tviodels both without anel with T ime Deformation

Nonparametric estimation of volatility functions : the local exponential estimator

Kernel smoothing techniques free the traditional parametric estimators of volatility from the constraints related to their specific models+ In this paper the nonparametric local exponential estimator is applied to estimate conditional volatility functions, ensuring its nonnegativity+ Its asymptotic properties are established and compared with those for the local linear estimator+ It theoretically enables us to determine when the exponential is expected to be superior to the linear estimator+ A very strong and novel result is achieved: the exponential estimator is asymptotically fully adaptive to unknown conditional mean functions+ Also, our simulation study shows superior performance of the exponential estimator

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Estimar e prever a volatilidade de um ativo e uma tafera muito importante em mercados financeiros. Nosso objetivo neste trabalho e cobrir os modelos de variancia condicional estocastica mais utilizados e propor o conceito de deformacao temporal neste contexto. A ideia e que o mercado modifica-se com a chegada de novas informacoes, e nao com o decorrer do tempo de calendario. Nos tambem estimamos a volatilidade dos retornos do ibovespa, aplicando modelos de volatilidade estocastica sem e com deformacao temporalnot availabl

Modelos de variabilidade estocástica e deformação temporal

Estimar e prever a volatilidade de um ativo é uma tarefa mui to importante em mercados fina nceiros. Nosso objetivo neste t rabalho é cobrir os modelos de vari ância condicional estocástica mais utilizados e propor o conceito de deformação temporal neste contexto. A idéia é que o mercado modifica-se com a chegada de novas informações, e não com o decorrer do tempo de calendário. Nós também estimamos a volat ilidade dos retornos do IBOVESPA, aplicando Modelos de Volatilidade Estocástica sem e com Deformação Temporal.Estimating and forecasting volatility of an asset is a very important task in financiai markets. Our aim in this work is to cover the most used stochastic condi t ional variance modeb a nel to propose the concept of time deformation in this context. The idea is that the market does not change as calendar time goes by, but as new information a rrives. vVe also estimate the volatility of IBOVESPA returns, applying Stochastic Volatility tviodels both without anel with T ime Deformation

Measuring systemic risk via GAS models and extreme value theory : revisiting the 2007 financial crisis

The advent of the 2007 financial crisis showed that risk measures formulated so far did not perform as expected. This poor performance may bring serious consequences for the system stability, possibly causing very adverse effects on the banking and insurance industries. In this paper we propose a new systemic risk measure based on extreme value theory, the Financial System Dependence Index (FSDI) which uses the spread of Credit Default Swaps (CDS) of financial institutions as the data source. Furthermore we add time dynamics for this measure, which is described by a GAS model. We motivate the quality of FSDI by comparing it to the risk measure proposed by Segoviano and Goodhart (2009), the Bank Stability Index (BSI), through a horse race based on the ideas of Rodríguez-Moreno and Peña (2013). In our empirical analysis, FSDI out- performed BSI

Previsões para o crescimento do PIB trimestral brasileiro com séries financeiras e econômicas mensais : uma aplicação de MIDAS

A previsão do PIB é um dos principais balizadores para as decisões produtivas de agentes econômicos. Com o objetivo de realizar previsões para o crescimento do PIB trimestral brasileiro, são utilizadas 16 séries mensais financeiras e econômicas como potenciais preditores, abrangendo o período do segundo trimestre de 1996 ao quarto trimestre de 2012. Para isso, aplicaram-se as abordagens MIDAS (Mixed Data Sampling) e UMIDAS (Unrestricted Mixed Data Sampling), confrontando seus resultados de previsão fora da amostra como benchmark ARMA. Foramencontrados erros de previsão menores nessas abordagens, principalmente quando utilizadas informações dentro do trimestre de previsão. Os resultados foram ainda melhores quando empregados múltiplos regressores.The GDP forecast is an important indicator for production decisions taken by economic agents. In order to make forecasts for the Brazilian quarterly GDP growth, we used 16 monthly financial and economic series as potential predictors, covering the period from the second quarter of 1996 to the fourth quarter of 2012. For this purpose, we applied MIDAS (Mixed Data Sampling) and UMIDAS (Unrestricted Mixed Data Sampling) approaches and compared the out of sample forecasts with the benchmark ones provided by ARMA. MIDAS and UMIDAS showed smaller prediction errors, especially when information inside the quarter forecast is used. The results were even better when multiple regressors were employed