Otimização de carteiras regularizadas empregando informações de grupos de ativos para o mercado brasileiro

Abstract

Este trabalho se dedica a analisar o desempenho de modelos de otimização de carteiras regularizadas, empregando ativos financeiros do mercado brasileiro. Em particular, regularizamos as carteiras através do uso de restrições sobre a norma dos pesos dos ativos, assim como DeMiguel et al. (2009). Adicionalmente, também analisamos o desempenho de carteiras que levam em consideração informações sobre a estrutura de grupos de ativos com características semelhantes, conforme proposto por Fernandes, Rocha e Souza (2011). Enquanto a matriz de covariância empregada nas análises é a estimada através dos dados amostrais, os retornos esperados são obtidos através da otimização reversa da carteira de equilíbrio de mercado proposta por Black e Litterman (1992). A análise empírica fora da amostra para o período entre janeiro de 2010 e outubro de 2014 sinaliza-nos que, em linha com estudos anteriores, a penalização das normas dos pesos pode levar (dependendo da norma escolhida e da intensidade da restrição) a melhores performances em termos de Sharpe e retorno médio, em relação a carteiras obtidas via o modelo tradicional de Markowitz. Além disso, a inclusão de informações sobre os grupos de ativos também pode trazer benefícios ao cálculo de portfolios ótimos, tanto em relação aos métodos tradicionais quanto em relação aos casos sem uso da estrutura de grupos.

This work aims to analyze the performance of regularized mean-variance portfolios, employing financial assets available in Brazilian markets. In particular, regularized portfolios are obtained by restricting the norm of the portfolio-weights vector, following DeMiguel et al. (2009). Additionally, we analyze the performance of portfolios that take into account information about the group structure of assets with similar characteristics, as proposed by Fernandes, Rocha and Souza (2011). While the covariance matrix employed is the sample one, the expected returns are obtained by reverse optimization of market equilibrium portfolio proposed by Black and Litterman (1992). The empirical analysis out of the sample for the period between January 2010 and October 2014 indicates that, in line with previous studies, penalizing the norm of weights can (depending on the chosen standard and intensity of the restriction) lead to portfolios having best performances in terms of return and Sharpe, when compared to portfolios obtained via Markowitz models. In addition, the inclusion of group information can also be beneficial in order to calculate optimal portfolios, when compared to both Markowitz portfolios or without using group information.