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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2014.tde-19082015-152741
Documento
Autor
Nome completo
Estela Mara de Oliveira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2014
Orientador
Banca examinadora
Costa, Oswaldo Luiz do Valle (Presidente)
Marques, Ricardo Paulino
Paulo, Wanderlei Lima de
Título em português
Modelos de otimização para o erro de rastreamento em carteiras de investimento.
Palavras-chave em português
Erro de rastreamento
Otimização
Retorno
Risco
Resumo em português
Neste trabalho apresentam-se modelos de erro de rastreamento que sao estrategias utilizadas pelos administradores de carteiras de investimento que visam montar portfolios para seguir algum ndice de referencia (benchmark). Denomina-se nesses casos de erro de rastreamento a diferenca entre o retorno da carteira que se deseja montar e o retorno da carteira de referencia. Propoe-se um modelo de minimizacao da variancia do erro de rastreamento para um excesso de retorno esperado xado para carteiras de investimento com ativos que tenham alta liquidez, alem de apresentar os modelos de media variancia de Markowitz ([16]) e de erro de rastreamento de Roll ([1], [19]). O trabalho e concluido com a analise graca dos modelos, onde observa-se que o modelo com restricao de liquidez nos ativos apresenta bons resultados.
Título em inglês
Optimization models for tracking error in investment portfolios.
Palavras-chave em inglês
Optimization
Return and tracking error
Risk
Resumo em inglês
This work shows the tracking error models that are strategies used by portfolios investment managers in order to build (construct) portfolios to follow (track) some benchmark. It is denominated in those cases the tracking error to the dierence between the return in the portfolio wanted and the benchmark return. It is proposed a minimization model of the tracking error variance for some excess of the expected return xed to investment portfolios with assets that have high liquidity, besides to show the Markowitz mean variance models [17] and the Roll tracking error models [1, 19]. The work ends with a graphical analysis of the models, where it is observed that the model with liquidity constraints in assets shows good results.
 
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DissertacaoEstela.pdf (526.26 Kbytes)
Data de Publicação
2015-09-03
 
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