• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2014.tde-23122014-160553
Document
Author
Full name
Bruno Marquetti Vanzetto
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2014
Supervisor
Committee
Costa, Oswaldo Luiz do Valle (President)
Marques, Ricardo Paulino
Silva, Marcos Eugênio da
Title in Portuguese
Aplicação de programação estocástica para estratégias de investimento em fundos estruturados.
Keywords in Portuguese
Alocação ótima de investimentos
Fundos de investimento
Programação estocástica
Abstract in Portuguese
Este trabalho apresenta a aplicação de uma abordagem via programação estocástica linear para definição da alocação de ativos ótima em um fundo de investimento estruturado. A carteira adotada é formada por caixa, futuro de Ibovespa e call de Ibovespa. A partir da definição da alocação ótima é feita uma análise do sucesso dessa carteira em superar a performance do índice Bovespa. Além disso, é feita uma análise comparativa contra uma carteira formada apenas por caixa e um ativo com retorno igual ao do índice Bovespa à vista. Tal comparação analisa a diferença de performance e também a diferença de risco medido pelo VaR (value at risk) versus retorno. A metodologia adotada para obtenção da alocação ótima é baseada na geração de uma árvore de cenários de parâmetros de mercado sobre a qual os ativos que formam a carteira são revalorizados de tal modo que o lucro acumulado ao fim do prazo de vida do fundo seja maximizado. Os resultados obtidos mostram que a performance da carteira formada por caixa, futuros e calls supera a performance da carteira formada por caixa e índice Bovespa à vista mesmo quando sujeito a um mesmo nível de risco. Além disso, a metodologia de comparação proposta neste trabalho também se mostrou bastante útil na prática de tomada de decisões de investimento por permitir comparar a performance de estratégias de investimentos dinâmicas.
Title in English
Stochastic programming application for investment strategies in funds structured.
Keywords in English
Investment funds
Optimal allocation of investments
Stochastic programming
Abstract in English
This paper presents an application that uses linear stochastic programming to define the optimal asset allocation of an structured investment fund. The portfolio adopted is comprised of cash, Ibovespa futures and calls of Ibovespa. The performance of the portfolio with optimal allocation is compared to the performance of Bovespa index. Moreover, the performance of the portfolio with optimal allocation is also compared with that of a portfolio comprised of cash and a risky asset with return equal to the Bovespa index return. Such analysis highlights not only the differences of performance but also the differences of the associated risk level measured by the VaR (Value at Risk) versus return. The methodology used for obtaining the optimal allocation is based on an event tree of market parameters, which is used to reprice the assets comprising the portfolio so that the total profit at the end of the funds life is maximized. The results show that the portfolio comprised of cash, Ibovespa futures and calls of Ibovespa outperforms the Bovespa index and also the portfolio comprised of cash and Bovespa index even when subject to the same level of risk. The analysis developed in this paper allows the comparison between dynamic investment strategies, which can be very useful on practical decision making process of asset and liability management.
 
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
Publishing Date
2015-01-20
 
WARNING: Learn what derived works are clicking here.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
CeTI-SC/STI
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2024. All rights reserved.