Analise Comparativa De Modelos De Otimização No Mercado Brasileiro

Abstract

ResumoO presente trabalho propõe uma análise comparativa dos modelos de otimização no mercado brasileiro. A utilização dos modelos é baseada na substituição da variância pelo Valor em Risco (VaR) e a Perda Esperada (ES) como medida de risco. A análise separa em dois momentos distintos: um dentro da amostra, em retornos diários compreendidos entre janeiro de 2003 a dezembro de 2010; e outro fora da amostra, numa periodicidade diária de retornos de janeiro de 2010 a dezembro de 2013. Como resultados, observa-se que tanto dentro da amostra como no horizonte de investimento de longo prazo fora da amostra, modelos ligados às medidas de risco apresentaram melhores desempenhos, sobretudo em caso de quebra do mercado. Por outro lado, no curto e médio prazos de investimento, as estratégias de mínima-variância e média-variância obtiveram os melhores resultados. Economicamente, o investidor pode se utilizar dos modelos para maior segurança na alocação de seus ativos em períodos turbulentos. Em implicações teóricas, verifica-se a importância da não utilizar excessivamente apenas um único modelo de otimização para a gestão de portfólios. Palavras-chave: Modelos de Otimização. Medidas de Desempenho. AbstractThis paper proposes a comparative analysis of optimization models in the Brazilian market. The use of models is based on replacement of variance as measure of risk to Value at Risk (VaR) and Expected Loss (ES). The analysis separates in two different times: in-sample, understood in daily returns between January 2003 and December 2010; and another out-ofsample on a daily basis of returns from January 2010 to December 2013. As results, this paper observe that both, in-sample as the investment horizon out-of-sample long-term, models involved in risk measures presented better performance, especially in case of market crash. On the other side, in short-term and medium-term investment horizons, models of minimumvariance and mean-variance obtained the best results. Economically, the investor can use the models for increased safety in the allocation assets in turbulent periods. In theoretical implications, there is the importance of not using excessively a single optimization model for the management of portfolios.