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Aplicação da teoria de Markowitz em um plano de benefício definido – caso ELOS
No full textTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Sócio-Econômico. Economia.As Entidades Fechadas de Previdência Complementar vêm apresentando déficits crescentes desde 2010 até os dias atuais. Na prática, os déficits representam um grande problema para os Fundos de Pensão, pois estes não irão conseguir cumprir com o seu principal objetivo que é complementar a perda de renda ocasionada pela aposentadoria. Na literatura moderna há diversas teorias de otimização de carteiras que podem auxiliar os gestores da Fundação a minimizar estes impactos. O modelo escolhido foi o de Markowitz, já que é o primeiro a tratar de otimização de carteiras e é apresentado como o mais conhecido de otimização. Resumidamente, o modelo propõe encontrar a máxima rentabilidade média para um determinado nível de risco. O presente estudo visa avaliar a aplicabilidade do modelo de Markowitz em um Plano de Benefício Definido e consequentemente dar suporte ao gestor nas decisões. Foram utilizadas três estratégias e, todas tiveram resultados satisfatórios tanto em retorno absoluto quanto melhor relação risco/retorno
Minimização do risco em carteira: aplicação da moderna teoria do portfólio
No full textTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Sócio-Econômico. Economia.O elevado nível de oscilação no preço dos ativos no mercado acionário, ocasionado por expectativas dos agentes econômicos resulta em alto risco para os investidores, uma vez que tal comportamento torna-se imprevisível na presença de choques econômicos. Nesse sentido, os investidores procuram ao máximo inibir o componente aleatório dos preços dos ativos financeiros, por meio de um processo de diversificação de ativos. Dentre as metodologias existentes para a minimização do risco estão a de Markowitz e Sharpe. A metodologia de Markowitz é caracterizada pela otimização do trade-off entre risco e retorno, e permite delinear uma fronteira eficiente de portfólios, no qual se identifica as melhores composições de ativos para cada nível de risco assumido. Enquanto isso, o método de Sharpe, mais conhecido como CAPM, complementa a base da teoria moderna do portfólio. Dessa forma, o objetivo do presente estudo é utilizar uma metodologia de otimização de portfólio capaz de minimizar o risco e identificar seu maior retorno médio para cada nível de risco assumido. A partir da inclusão de um ativo livre de risco à fronteira eficiente de Markowitz, é possível determinar seu retorno exigido para os ativos. Conclui-se que a aplicação dos métodos à um caso real, por meio da utilização do software MatLab, apresentou-se eficaz, uma vez que foi possível identificar a minimização do risco mediante o procedimento de diversificação de ativos e a composição ideal para o alcance do ponto máximo do índice Sharpe
Risk forecasting models and optimal portfolio selection.
No full textThis study analyses, from an investor's perspective, the performance of several risk forecasting models in obtaining optimal portfolios. The plausibility of the homoscedastic hypothesis implied in the classical Markowitz model is dicussed and more general models which take into account assymetry and time varying risk are analysed. Specifically, it studies whether ARCH-type based models obtain portfolios whose risk-adjusted returns exceed those of the classical Markowitz model. The same analysis is performed with models based on the Lower Partial Moment (LPM) which take into account the assymetry in the distribution of returns. The results suggest that none of the models achieve a clearly superior average performance. It is also found that models based on semivariance perform as well as those based on the variance, but not better than, even if the evaluation criterion is based on the Reward-to-Semivariance ratio. When attention turns to the analysis of worst case performance, the results are clearly different. Models which employ LPM with a high degree of risk aversion (n>2) as the risk measure are consistently superior to those which employ a symmetric measure, either homoscedastic or heteroscedastic.
El modelo de Markowitz en la gestión de carteras
No full text[ES] Desde su aparición, el modelo de Markowitz ha sido un referente teórico fundamental en la selección de carteras de valores, dando lugar a múltiples desarrollos y derivaciones. Sin embargo, su utilización en la práctica entre gestores de carteras y analistas de inversiones no ha sido tan amplia como podría esperarse de su éxito teórico. Con este trabajo pretendemos demostrar que el modelo de Markowitz puede ser de gran utilidad en la práctica. A través de un estudio empírico queremos verificar si el modelo de Markowitz es capaz de proporcionar carteras que nos ofrezcan una mayor rentabilidad y un menor riesgo que la cartera representada por los índices IBEX-35 e IGBM. Así mismo, pretendemos comprobar la supuesta eficiencia de estos índices
como representantes de la cartera de mercado teórica.[EN] Since its first appearance, The Markowitz model for portfolio selection has been a basic theoretical reference, opening several new development options. However, practically it has not been used among
portfolio managers and investment analysts in spite of its success in the theoretical field. With our paper we would like to show how The Markowitz model may be of great help in real stock markets. Through an empirical
study we want to verify the capability of Markowitz’s model to present portfolios with higher profitability and lower risk than the portfolio represented by IBEX-35 and IGBM indexes. Furthermore, we want to test
suggested efficiency of these indexes as representatives of market theoretical-portfolio
Decisão de investimento: uma proposta de adequação da teoria moderna de portfólio e Life Cycle Investing na previdência complementar
No full textDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio Econômico, Programa de Pós-Graduação em Administração, Florianópolis, 2013.O paradigma econômico mundial não é mais o mesmo desde a última crise financeira em 2008. Os prejuízos causados para a sociedade são inúmeros e refletem em todos os setores da economia mundial e nacional. Os impactos dessa crise foram enormes para o setor de previdência complementar, uma vez que as Entidades Fechadas de Previdência Complementar aplicam os recursos de seus participantes nos mercados financeiros. Esse contexto de mudanças e riscos aponta para um realinhamento equilibrado e diversificado das carteiras de investimento dos fundos de pensão brasileiros, no intuito de diminuir os riscos e maximizar os retornos. Em seu estudo, Portfolio Selection, Markowitz demonstra como os investidores devem aplicar seus recursos levando em conta a relação risco e retorno esperado. (Teoria Moderna de Portfólio). Enquanto a teoria de Markowitz trata da diversificação dos investimentos em uma carteira, os princípios de Life Cycle Investing propõe essa diversificação também ao longo do tempo. A junção do modelo de Markowitz com Life Cycle Investing demonstrou em seus testes que pode trazer benefícios para as Entidades Fechadas de Previdência Complementar, quando tratamos de seus investimentos. Por meio da análise de dados estatísticos do mercado financeiro brasileiro, juntamente com modelagem e simulações, demonstrou-se a eficácia do modelo proposto para os fundos de pensão brasileiros embasado na Teoria Moderna de Portfólio e os princípios de Life Cycle Investing. <br
author-bios-SRD-19-0063.R1 – Supplemental material for The Network Structure of Police Misconduct
No full textSupplemental material, author-bios-SRD-19-0063.R1 for The Network Structure of Police Misconduct by George Wood, Daria Roithmayr and Andrew V. Papachristos in Socius</p
Robust Portfolio Optimization with a Hybrid Heuristic Algorithm
No full textEstimation errors in both the expected returns and the covariance matrix hamper the constructing of reliable portfolios within the Markowitz framework. Robust techniques that incorporate the uncertainty about the unknown parameters are suggested in the literature. We propose a modification as well as an extension of such a technique and compare both with another robust approach. In order to eliminate oversimplifications of Markowitz’ portfolio theory, we generalize the optimization framework to better emulate a more realistic investment environment. Because the adjusted optimization problem is no longer solvable with standard algorithms, we employ a hybrid heuristic to tackle this problem. Our empirical analysis is conducted with a moving time window for returns of the German stock index DAX100. The results of all three robust approaches yield more stable portfolio compositions than those of the original Markowitz framework. Moreover, the out-of-sample risk of the robust approaches is lower and less volatile while their returns are not necessarily smaller.Hybrid heuristic algorithm, Markowitz, Robust optimization, Uncertainty sets.
The Markowitz model for portfolio selection
No full textSince its first appearance, The Markowitz model for portfolio selection has been a basic theoretical reference, opening several new development options. However, practically it has not been used among portfolio managers and investment analysts in spite of its success in the theoretical field. With our paper we would like to show how The Markowitz model may be of great help in real stock markets. Through an empirical study we want to verify the capability of Markowitz’s model to present portfolios with higher profitability and lower risk than the portfolio represented by IBEX-35 and IGBM indexes. Furthermore, we want to test suggested efficiency of these indexes as representatives of market theoretical-portfolio
Sparse and stable Markowitz portfolios
No full textWe consider the problem of portfolio selection within the classical Markowitz meanvariance optimizing framework, which has served as the basis for modern portfolio theory for more than 50 years. Efforts to translate this theoretical foundation into a viable portfolio construction algorithm have been plagued by technical difficulties stemming from the instability of the original optimization problem with respect to the available data. Often, instabilities of this type disappear when a regularizing constraint or penalty term is incorporated in the optimization procedure. This approach seems not to have been used in portfolio design until very recently. To provide such a stabilization, we propose to add to the Markowitz objective function a penalty which is proportional to the sum of the absolute values of the portfolio weights. This penalty stabilizes the optimization problem, automatically encourages sparse portfolios, and facilitates an effective treatment of transaction costs. We implement our methodology using as our securities two sets of portfolios constructed by Fama and French: the 48 industry portfolios and 100 portfolios formed on size and book-to-market. Using only a modest amount of training data, we construct portfolios whose out-of-sample performance, as measured by Sharpe ratio, is consistently and significantly better than that of the naïve portfolio comprising equal investments in each available asset. In addition to their excellent performance, these portfolios have only a small number of active positions, a desirable feature for small investors, for whom the fixed overhead portion of the transaction cost is not negligible. JEL Classification: G11, C00Penalized Regression, Portfolio Choice, Sparse Portfolio
Effectiveness of Portfolio Selection Using Markowitz Model and Broker Recommendation in Indonesia Stock Exchange (Mining, Agriculture, and Infrastructure Industry)
No full textThis article analyzes the effectiveness of Portfolio Selection Using Markowitz Model and brokerage recommendation in Indonesia Stock Exchange (Mining, Agriculture, and Infrastructure Industry) in 2016. This study aims at determining the more effective model between Markowitz Model and brokerage recommendation for minimizing the risk and maximizing the expected return in investor’s portfolio. The study has used quantitative and qualitative approach. The research model used was Markowitz Model to divide and determine the proportion of the stock quantitatively. On the other hand, brokerage recommendations were also used to determine the stocks qualitatively as comparative to the Markowitz Model. Thereafter, the stocks from Markowitz Model and brokerage recommendation were observed for three months on weekly basis to calculate the stock and portfolio returns. Moreover, OLS regression was performed to analyze the effectiveness of Markowitz Model and brokerage recommendation. The result of this article indicated that Markowitz Model was more effective to be used as portfolio-selection tool than the broker recommendation.
Keywords: Markowitz Model, brokerage, portfolio selection, OLS regression, stock marke
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