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http://monografias.uem.mz/handle/123456789/4403
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | Comparação entre Modelos de optimização de carteiras de investimento baseados em utilidade e risco: uma análise aplicada aos activos da bolsa de valores Sul-Africana |
Autor(es): | Silva, Tı́rcia Suzy Joaquim da |
Primeiro Orientador: | Namuiche, Herlander |
metadata.dc.contributor.advisor-co1: | Namuiche, Herlander |
Resumo: | A optimização de carteiras é uma prática fundamental no mercado financeiro, buscando equili- brar retorno e risco através da selecção e alocação eficiente de activos. Por meio de modelos matemáticos e estatı́sticos, como a Teoria Moderna de Portfólio, os investidores podem construir carteiras que maximizam os retornos esperados para um determinado nı́vel de risco ou minimizam o risco para um retorno desejado. Todos os investidores enfrentam o dilema de retorno contra risco, ou seja, normalmente, um investimento numa carteira que prometa produzir um retorno grande tem associado um risco elevado, por outro lado, um investimento que origine um retorno mais baixo, será menos arriscado. Portanto, o investidor tem que decidir em que activos investir, quanto deve alocar em cada e, finalmente, quando investir. Usou-se dados sobre preço de acções em diferentes empresas sul africanas, diversificando quanto ao sector, no perı́odo de 26/03/2018 a 23/03/23. De modo a alcançar os objectivos, usou-se dois modelos distintos para a construção e optimização das carteiras, nomeadamente, modelo de investimento baseado em utilidade (Média-Variância) e modelo de investimento baseado em risco Conditional Value at Risk (CVaR). Embora o gráfico de comparação de desempenho dos modelos Media-Variância e CVaR mostrem que o modelo Média- Variância apresenta maiores retornos que o modelo CVaR, verificou-se que os resultados obtidos com o modelo de Média-Variância sugeriram uma alocação mais selectiva de activos, com a ex- clusão de algumas empresas da carteira de investimento. Por outro lado, o CVaR indicou uma estratégia mais inclusiva, recomendando o investimento em todas empresas da JSE, com maior ênfase para algumas delas. |
Abstract: | Portfolio optimization is a fundamental practice in the financial market, seeking to balance return and risk through the selection and efficient allocation of assets. Through mathematical and sta- tistical models such as Modern Portfolio Theory, investors can construct portfolios that maximize expected returns for a given level of risk or minimize risk for a desired return. All investors face the dilemma of return versus risk, that is, normally, an investment in a portfolio that promises to produce a high return is associated with high risk, on the other hand, an investment that generates a lower return will be less risky. Therefore, the investor has to decide which assets to invest in, how much to allocate to each and, finally, when to invest. Data on share prices in different South African companies were used, diversifying according to the sector, in the period from 26/03/2018 to 23/03/23. To achieve the objectives, two different models were used to construct and optimize portfolios, namely, utility-based model (Mean-Variance) and risk-based model (CVaR). Although the performance comparison chart of the Media-Variance and Cvar models shows that the Mean- Variance model presents higher returns than the CVaR model, it was found that the results obtained with the Mean-Variance model suggested a more selective asset allocation , excluding some com- panies from the investment portfolio. On the other hand, CVaR indicated a more inclusive strategy, recommending investment in all JSE companies, with greater emphasis on some of them. |
Palavras-chave: | Optimização de carteiras Carteiras de investimento Média-variância CVaR Bolsa de valores |
CNPq: | Ciências Sociais Aplicadas Economia |
Idioma: | por |
País: | Moçambique |
Editor: | Universidade Eduardo Mondlane |
Sigla da Instituição: | UEM |
metadata.dc.publisher.department: | Faculdade Ciências |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://monografias.uem.mz/handle/123456789/4403 |
Data do documento: | 2-Mai-2024 |
Aparece nas coleções: | FC - Estatística |
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