Otimização robusta de portfólios: Avaliação da eficiência sob condições de risco e incerteza na abordagem de estado de baixa do mercado.

Abstract

O objetivo desta tese é apresentar uma nova proposta para formação de portfólios robustos a partir da análise estocástica de eficiência de ações de empresas negociadas na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBovespa). Para isto, informações dos ativos em períodos de baixa do mercado (worst state) foram agrupados por meio do agrupamento hierárquico (hierarchical clustering), e então submetidos a uma análise estocástica de eficiência por meio do modelo Chance Constrained Data Envelopment Analysis. Por fim, para se obter a ideal participação de cada ativos, estes foram submetidos a um modelo clássico da alocação de capital. Os portfólios formados com o método proposto foram analisados e comparados a outros formados por diferentes modelos. A utilização em conjunto de tais abordagens abastecidas de informações de pior estado do mercado permitiu a formação de portfólios robustos que apresentaram um maior retorno acumulado no período de validação, resultaram em portfólios com menores valores beta, e ainda permitiram a inserção de variáveis fundamentalistas na formação dos portfólios.