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Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
Motivated by a long-standing notion of the challenge that is investing successfully in
the Portuguese stock exchange, this thesis studies the implementation in Portugal of a new
model that tackles one of portfolio optimization’s greatest obstacles: estimation errors. The
Galton model, originally developed and tested in the United States market, uses a discovered
pattern in out of sample errors, the difference between forecasted and realized values in out of
sample tests, to correct historical inputs. These errors are mostly disregarded by other
optimization efforts. With the corrected inputs, the model delivers a performance upgrade all
around - more sensible weighting of the assets, improved return performance, returns
concentrated around its mean avoiding extreme occurrences, less turnover and, above all,
accurate forecasting of the portfolios’ volatility, in the same line as the models’ conclusions in
the American market.
Motivado por uma perceção recorrente do desafio que é investir de forma bem-sucedida na bolsa financeira portuguesa, esta tese estuda a implementação em Portugal de um novo modelo que visa resolver um dos maiores obstáculos para a otimização de portfólios: erros de estimação. O modelo Galton, originalmente desenvolvido e testado no mercado dos Estados Unidos da América, utiliza um padrão descoberto nos erros fora da amostra, a diferença entre os valores previstos e os reais, para corrigir os dados históricos inseridos. Estes erros são, maioritariamente, ignorados por outros esforços de otimização. Com os dados corrigidos, o modelo produz uma melhoria no desempenho em todos os aspetos – pesos dos ativos mais contidos, melhoramento a nível de retornos, retornos mais concentrados em volta da sua média evitando ocorrências extremas, menos volume de transações de ativos e, acima de tudo, previsão precisa da volatilidade dos portfólios, em linha com as conclusões do modelo no mercado americano.
Motivado por uma perceção recorrente do desafio que é investir de forma bem-sucedida na bolsa financeira portuguesa, esta tese estuda a implementação em Portugal de um novo modelo que visa resolver um dos maiores obstáculos para a otimização de portfólios: erros de estimação. O modelo Galton, originalmente desenvolvido e testado no mercado dos Estados Unidos da América, utiliza um padrão descoberto nos erros fora da amostra, a diferença entre os valores previstos e os reais, para corrigir os dados históricos inseridos. Estes erros são, maioritariamente, ignorados por outros esforços de otimização. Com os dados corrigidos, o modelo produz uma melhoria no desempenho em todos os aspetos – pesos dos ativos mais contidos, melhoramento a nível de retornos, retornos mais concentrados em volta da sua média evitando ocorrências extremas, menos volume de transações de ativos e, acima de tudo, previsão precisa da volatilidade dos portfólios, em linha com as conclusões do modelo no mercado americano.
Description
Keywords
Covariance matrix Out of sample errors Portfolio optimization Risk management Erros fora da amostra Gestão de risco Matriz de covariância Otimização de portfólios