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Markov regime-switching models : implications for dynamic and long-short strategies
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Economia e Gestão | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Barroso, Pedro | |
| dc.contributor.author | Alves, Ana Barata Feyo Engelking | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-28T15:22:55Z | |
| dc.date.available | 2024-05-28T15:22:55Z | |
| dc.date.issued | 2024-01-25 | |
| dc.date.submitted | 2024-01-03 | |
| dc.description.abstract | Conventional wisdom posits that investors should refrain from market timing. Challenging this, recent work using Markov regime-switching models argues that the market and a set of other risk premiums can be effectively timed and thus investors can avoid periods of high volatility diminishing losses, whilst still taking advantage of positive returns in a stable economy. Existing literature focuses mostly on in-sample predictability. This thesis tests those conclusions in an out-of-sample setting, contributing to existing literature by further investigating how to time the market’s conditions using a Markov regime-switching model. More specifically, I estimate regime presence based on different variables, such as market turbulence, inflation, and economic growth. Regimes relate to either a highly volatile state, defined by economic contraction, or a more stable state, defined by economic growth. Additionally, in this thesis, I analyze different assets and risk premiums’ performance out-of sample, by comparing both a regime-based dynamic and a long-short strategy against a static one. The regime-based strategies’ allocations are adapted to maximize returns whilst diminishing volatility given the presence of the regimes identified. I find that using a Markov regime-switching model to time the market and adjust portfolio allocations significantly decreases volatility, greatly improving risk-adjusted performance. However, regime-based strategies do not appear to yield higher returns than a simple static allocation. Truly, they struggle to outperform a static strategy and market benchmarks. Nonetheless, some strategies based on market turbulence produce interesting alphas, suggesting that more research on regime-based strategies is warranted. | pt_PT |
| dc.description.abstract | É do conhecimento geral que os investidores se devem abster da prática de market-timing. No entanto, o uso recente de modelos Markov de mudança de regime (MMMR) contraria esta afirmação, defendendo que é possível fazer timing do mercado e de um conjunto de prémios de risco, levando os investidores a evitar períodos de elevada volatilidade, diminuindo perdas, beneficiando simultaneamente de retornos positivos numa economia estável. A literatura existente foca-se maioritariamente numa previsão in-sample. A presente tese testa as conclusões prévias out-of-sample (OOS). Mais concretamente, identifico a presença de regimes baseada em diferentes variáveis, como turbulência de mercado, inflação e crescimento económico. Os regimes correspondem a um estado de grande volatilidade (contração económica), ou a um estado mais estável (crescimento económico). Adicionalmente, analiso o desempenho de diversos ativos e prémios de risco OOS, comparando uma estratégia dinâmica e uma longa-curta dependentes dos regimes versus uma estratégia estática. As alocações das estratégias baseadas em regimes são adaptadas para maximizar retornos, simultaneamente diminuindo a volatilidade, tendo em conta os regimes identificados. Nesta tese, concluo que utilizar um MMMR para timing do mercado e para ajustar alocações de portfólio reduz significativamente a volatilidade, aumentando consideravelmente a risk-adjusted performance. No entanto, estratégias baseadas em regimes parecem não produzir retornos mais elevados comparativamente a uma estratégia estática. Efetivamente, estas estratégias não têm um desempenho superior a uma estratégia estática e ao mercado enquanto benchmarks. Não obstante, algumas estratégias baseadas em turbulência levam a alphas interessantes, o que sugere justificar-se mais investigação em estratégias baseadas em regimes. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203588584 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/45306 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.subject | Markov regime-switching models | pt_PT |
| dc.subject | Dynamic strategy | pt_PT |
| dc.subject | Long-short strategy | pt_PT |
| dc.subject | Regime-dependent allocation | pt_PT |
| dc.subject | Economic regime variables | pt_PT |
| dc.subject | Modelos Markov de mudança de regime | pt_PT |
| dc.subject | Estratégia dinâmica | pt_PT |
| dc.subject | Estratégia longa-curta | pt_PT |
| dc.subject | Alocação baseada em regimes | pt_PT |
| dc.subject | Variáveis económicas de regimes | pt_PT |
| dc.title | Markov regime-switching models : implications for dynamic and long-short strategies | pt_PT |
| dc.title.alternative | Modelos Markov de mudança de regime : implicações para estratégias dinâmicas e longas-curtas | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Finanças | pt_PT |