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Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
I find that extending the breadth of a simple linear asset allocation model, by increasing the
number of characteristics analyzed and/or including two-way interaction terms, leads to better
performing portfolios in terms of risk-adjusted returns and active-portfolio management
suitability. Of the characteristics analyzed, Size, Value, Momentum and Bid-Ask Spread are
the main ones driving cross-sectional returns, with 5Y Jensen’s Alpha and Standard Deviation
playing a minor role. Moreover, I explore the effect of using interaction terms built on
standardized and unstandardized characteristics and find that these different formulations
impact on the portfolios’ results with an In-Sample statistically significant difference in
performance. Furthermore, both formulations result in statistically meaningful coefficients,
with some exceptions. The results obtained are satisfactory enough Out-of-Sample when
looking at the Sharpe Ratio of the optimized portfolios, with an average loss of 17.28
percentage points and a maximum loss of 23.15 percentage points with respect to the models’
In-Sample performances; most of them outperform the Baseline PPP portfolio in this setting,
yet the difference is not statistically significant. Looking instead at the Information Ratio,
none of the optimized portfolio yield a higher Information Ratio than the Baseline PPP
portfolio, although some come close. Nevertheless, the difference in performance between
models using standardized and unstandardized interaction terms is still significant Out-of Sample: I find that standardized models outperform unstandardized ones.
Verifico que ampliar a amplitude de um modelo simples de alocação de ativos linear, aumentando o número de características analisadas e/ou incluindo termos de interação bidirecionais, resulta em carteiras com melhor desempenho em termos de retorno ajustado ao risco e adequação na gestão ativa de carteiras. Das características analisadas, Size, Value, Momentum e Bid-Ask Spread são as principais influenciadoras dos retornos transversais, com Alfa de Jensen a 5 anos e Desvio Padrão desempenhando um papel menor. Além disso, exploro o efeito do uso de termos de interação construídos com base em características padronizadas e não padronizadas e concluo que essas formulações diferentes afetam os resultados das carteiras, com uma diferença estatisticamente significativa no desempenho dentro da amostra. Ambas as formulações resultam em coeficientes estatisticamente significativos, com algumas exceções. Os resultados obtidos são satisfatórios fora da amostra ao analisar o Índice de Sharpe das carteiras otimizadas, com uma perda média de 17.28 pontos percentuais e uma perda máxima de 23.15 pontos percentuais em relação ao desempenho dos modelos na amostra. A maioria supera o desempenho da carteira PPP de referência nesse contexto, embora a diferença não seja estatisticamente significativa. Ao analisar o Índice de Informação, nenhuma das carteiras otimizadas apresenta um índice de informação superior ao da carteira PPP de referência, embora algumas se aproximem. No entanto, a diferença de desempenho entre os modelos que utilizam termos de interação padronizados e não padronizados continua sendo significativa fora da amostra: verifico que os modelos padronizados superam os não padronizados.
Verifico que ampliar a amplitude de um modelo simples de alocação de ativos linear, aumentando o número de características analisadas e/ou incluindo termos de interação bidirecionais, resulta em carteiras com melhor desempenho em termos de retorno ajustado ao risco e adequação na gestão ativa de carteiras. Das características analisadas, Size, Value, Momentum e Bid-Ask Spread são as principais influenciadoras dos retornos transversais, com Alfa de Jensen a 5 anos e Desvio Padrão desempenhando um papel menor. Além disso, exploro o efeito do uso de termos de interação construídos com base em características padronizadas e não padronizadas e concluo que essas formulações diferentes afetam os resultados das carteiras, com uma diferença estatisticamente significativa no desempenho dentro da amostra. Ambas as formulações resultam em coeficientes estatisticamente significativos, com algumas exceções. Os resultados obtidos são satisfatórios fora da amostra ao analisar o Índice de Sharpe das carteiras otimizadas, com uma perda média de 17.28 pontos percentuais e uma perda máxima de 23.15 pontos percentuais em relação ao desempenho dos modelos na amostra. A maioria supera o desempenho da carteira PPP de referência nesse contexto, embora a diferença não seja estatisticamente significativa. Ao analisar o Índice de Informação, nenhuma das carteiras otimizadas apresenta um índice de informação superior ao da carteira PPP de referência, embora algumas se aproximem. No entanto, a diferença de desempenho entre os modelos que utilizam termos de interação padronizados e não padronizados continua sendo significativa fora da amostra: verifico que os modelos padronizados superam os não padronizados.
Description
Keywords
Parametric portfolio policies Asset allocation Interaction terms Alocação de activos Termos de interacção