Karehnke, PaulGalhardas, Carlota Rendeiro2021-09-272021-09-272021-01-272021http://hdl.handle.net/10400.14/35249Commodity investment is fundamentally motivated by a desire to improve the performance of portfolios composed of stocks and bonds. Throughout this paper we analyze the out-of-sample performance effects derived from including commodities in a stock-bond portfolio for seven distinct asset allocation models – equally and strategically weighted portfolios, risk-parity, reward-to-risk timing, as well as, minimum-variance, mean-variance, and Black-Litterman. We analyze seven commodity groups and consider two distinct investor profiles, while constructing portfolios in which commodities are picked in a consistent standard format, and portfolios in which commodities are dynamically picked and adjusted every month. Precious metals emerge from our static portfolio allocation analysis as the commodity group with the clearest and most significant portfolio benefits. Concurrently, dynamic portfolio allocation yields very appealing returns, performing well in terms of risk-return tradeoff measures, while delivering more consistent results across asset allocation models when compared to static allocation. Portfolio gains remain highly linked to the macroeconomic environment, demonstrating that investments in industrial metals generate considerable improvements for favorable subperiods of stability and growth, whereas precious metals are particularly beneficial in the face of unstable subperiods.O investimento em commodities é fundamentalmente motivado pelo desejo de melhorar o desempenho de portfólios compostos por ações e obrigações. Ao longo deste estudo, analisamos os efeitos do desempenho out-of-sample resultantes da inclusão de commodities num portfólio composto por ações e obrigações para sete modelos de alocação de ativos distintos –equally-weighted, strategically-weighted, risk-parity, reward-to-risk timing, bem como, minimum-variance, mean-variance, e Black-Litterman Analisamos sete classes commodities e consideramos dois perfis de investidores distintos, enquanto construímos portfólios em que as commodities são escolhidas num padrão consistente, e portfólios em que as commodities são escolhidas e ajustadas dinamicamente todos os meses. Os metais preciosos emergem da nossa análise de alocação estática como a classe de commodities com os benefícios mais significativos. A alocação dinâmica produz retornos muito atrativos, tendo um bom desempenho em termos de medidas de retorno ajustadas ao risco, enquanto proporciona resultados mais consistentes ao longo dos modelos de alocação de ativos, quando comparados com a alocação estática. Os ganhos dos portfólios permanecem altamente ligados a fatores macroeconómicos, demonstrando que os investimentos em metais industriais geram melhorias consideráveis para subperíodos favoráveis de estabilidade e crescimento, enquanto que os metais preciosos são particularmente benéficos em subperíodos instáveis.engPortfolio developmentAsset allocation modellingCommodity investmentStock-bond portfolioStatic portfolio allocationDynamic portfolio allocationConstrução de portfóliosModelagem da alocação de ativosInvestimento em commoditiesPortfólio de ações e obrigaçõesAlocação estáticaAlocação dinâmicamaster thesis202656659