OTIMIZAÇÃO DE CARTEIRAS BASEADA EM MODELOS DE CORRELAÇÕES CONDICIONAIS

Abstract

Modelos multivariados de volatilidade baseados em correlações condicionais têm recebido grande atenção em função da sua capacidade de modelar a dinâmica presente nas matrizes de covariâncias de retornos de ativos financeiros. Neste artigo, analisa-se o desempenho dessa classe de modelos quando aplicados ao problema de seleção de otimização de carteiras de ações. Para isso, implementam-se quatro diferentes especificações parcimoniosas de modelos de correlações condicionais da família Garch. Utilizando-se dados dos mercados acionários brasileiro e norte-americano, obtêm-se carteiras de mínima variância para cada um dos mercados. Os resultados indicam que as carteiras de variância mínima obtidas com modelos de correlações condicionais obtiveram resultados superiores em termos de menor risco, maior retorno ajustado ao risco, maior retorno bruto acumulado e maior excesso de retorno acumulado quando comparados aos principais índices de referência de cada um dos países.