| Summary: | Submitted by Eduardo Hazarabedian Souza (ehsouza@gmail.com) on 2011-09-05T20:57:06Z
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Em caso de dúvidas estamos à disposição.
Att,
Gisele Hannickel
Secretaria de Registro on 2011-09-06T12:23:38Z (GMT) === Submitted by Eduardo Hazarabedian Souza (ehsouza@gmail.com) on 2011-09-08T16:35:35Z
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Previous issue date: 2011-08-10 === This work contributes to improve the solution of two different models trough the joint of them. In one hand, it sophisticates the risk parameters of a dynamic portfolio by using the definitions and restrictions of Campbell and Viceira (2002) life cycle preference model. In the other hand, develop better results in maximizing the utility of the life cycle model by using the dynamic portfolio instead of a risky asset or a static portfolio. The recent models of dynamic allocation depend on computing power and advanced numerical methods , which make then out of reach for common investors. This work uses a technique developed by Brandt and Santa-Clara (2004) that is no more difficult to calculate than the traditional Markowitz approach. This technique is applied, then, at the life cycle model to adjust the risk of the portfolio through variables more realistic for the common investor than a relative risk aversion level. Empirical results show that there is an important gain to use the dynamic portfolio comparing to a static portfolio not only in terms of Sharpe ratio but also at the life cycle model. Even though the models had been developed for the United States reality, the use of them in Brazil also brought the same gains. === Este trabalho busca melhorar a solução de dois modelos distintos através da aplicação conjunta dos mesmos. Por um lado, sofistica os parâmetros de risco em um modelo de alocação dinâmica por utilizar definições e restrições do modelo de preferências em ciclo de vida de Campbell e Viceira (2002). Por outro, aumenta a maximização de utilidade no modelo de ciclo de vida por utilizar a alocação dinâmica ao invés de um ativo de risco ou carteira estática. Boa parte dos modelos recentes de alocação dinâmica necessitam de ferramentas computacionais e métodos numéricos avançados, o que os impede de ser utilizados de forma mais abrangente no dia a dia. Este trabalho utiliza uma técnica desenvolvida por Brandt e Santa-Clara (2004) que não é mais difícil do que a resolução tradicional de Markowitz. Esta técnica é aplicada, em seguida, no modelo de ciclo de vida para que o risco seja ajustado a partir de variáveis mais realistas para o investidor comum do que o nível de aversão a risco relativo. Os resultados empíricos demonstram que há um importante ganho de eficiência da alocação dinâmica em comparação com carteiras estáticas, tanto em termos de índice de Sharpe quanto no emprego no modelo de ciclo de vida. Apesar de os modelos terem sido desenvolvidos para a realidade dos Estados Unidos, o emprego dos mesmos no Brasil também demonstrou os mesmos ganhos de eficiência.
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