| Summary: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico, Programa de Pós-Graduação em Economia, Florianópolis, 2016. === Made available in DSpace on 2016-09-20T04:10:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1
340645.pdf: 1079394 bytes, checksum: 2903b3f88ff2a27db050c3054b673ce4 (MD5)
Previous issue date: 2016 === Abstract : Two crucial aspects to the problem of investment portfolio selection are the specification of the model for expected returns and its covariances, as well as the choice of the investment policy to be adopted. This dissertation empirically shows that these two aspects are intrinsically attached to the impact due to transaction costs. In order to
do that, we implemented 11 diffferent models of covariances to generate a set of 17 portfolio selection policies in a sample composed by the 50 most traded stocks of the S&P100 index from 01/2004 to 01/2014. The performance of those portfolios was evaluated based on diffferent methods and considering the impact of alternative levels of proportional transaction costs. The results indicated that GARCH-type conditional covariances show superior results when compared to the ones obtained with static models only when the level of transaction cost is lower than 10 basis points. Besides,
portfolio policies that ignore the covariance structure such as the ones proposed in Kirby & Ostdiek (2012) are more robust specially in scenarios with higher transaction costs. When instead we select the best performing policy each period through a
dynamic model selection, we manage to increase the risk adjusted returns to transaction costs as high as 30 basis points. === Dois aspectos cruciais do problema de seleção de portfólio para investimento são a especificação do modelo para os retornos esperados e suas covariâncias, assim como a escolha da política de investimento a ser adotada. Esta dissertação empiricamente mostra que esses dois aspectos estão intrínsicamente associados ao impacto dos custos de transação. Para tanto, nós implementamos 11 modelos diferentes de covariancias para gerar um conjunto de 17 políticas de seleção de portfólio em uma amostra composta pelas 50 ações mais negociadas do índice S&P100 entre 01/2004 e 01/2014. A
performance destes portfólios foi avaliada com base em diferentes métodos e considerando o impacto de nívels alternativos de custos de transação proporcionais. Os resultados indicaram que modelos do tipo GARCH de covariâncias condicionais exibiram resultados superiores quando comparados com os obtidos com modelos estáticos apenas quando o nível do custo de transação era inferior a 10 pontos base. Além disso, politicas de seleção de portfólio que ignoram a estrutura das covariâncias como as propostas por Kirby & Ostdiek (2012) são mais robustas especialmente em
cenários com custos de transação mais altos. Quando selecionamos a política com melhor performance a cada período através de uma stratégia de seleção dinâmica de modelos, nós conseguimos aumentar os retornos ajustados ao risco para custos de transação tão altos quanto 30 pontos base.
|
|---|
