MODELO DE COVARIÂNCIA BAYESIANA PARA SELEÇÃO DE PORTFÓLIOS DE INVESTIMENTOS

A teoria de portfolio e um campo de estudos que se dedica a investigar a tomada de decisao por investidores de recursos. O proposito desse processo e a reducao do risco por meio da diversificacao e, portanto, a garantia de determinado retorno. Apesar disso, o modelo classico de Media-Variância contem criticas quanto a sua parametrizacao, observa-se que o uso da variância e covariâncias possui sensibilidade ao mercado e a estimacao de parâmetros. Como forma de reducao dos erros de estimacao, os modelos bayesianos possuem mais flexibilidade na modelagem, com a possibilidade de inserir parâmetros quantitativos e qualitativos sobre o comportamento do mercado como forma de reducao de erros. Observando isso, o presente trabalho teve como objetivo formular um novo modelo de matriz por meio do teorema de Bayes, como forma de substituicao da covariância no modelo M-V, denominado de MCB - Modelo de Covariância Bayesiana. Para avaliacao do modelo, algumas hipoteses sao formuladas por meio do metodo ex post facto e por analise de sensibilidade. Os benchmarks utilizados como referencia foram: (1) o modelo classico de Media Variância; (2) o Indice de mercado da Bovespa; e, (3) 94 Fundos de Investimento. Os retornos acumulados durante o periodo de maio de 2002 a dezembro de 2009 demonstraram superioridade do MCB em relacao ao modelo classico M-V e o Indice Bovespa, porem assumindo um pouco mais de risco diversificavel que o M-V. A analise robusta do modelo, considerando o horizonte de tempo, constatou retornos proximos ao Ibovespa, considerando menor risco que o mercado. Por ultimo, em relacao ao indice de Mao, o modelo se demonstrou satisfatorio, em retorno e risco, principalmente em prazos mais longos. Por fim, algumas consideracoes sao realizadas, bem como sugestoes de futuros trabalhos.