Fatores de risco e ciclos econômicos: evidências para o mercado financeiro brasileiro
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Orientador
Villani Junior, Adhemar
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Tipo de documento
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2023
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Resumo
Este estudo tem como foco analisar o desempenho de fatores de risco em diversos regimes
econômicos. Desenvolvendo um indicador para a definição dos ciclos de negócios no Brasil,
utilizando cinco variáveis econômicas e de mercado para estruturação desse índice. O indicador é
construído a partir da técnica estatística PCA e usa-se o filtro de tendência L1 para identificar a
direção da economia. A partir disso, projeta-se um modelo de alocação de fatores baseado em ciclos
(dynamic rotation) para o mercado brasileiro. As análises demonstram que a estratégia dynamic
rotation não supera risk parity em termos de Sharpe. Contudo, o indicador macroeconômico é útil
e indica ser uma boa proxy para os ciclos de negócios no Brasil em tempo real. Ainda, o estudo
indica que pesquisas na área de alocação baseadas em ciclos econômicos podem ser promissoras.
This study aims to analyze the performance of risk factors in various economic regimes. It develops an indicator for defining business cycles in Brazil, using five economic and market variables to structure this index. The indicator is constructed using the statistical technique PCA and employs the L1 trend filter to identify the direction of the economy. Based on this, a cycle based factor allocation model (dynamic rotation) is projected for the Brazilian market. The analysis shows that the dynamic rotation strategy does not outperform risk parity in terms of Sharpe ratio. However, the macroeconomic indicator is useful and proves to be a good proxy for business cycles in Brazil in real time. Furthermore, the study suggests that research in the area of cycle-based allocation can be promising.
This study aims to analyze the performance of risk factors in various economic regimes. It develops an indicator for defining business cycles in Brazil, using five economic and market variables to structure this index. The indicator is constructed using the statistical technique PCA and employs the L1 trend filter to identify the direction of the economy. Based on this, a cycle based factor allocation model (dynamic rotation) is projected for the Brazilian market. The analysis shows that the dynamic rotation strategy does not outperform risk parity in terms of Sharpe ratio. However, the macroeconomic indicator is useful and proves to be a good proxy for business cycles in Brazil in real time. Furthermore, the study suggests that research in the area of cycle-based allocation can be promising.
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