dc.contributorChela, João Luiz
dc.contributorAthayde, Gustavo M. de
dc.contributorEscolas::EESP
dc.contributorTakada, Hellinton Hatsuo
dc.creatorCosta, Flávio César Scalabrini Agostinho
dc.date.accessioned2019-09-13T15:45:10Z
dc.date.accessioned2022-11-03T19:58:09Z
dc.date.available2019-09-13T15:45:10Z
dc.date.available2022-11-03T19:58:09Z
dc.date.created2019-09-13T15:45:10Z
dc.date.issued2019-08-14
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/10438/28032
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5030650
dc.description.abstractA análise de estilo baseada em retornos proposta por Sharpe (1992) busca explicar a composição de fundos de investimentos a partir de um modelo de fatores. Baseado na publicação de Simonian e Wu (2019), neste trabalho buscou-se testar uma técnica chamada de Rige Regression aplicada no escopo da análise de estilo afim de projetar retornos de fundos multimercados brasileiros. Este método propõe a penalização dos fatores adicionando viés à estimação dos coeficientes diminuindo a variância dos resultados possibilitando o aumentando do poder preditivo do modelo. Ainda, esta técnica é capaz de ajustar o efeito de multicolinearidade de fatores que pode existir no modelo tradicional. A proposta foi implementada utilizando 4 modelos com diferentes fatores e complexidades em um conjunto de fundos multimercados brasileiros afim de comparar o poder preditivo dos métodos e os modelos.
dc.description.abstractThe return-based style analysis proposed by citeonline Sharpe1992 seeks to explain the composition of investment funds from a factor model. Based on the publication of citeonline Simonian159, this paper aimed to test a technique called textit Rige Regression applied in the scope of style analysis in order to project returns of Brazilian multimarket funds. This method proposes the penalization of the factors by adding bias to the coefficient estimation, reducing the variance of the results and increasing the predictive power of the model. Moreover, this technique is able to adjust the multicollinearity effect of factors that may exist in the traditional model. The proposal was implemented using 4 models with different factors and complexities in a set of Brazilian multimarket funds in order to compare the predictive power of the methods and the models.
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectStyle analysis
dc.subjectRidge regression
dc.subjectMultimercado funds
dc.subjectMulticollinearity
dc.subjectPenalization method
dc.subjectAnálise de estilo
dc.subjectFundos multimercado
dc.subjectMulticolinearidade
dc.subjectMétodo de penalização
dc.titleProjeção de retornos utilizando Ridge Regression: uma aplicação aos fundos multimercados brasileiros
dc.typeDissertation


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