RACE: Revista de Administração, Contabilidade e Economia (Feb 2015)

APLICAÇÃO DA FRONTEIRA EFICIENTE POR MEIO DAS TÉCNICAS DE BOOTSTRAPPING E MONTE CARLO: UMA PARALELIZAÇÃO ENTRE BM&FBOVESPA E NYSE A PARTIR DAS PRINCIPAIS ADRS BRASILEIRAS / Application of efficient frontier through bootstrapping and Monte Carlo techniques

  • Carolina Magda da Silva Roma,
  • Robert Aldo Iquiapaza,
  • Bruno Pérez Ferreira

DOI
https://doi.org/10.18593/race.v14i1.4982
Journal volume & issue
Vol. 14, no. 1
pp. 121 – 142

Abstract

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Neste artigo é revisitada a área de gestão de investimento no artigo de Markowitz (1952) que definiu formalmente o retorno de um investimento e o risco, inserindo no cômputo deste último a covariância, isto é, a forma como os ativos se movimentam um em relação ao outro. Com tais definições realizadas, Markowitz (1952) apresentou a fronteira eficiente como aquele conjunto de investimento que apresenta a melhor relação retorno versus risco, o qual os investidores podem utilizar para balizar seus investimentos. Dessa forma, a presente pesquisa objetivou construir, a partir de dados históricos mensais relativos ao período entre fevereiro de 2010 e abril de 2013, a fronteira eficiente utilizando três metodologias diferentes de dados de entrada, que foram a maneira tradicional baseada na série histórica, por bootstrapping e Simulação de Monte Carlo, como também a obtenção do Índice de Sharpe (IS) para identificar a possível superioridade de algum dos métodos. Para esse fim, foi selecionada uma amostra composta por 10 companhias brasileiras emissoras de American Depositary Receipts (ADRs) e classificadas como Top Components do Dow Jones Brazil Titans ADR Index (BR 20). Os principais resultados evidenciaram que pelo método de bootstrapping comparado com a Simulação de Monte Carlo foi possível rejeitar a hipótese nula de que produzam ISs iguais, porém, não é possível ser feita a mesma afirmação analisando por bootstrapping em relação à metodologia tradicional. Palavras-chave: Fronteira eficiente. Dados históricos. Bootstrapping. Simulação de Monte Carlo. Índice de Sharpe.