Minimum Variance Fuzzy Possibilistic Portfolio

Leandro Maciel, Fernando Gomide, Rosangela Ballini

Resumo


CARTEIRA NEBULOSA POSSIBILÍSTICA DE VARIÂNCIA MÍNIMA

OBJETIVOS
O objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho de uma carteira nebulosa (fuzzy) possibilística de variância mínima no mercado de ações brasileiro em comparação com tradicionais modelos de seleção de carteiras construídos a partir de dados numéricos, com o intuito de realçar sua capacidade em tratar informações nebulosas e com incertezas.

METODOLOGIA
A metodologia consiste na composição de uma carteira nebulosa possibilística de variância mínima assumindo que a taxa esperada de retorno da mesma é um número nebuloso, representado por uma função de pertinência Gaussiana. Então, o desempenho da carteira é comparado com uma carteira de variância mínima a partir de dados numéricos, o índice IBOVESPA, uma carteira igualmente ponderada, e a carteira que maximiza o índice de Sharp, em termos de métricas de retorno e de volatilidade.

RESULTADOS E CONCLUSÕES
Os resultados mostraram que a carteira nebulosa possibilística de variância mínima apresentou os maiores retornos com um menor nível de risco em comparação às abordagens alternativas. Além disso, seu coeficiente beta, como medida de risco sistemático, é menor que a unidade, o que indica que tal carteira possui menor risco que a carteira de mercado, isto é, o IBOVESPA. Finalmente, esses resultados foram atingidos com um baixo número de ativos nas carteiras, em contraposição às abordagens concorrentes.

IMPLICAÇÕES PRÁTICAS
Os bons resultados encontrados neste trabalho encorajam pesquisadores, assim como os praticantes de mercado em geral, uma vez que o modelo apresentou bom desempenho com um pequeno número de ativos na carteira, sendo facilmente replicável, e com um baixo nível de risco.

PALAVRAS-CHAVE
Seleção de Carteiras, Teoria Nebulosa Possibilística, Carteira de Variância Mínima.


MINIMUM VARIANCE FUZZY POSSIBILISTIC PORTFOLIO

OBJECTIVE
The aim of this work is to evaluate the performance of a minimum variance fuzzy possibilistic portfolio selected in the Brazilian equity market, against traditional portfolio selection models from crisp data in order to show its capability to deal with uncertain and fuzziness information.

METHODOLOGY
The methodology consists of composing a minimum variance possibility portfolio assuming that the expected rate of returns is a fuzzy number, represented by a Gaussian membership function. Then, its performance is compared against a minimum variance portfolio constructed with real (crisp) numbers, the IBOVESPA equity index, an equally-weighted portfolio, and the maximum Sharpe ratio portfolio in terms of return and volatility metrics.

RESULTS AND CONCLUSIONS
The results show that the minimum variance fuzzy possibilistic portfolio has higher returns with a lower level of risk compared to all alternative approaches. Moreover, its beta coefficient, as a measure of systemic risk, is lower than one, which indicates that the fuzzy possibilistic portfolio has lower risk than the market portfolio, i.e., the IBOVESPA index. Finally, these results were reached with a lower number of assets, compared to the competitive approaches.

PRACTICAL IMPLICATIONS
The good results founded in this work encourage researches, and also all market participants in general, since the model performs well with a few number of assets, being easy replicable and providing a lower level of risk.

KEYWORDS
Portfolio Selection, Fuzzy Possibilistic Theory, Minimum Variance Portfolio.

Referências


BELLMAN, R. E.; & ZADEH, L. A. Decision making in a fuzzy environment. Management Science, v. 17, n. 4, p. 141-164, 1970.

BILBAO-TEROL, A.; GLADISH, B. P.; PARRA, M. A.; & URIA, M. V. R. Fuzzy compromise programming for portfolio selection. Applied Mathematics and Computa-tion, v. 137, p. 251-264, 2006.

CARLSSON, C.; & FULLÉR, R. On possibilistic mean value and variance of fuzzy numbers. Fuzzy Sets and Sys-tems, v. 122, p. 315-326, 2001.

CARLSSON, C.; FULLÉR, R.; & MAJLENDER, P. A possibilistic approach to selecting portfolios with high utility score. Fuzzy Sets and Systems, v. 131, p. 13-21, 2002.

CHEN, L. H.; & HUANG, L. Portfolio optimization of equity mutual funds with fuzzy return rates and risks. Expert Systems With Applications, v. 36, p. 3720-3727, 2009.

CLARK, R.; SILVA, H.; & THORLEY, S. Minimum variance portfolios in the US equity market. Journal of Portfolio Management, v. 33, p. 10-24, 2006

DUBOIS, D.; & PRADE, H. The mean value of a fuzzy num-ber. Fuzzy Sets and Systems, v. 24, p. 279-300, 1987.

ELLIOT, R. J.; SIU, T. K.; & BADESCU, A. On mean-variance portfolio selection under a Markovian regime-switching model. Economic Modelling, v. 27, p. 678-686, 2010.

GUPTA, P.; MEHLAWAT, M. K.; & SAXENA, A. Asset portfo-lio optimization using fuzzy mathematical program-ming. Information Sciences, v. 178, p. 1734-1755, 2008.

HUANG, X. X. A new perspective for optimal portfolio selec-tion with random fuzzy number returns. Information Sciences, v. 177, p. 5404-5414, 2007.

JAGANNATHAN, R.; & MA, T. Risk reduction in large portfolios: Why imposing the wrong constraints helps? Journal of Finance, v. 58, p. 1651-1684, 2003.

JANA, P.; ROY, T. K.; & MAZIMDER, S. K. Multi-objective possibilistic model for portfolio selection with transac-tion cost. Journal of Computational and Applied Math-ematics, v. 228, p. 188-196, 2009.

JORION, P. Bayesian and CAPM estimators of the means: Implications for portfolio selection. Journal of Banking & Finance, v. 15, p. 717-727, 1991.

LEDOIT, O.; & WOLF, M. Robust performance hypothesis testing with the Sharpe ratio. Journal of Empirical Fi-nance, v. 15, p. 850-859, 2008.

LEON, T.; LIEN, V.; & VERCHER, E. Viability of infeasible portfolio selection problems: A fuzzy approach. Euro-pean Journal of Operational Research, v. 139, p. 178-189, 2002.

LI, T.; ZHANG, W.; & XU, W. Fuzzy possibilistic portfolio se-lection model with VaR constraint and risk-free in-vestment. Economic Modelling, v. 31, p. 12-17, 2013

MARKOWITZ, H. Portfolio selection. Journal of Finance, v. 7, p. 77-91, 1952.

MERTON, R. C. An analytic derivation of the efficient portfo-lio frontier. Journal of Finance and Quantitative Anal-ysis, v. 7, p. 1851-1872, 1972.

SHARPE, W. F. Portfolio theory and capital markets. New York: McGraw-Hill, 1970.

WATADA, J. Fuzzy portfolio selection and its application to decision making. Tetra Mountains Mathematical Publi-cation, v. 13, p. 219-248, 1997.

ZADEH, L. A. Fuzzy sets as the basis for a theory of possi-bility. Fuzzy Sets and Systems, v. 1, p. 3-28, 1978.

ZHANG, W. G.; & NIE, Z. K. On possibilistic variance of fuzzy numbers. Lecture Notes in Artificial Intelligence, v. 2639, p. 398-402, 2003.

ZHANG, W. G.; WANG, Y. L.; CHEN, Z. P.; & NIE, Z. K. Possibilistic mean-variance models and efficient fron-tiers for portfolio selection problem. Information Sci-ences, v. 177, p. 2787-2801, 2007.

ZHANG, W. G.; XIAO, W.; & XU, W. A possibilistic portfolio adjusting model with new added assets. Economic Modelling, v. 27, p. 208-213, 2010.

ZHANG, W. G.; ZHANG, X.; & XIAO, W. Portfolio selection under possibilistic mean-variance utility and SMO al-gorithm. European Journal of Operational Research, v. 197, p. 693-700, 2009.


Texto completo: PDF

Apontamentos

  • Não há apontamentos.




Licença Creative Commons
Este trabalho está licenciado sob uma Licença Creative Commons Attribution 3.0 .

_______________

Revista de Finanças Aplicadas

ISSN: 2176-8854

Contador Estatístico

Indexadores e diretórios

DOI Logotipo Gale Cengage Learning DOAJ

Adicionais
Gale Cengage Learning
Latindex - Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal
Livre - Revistas de Livre Acesso
Sumários - Sumários de Revistas Brasileiras
PKP - Public Knowledge Project