Markov regime-switching models
: implications for dynamic and long-short strategies

Título traduzido da tese: Modelos Markov de mudança de regime: implicações para estratégias dinâmicas e longas-curtas
  • Ana Barata Feyo Engelking Alves (Aluno)

Tese do aluno

Resumo

É do conhecimento geral que os investidores se devem abster da prática de market-timing. No entanto, o uso recente de modelos Markov de mudança de regime (MMMR) contraria esta afirmação, defendendo que é possível fazer timing do mercado e de um conjunto de prémios de risco, levando os investidores a evitar períodos de elevada volatilidade, diminuindo perdas, beneficiando simultaneamente de retornos positivos numa economia estável. A literatura existente foca-se maioritariamente numa previsão in-sample. A presente tese testa as conclusões prévias out-of-sample (OOS). Mais concretamente, identifico a presença de regimes baseada em diferentes variáveis, como turbulência de mercado, inflação e crescimento económico. Os regimes correspondem a um estado de grande volatilidade (contração económica), ou a um estado mais estável (crescimento económico). Adicionalmente, analiso o desempenho de diversos ativos e prémios de risco OOS, comparando uma estratégia dinâmica e uma longa-curta dependentes dos regimes versus uma estratégia estática. As alocações das estratégias baseadas em regimes são adaptadas para maximizar retornos, simultaneamente diminuindo a volatilidade, tendo em conta os regimes identificados. Nesta tese, concluo que utilizar um MMMR para timing do mercado e para ajustar alocações de portfólio reduz significativamente a volatilidade, aumentando consideravelmente a risk-adjusted performance. No entanto, estratégias baseadas em regimes parecem não produzir retornos mais elevados comparativamente a uma estratégia estática. Efetivamente, estas estratégias não têm um desempenho superior a uma estratégia estática e ao mercado enquanto benchmarks. Não obstante, algumas estratégias baseadas em turbulência levam a alphas interessantes, o que sugere justificar-se mais investigação em estratégias baseadas em regimes.
Data do prémio25 jan. 2024
Idioma originalEnglish
Instituição de premiação
  • Universidade Católica Portuguesa
SupervisorPedro Barroso (Supervisor)

Keywords

  • Modelos Markov de mudança de regime
  • Estratégia dinâmica
  • Estratégia longa-curta
  • Alocação baseada em regimes
  • Variáveis económicas de regimes

Designação

  • Mestrado em Finanças

Citação

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