Aluno: JoÃo Pereira Carvalho
Resumo
Esta tese faz uma avaliação da (in)dependência do caminho das estratégias mais difundidas de Portfolio Insurance (PI), ou seja, CPPI, OBPI e SLPI, utilizando simulações de Monte Carlo. Além disso, sabe-se que para a estratégia CPPI com multiplicador superior a 1, um comportamento dependente do caminho e indesejável chamado ?cash-lock?, i.e. bloqueio no activo sem risco, pode ocorrer em alguns cenários de mercado. Mas em que situações e com que frequência?
Neste trabalho mostramos que para a maioria dos cenários de mercado escolhidos, as estratégias CPPI 3 e CPPI 5 podem facilmente ficar cash-lock. Esta é uma característica muito indesejável para os investidores, especialmente se ocorrer em investimentos que não estão totalmente cobertos e cujo retorno tem que ser pago num longo prazo de vencimento, que é o caso de muitos dos CPPIs oferecidos pelas instituições financeiras. Para destacar a dependência do caminho, assumimos que se sabe o valor do activo de risco na maturidade. Estudamos, assim, as distribuições do valor na maturidade das diferentes estratégias sob diferentes condições de mercado. Para isso, procedemos com simulações dos caminhos do activo subjacente, todos condicionados ao o mesmo valor final, usando a regressão de Processos Gaussianos para Aprendizagem Automática. Neste estudo, modelou-se o activo subjacente de acordo com o movimento Browniano geométrico.
Esperamos que este estudo contribua para reforçar a ideia de que os produtos CPPI com m > 1 precisam de soluções acessíveis para evitar que terminem em cash-lock, o que é uma grande desvantagem para os investidores.
Trabalho final de Mestrado