Redes de correlações e fatores de risco: utilizando redes para compor portfolios

Abstract

\n Aplicação de Sistemas Complexos em Economia vem tomando cada vez mais espaço, especialmente no que se trata modelagem de redes aplicadas a Economia e Mercado Financeiro. O modelo seminal de Mantegna (1999) filtra redes de correlações de retornos de ações em árvores de custo mínimo, é capaz de dissecar a estrutura do mercado e apresentar de formar intuitiva os principais ativos. Tal modelagem é utilizada para a analisar risco sistêmico e identificar grupos. Porém não está suficientemente claro como utilizar as redes para compor portfolios de investimentos e nem se essa tem poder de explicar retornos. Dessa forma esse trabalho utilizou o tradicional modelo multifatores para identificar variáveis que e são capazes de explicar retornos, no nosso caso as medidas de centralidade dos ativos. Construímos o modelo sugerindo estratégias de investimentos baseadas na rede de correlação e mostramos que as principais centralidades (intermediação, proximidade, grau e autovalor) são capazes de explicar retornos. A estratégia de investimento proposta no modelo foi comprar ações centrais, com os maiores valores de centralidade e vender as periféricas. Por fim avaliamos as carteiras utilizando índice de Sharpe e constatamos que a estratégia de comprar ações centrais e periféricas, diversificando a carteira, supera aquela inicialmente proposta, já que as ações periféricas são as negativamente correlacionadas com as mais centrais.\n