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Academic literature on the topic 'Modelo de Black-Litterman'

Author: Grafiati

Published: 18 April 2022

Last updated: 27 April 2022

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Journal articles on the topic "Modelo de Black-Litterman"

1

Franco, Yuly Andrea. "Black-Litterman con técnicas difusas: caso índice Coleqty." ODEON, no. 19 (June 8, 2021): 81–98. http://dx.doi.org/10.18601/17941113.n19.04.

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Abstract:

El proceso de optimización de portafolio busca encontrar el mejor de estos a través de las variables de riesgo y retorno, el modelo clásico de Mar-kowitz ha trabajado dicha selección bajo el portafolio de media-varianza, el cual ha sido constantemente criticado por trabajar bajo datos históricos, no contemplar el estado del mercado, su baja diversificación, entre otros. Buscando generar aportes a este modelo, se destaca el trabajo realizado por Fischer Black y Robert Litterman, quienes combinan la asignación de activos financieros basados en el supuesto de equilibrio y la opinión del inversor con respecto al rendimiento futuro de los activos. Sin embargo, debido a los hechos latentes de incertidumbre, ambigüedad, vaguedad y subjetividad que se presentan durante el proceso de optimización de por-tafolio, se propone el uso de técnicas difusas para su modelación, a fin de abrir nuevos caminos frente al tratamiento de la realidad. Este artículo es resultado del trabajo de grado de la maestría en Finan-zas (Aplicación de técnicas difusas al modelo de selección de portafolio Black-Litterman: Caso Colombia índice Coleqty), el cual propone evaluar los aportes del proceso de optimización de portafolio en el modelo Black- Litterman bajo técnicas difusas en las acciones del índice Coleqty de Co-lombia, operando el resultado del rendimiento y riesgo bajo funciones de pertenencia triangular y trapezoidal, para obtener así diferentes portafolios en cuanto su diversificación, los cuales se comparan con los indicadores de desempeño Sharpe, Treynor y Alfa de Jensen, destacando el portafolio con mejor rendimiento y menor riesgo, es decir, se determinará cuál es el mejor proceso de optimización de portafolio, si el Black-Litterman clásico o el Black-Litterman con técnicas difusas.

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2

Cruz Salazar, Rafael, and Arcadio Clement P. "Aplicación del modelo de Black - Litterman a la selección de portafolios internacionales." Quipukamayoc 22, no. 41 (2014): 113. http://dx.doi.org/10.15381/quipu.v22i41.10075.

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Abstract:

Se muestra como el modelo de Black - Litterman en la construcción de un portafolio con activos internacionales ayuda a mejorar la aplicación de los principios en que se basa la teoría de selección de portafolios propuesta por Markowitz, permitiendo un enfoque más robusto para obtener portafolios diversificados cuyas ponderaciones son modificadas de acuerdo con las expectativas que se tengan sobre el desempeño de cada uno de los activos. El principal beneficio del modelo Black - Litterman es que el administrador del portafolio puede hacer el análisis iterativamente hasta obtener un portafolio coherente con sus expectativas, lo que representa una excelente alternativa para aquellos inversionistas que buscan analizar cada uno de los elementos que pueden influir en el desempeño de sus portafolios.

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3

Franco-Arbeláez, Luis C., Claudia T. Avendaño-Rúa, and Haroldo Barbutín-Díaz. "Modelo de markowitz y modelo de Black-Litterman en la optimización de portafolios de inversión." TecnoLógicas, no. 26 (June 21, 2011): 71. http://dx.doi.org/10.22430/22565337.40.

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Abstract:

La optimización de portafolios de inversión es un aspecto central en el mundo financiero. El modelo de Markowitz ha logrado éxito a nivel teórico en el medio de las finanzas, en cuanto a la estructuración de portafolios y en la búsqueda de la diversificación implícita en el análisis de inversiones. Sin embargo, en la práctica, se presentan dificultades e inconvenientes, que han influido notoriamente en el poco éxito de su aplicación. En este artículo se hace un estudio reflexivo sobre las desventajas de este modelo en situaciones reales, y se presenta el modelo de Black-Litterman como alternativa metodológica que contribuye a neutralizar algunas de esas desventajas y permite maximizar el rendimiento esperado, generando un portafolio más eficiente, estable y diversificado.

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4

Buriticá-Mejía, Julián Andrés. "Modelo Black-Litterman con Support Vector Regression: una alternativa para los fondos de pensiones obligatorios colombianos." ODEON, no. 18 (November 4, 2020): 205–57. http://dx.doi.org/10.18601/17941113.n18.06.

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Abstract:

El modelo pensional colombiano se caracteriza por ser intergeneracional, razón por la cual se ha visto afectado por tres grandes problemas estructurales: inequidad, baja cobertura e insostenibilidad financiera. Frente a este panorama, el Estado ha reaccionado con medidas de tipo normativo que han aliviado algunos de estos problemas; sin embargo, estas regulaciones prudenciales han impactado la finalidad inherente a un fondo de inversión, es decir, la generación de riqueza para garantizar el consumo intertemporal de la población colombiana en edad de retiro. En consecuencia, los fondos de pensiones en Colombia requieren que, bajo el marco de las diferentes regulaciones, se estudien nuevas alternativas de estructuración de sus portafolios que les permitan un eficiente manejo de los recursos de retiro para su población. En este sentido, se creó una frontera y un portafolio eficientes mediante la aplicación de Support Vector Machine sobre el modelo Black-Litterman para los fondos de pensiones obligatorios colombianos, con el fin de comprobar la utilidad de los algoritmos de aprendizaje en los diferentes ámbitos financieros. Los resultados muestran que es posible su aplicabilidad al modelo de estructuración de portafolios Black-Litterman mediante mejoras a la matriz de las distribuciones a priori, puntualmente con el uso de Support Vector Regression, que generó portafolios mejor diversificados frente al modelo media varianza de Markowitz, y que son adaptables a los fondos de pensiones obligatorios colombianos.

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5

Giraldo Cárdenas, Laura, John Malver Díaz Zapata, Sandra Milena Arboleda Ríos, Cindy Lucia Galarcio Padilla, Jorge Enrique Lotero Botero, and Felipe Isaza Cuervo. "Modelo de selección de portafolio óptimo de acciones mediante el análisis de Black-Litterman." Revista Ingenierías Universidad de Medellín 14, no. 27 (2015): 111–30. http://dx.doi.org/10.22395/rium.v14n27a7.

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6

Bernardes, Diego Guerreiro, and Oswaldo Luiz do Valle Costa. "Carteiras de Black Litterman com Análises Baseadas em Redes Neurais." Learning and Nonlinear Models 18, no. 1 (2020): 60–75. http://dx.doi.org/10.21528/lnlm-vol18-no1-art5.

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Abstract:

This paper presents an autonomous portfolio management system. Autonomous investment systems consist of a series of buy and sell rules on financial markets, which can be executed by machines, oriented to maximizing investor gains. The system uses a Neural Network approach for monitoring the market and the Black-Litterman model for portfolio composition. The ten most traded assets from the Bovespa Index are analyzed, with dedicated neural networks, which suggests future return estimates using technical indicators as input. Those estimates are inserted in the Black-Litterman model which proposes daily portfolio composition using long and short positions. The results are compared to a second autonomous trading system without the Black-Litterman approach, referred to as Benchmark. The numerical results show a great performance compared to the Benchmark, especially the risk-return ratio, captured by the Sharpe Index. Such results suggest that the use of Bayesian inference models combined with neural networks may be a good alternative in portfolio management.

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7

Schöttle, Katrin, Ralf Werner, and Rudi Zagst. "Comparison and robustification of Bayes and Black-Litterman models." Mathematical Methods of Operations Research 71, no. 3 (2010): 453–75. http://dx.doi.org/10.1007/s00186-010-0302-9.

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8

Andrei, Mihnea S., and John S. J. Hsu. "A Bayesian Approach for Large Asset Allocation." International Journal of Statistics and Probability 10, no. 1 (2020): 58. http://dx.doi.org/10.5539/ijsp.v10n1p58.

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Abstract:

The Black-Litterman model combines investor&rsquo;s personal views with historical data and gives optimal portfolio weights. In (Andrei &amp; Hsu, 2020), they reviewed the original Black-Litterman model and modified it in order to fit it into a Bayesian framework, when a certain number of assets is considered. They used the idea by (Leonard &amp; Hsu, 1992) for a multivariate normal prior on the logarithm of the covariance matrix. When implemented and applied to a large number of assets such as all the S&amp;P500 companies, they ran into memory allocation and running time issues. In this paper, we reduce the dimensions by considering Bayesian factor models, which solve the asset allocation problems for a large number of assets. In addition, we will conduct sensitivity analysis for the confidence levels that the investors have to input.

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9

Andrei, Mihnea S., and John S. J. Hsu. "A Bayesian Approach for Asset Allocation." International Journal of Statistics and Probability 9, no. 4 (2020): 1. http://dx.doi.org/10.5539/ijsp.v9n4p1.

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Abstract:

The Black-Litterman model combines investors&rsquo; personal views with historical data and gives optimal portfolio weights. In this paper we will introduce the original Black-Litterman model (Section 1), we will modify the model such that it fits in a Bayesian framework by considering the investors&rsquo; personal views to be a direct prior on the means of the returns and by including a typical Inverse Wishart prior on the covariance matrix of the returns (Section 2). We will also consider an idea of Leonard &amp; Hsu [1992] for a prior on the logarithm of the covariance matrix (Section 3). Sensitivity analysis for the level of confidence that investors have in their own personal views was performed and performance of the models was assessed on a test data set consisting of returns over the month of January 2018.

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10

ÖZEL, Hasan Alp. "SİGORTA ŞİRKETLERİ İÇİN BLACK-LİTTERMAN MODELİ ÇERÇEVESİNDE OPTİMAL PORTFÖY SEÇİMİ." Journal of International Social Research 12, no. 65 (2019): 1183–88. http://dx.doi.org/10.17719/jisr.2019.3527.

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Dissertations / Theses on the topic "Modelo de Black-Litterman"

1

Porto, Ricardo Lafayette Stockler Macintyre da Silva. "Utilização do modelo de Black-Litterman para gestão de hedge funds do Brasil." reponame:Repositório Institucional do FGV, 2010. http://hdl.handle.net/10438/6965.

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Abstract:

Submitted by Ricardo Porto (ricardoporto@bancobbm.com.br) on 2010-08-23T15:32:21Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO RICARDO PORTO.pdf: 454076 bytes, checksum: 66bba39f53ab22d9842749c2713ec606 (MD5)<br>Approved for entry into archive by Vitor Souza(vitor.souza@fgv.br) on 2010-08-23T15:34:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO RICARDO PORTO.pdf: 454076 bytes, checksum: 66bba39f53ab22d9842749c2713ec606 (MD5)<br>Made available in DSpace on 2010-08-23T17:42:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO RICARDO PORTO.pdf: 454076 bytes, checksum: 66bba39f53ab22d9842749c2713ec606 (MD5) Previous issue date: 2010-05-26<br>The Black-Litterman model calculates the expected market returns as a combination of a set of investor views and a neutral reference point. The model uses Bayesian approach to blend both sources of information. The results from the Black-Litterman model, in contrast to the traditional approach, are quite intuitive, stable and consistent with the investors views. The purpose of this thesis is to provide a detailed analysis of each component of the Black-Litterman model and verify if the use of the Black-Litterman model, introducing the views of the market based on the Central Bank report, FOCUS, outperforms brasilians Hegde Funds.<br>O modelo Black-Litterman calcula os retornos esperados de mercado como uma combinação de um conjunto de expectativas específicas de cada investidor e um ponto de referência neutro. A combinação dessas duas fontes de informações são feitas pelo modelo utilizando a abordagem bayesiana. Os resultados obtidos a partir do modelo Black-Litterman, ao contrário da abordagem tradicional, são bastante intuitivos, estáveis e consistentes em relação as expectativas dos investidores. O objetivo dessa dissertação é fazer uma análise detalhada de cada um dos componentes do modelo Black-Litterman e verificar se a utilização o modelo de Black-Litterman, introduzindo as opiniões de mercado com base no relatório FOCUS do Banco Central, supera o retorno dos fundos multimercados brasileiros.

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2

Risopatrón, Hoffmann Juan Pablo. "Utilización del modelo Black-Litterman para la construcción de una cartera eficiente para el multifondo C." Tesis, Universidad de Chile, 2012. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/108124.

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Abstract:

Este trabajo busca encontrar una asignación que sea eficiente para el fondo C del sistema de pensiones chileno, para lo cual hemos analizado diferentes factores que afectan a las AFPs en Chile. Como es su regulación, como es la composición actual del fondo C, como han sido los retornos históricos que ha se han obtenido, etc. Para este análisis se considero el periodo comprendido desde la creación de los multifondo, septiembre de 2002, hasta diciembre de 2011. Se utilizó el modelo Black-Litterman, para la obtención de resultados. Por lo que se busco encontrar una cartera eficiente mediante este modelo, arrojando resultados que distan mucho de lo que esperábamos, en cuanto a asignación de activos. Esto se debe a las diferentes regulaciones que tienen las AFPs, al momento de invertir.

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3

Gálvez, Pinto Rocío Magdalena. "Análisis Costo Beneficio de la Implementación del Modelo de Black-Litterman para Asignación de Activos en Portafolios de Inversión." Tesis, Universidad de Chile, 2008. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/103119.

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Abstract:

En esta memoria de título se presentan los resultados de la comparación de dos modelos de asignación de activos en portafolios de inversión. El primero de ellos corresponde a la forma tradicional de estructurar portafolios, el modelo de Markowitz, que es contrastado con el modelo de Black-Litterman, que propone la inclusión de visiones del inversionista al momento de estimar los retornos esperados para los activos involucrados. Este trabajo responde a la necesidad de asignar activos en portafolios, consiguiendo máxima rentabilidad para el nivel de riesgo escogido. El Modelo de Markowitz presenta inconvenientes como portafolios altamente concentrados, que no recogen el punto de vista del inversionista y poca objetividad al momento de estimar rendimientos para los activos involucrados. Cómo solución se propone el modelo de Black-Litterman, que desplaza la frontera eficiente al realizar una nueva optimización riesgo-retorno, consiguiendo carteras menos riesgosas y coherentes con la intuición previa del inversionista. Se propone como objetivo general de este trabajo: Analizar el costo y beneficio de la implementación del modelo de Black-Litterman en portafolios de inversión. Para esto se presentan objetivos específicos que apuntan a comparar carteras eficientes de inversión, determinando el costo de implementar dichos modelos, determinar el nivel de confianza de algunos emisores de recomendaciones bursátiles y analizar la aplicabilidad de estos modelos en casos reales. La comparación entre modelos se realiza de modo ínter temporal, es decir se obtienen fronteras eficientes de inversión en determinados momentos de tiempo. Dichas fronteras se comparan, observando cual entrega mejores oportunidades de inversión. De cada frontera se extrae el portafolio de mínima varianza, riesgo 4 y 5%. Con eso se verifica su rentabilidad real versus su rentabilidad esperada, tanto parcialmente como en la serie acumulada de todo el periodo en estudio. En lo que se refiere a las fronteras eficientes a comparar, se recolectan datos sobre los precios de cierre semanales de las acciones de las 19 empresas que compusieron el índice nacional IPSA durante el 2007, con 100% de presencia bursátil. Con ellos se calcula niveles de riesgo (betas) para obtener tasas de retorno esperado sobre el patrimonio (CAPM), covarianzas entre empresas, y otros procedimientos que permiten utilizar procedimientos de optimización. Como resultados principales se encontró que el rendimiento acumulado del periodo es mayor en el modelo de Black-Litterman, para todos los niveles de riesgo estudiados. A su vez, las tendencias de los retornos son crecientes, pero las pendientes aumentan con el riesgo en el caso de B-L, mientras que disminuyen con Markowitz. Por tanto, en la medida que más sea el inversionista amante al riesgo, más conveniente resulta la implementación del modelo de BlackLitterman. Para el caso de los portafolios de mínimo riesgo, los resultados son similares por lo que pareciera no justificarse el costo de la implementación de un modelo de cómo éste.

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4

Yovera, Avalos Rodrigo Alonsso. "Resultados del modelo de Black-Litterman comparados con los del modelo de Markowitz para el portafolio de las AFPs para el periodo 2007-2019." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.12404/17976.

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Abstract:

En el presente estudio se evalúan los resultados de la estrategia de inversión de los fondos de pensiones (AFP) en el Perú teniendo como marco temporal el periodo comprendido entre 2007 y 2019. De modo tal que se pueda proveer evidencia de que los resultados que se obtendrían serían en cuestión de retornos serían mayores en los fondos de pensiones si es que se hubiese aplicado el modelo de Black-Litterman a las carteras que mantienen las mismas. Para ello, se analizan los portafolios que se mantienen a nivel sistema en los fondos 1,2 y 3 de modo tal que se pueda conocer la distribución de los activos que presentan las carteras de dichos fondos, que se pueda saber cuál sería el efecto a nivel sistémico de la implementación del modelo de Black-Litterman y poder comparar los resultados hallados con los que se obtienen del modelo de la aplicación Markowitz. Asimismo, se complementa la visión de Black-Litterman con las extensiones metodológicas de los autores Thomas Idzorek y los autores Atillio Meucci y Gianluca Fusai con respecto a las expectativas de los inversionistas. Siendo de esta manera el modo por el cual se planea hallar el grado de aumento en la rentabilidad de los portafolios de las AFP’s para el periodo de investigación planteado.

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5

Infante, Acosta Erick Jesus. "Desarrollo de un modelo para la estructuración y gestión de portafolios utilizando la metodología de inversión basada en factores y el modelo Black-Litterman." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021. http://hdl.handle.net/20.500.12404/18916.

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Abstract:

La presente tesis busca desarrollar un modelo para la estructuración y gestión de portafolios haciendo uso de la Metodología de Inversión basada en Factores, y calculando los retornos y varianzas estimadas a través de una metodología bayesiana como lo es Black-Litterman. Esta aplicación se realiza teniendo en consideración que todos los portafolios desarrollados en la presente tesis tienen como única exposición a los mercados latinoamericanos de Brasil, Chile, Colombia, México y Perú. El estudio que se presenta a continuación está dividido en seis capítulos. En el capítulo 1, se detalla el marco teórico, el cual describe el principal índice bursátil de cada mercado a considerar en la investigación; luego, se describe la literatura que da la base y cimientos a la gestión de portafolios y al modelo de factores. En el capítulo 2, se presentan los cinco factores que serán usados en el desarrollo del documento, así como la base teórica económica de la metodología del modelo de Black-Litterman. En el capítulo 3, se describe el desarrollo de la metodología propuesta en donde se tienen ocho pasos a seguir: en primer lugar, la obtención de las empresas a ser consideradas en cada momento de rebalanceo; en segundo lugar, la obtención de la información financiera; en tercer lugar, el cálculo de los parámetros de entrada para el desarrollo de las simulaciones; en cuarto lugar, el desarrollo de las simulaciones de Montecarlo y la obtención de las diferencias de los retornos de estas; en quinto lugar, la elaboración de las de las matrices de expectativas retornos esperados y niveles de confianza; en sexto lugar, la aplicación del modelo de Black Litterman; en séptimo lugar, el cálculo de los pesos de cada acción dentro de cada portafolio propuesto; y, finalmente, la descripción de los factores a considerar para la evaluación del desempeño de los portafolios propuestos en base a diez años de backtesting. En el capítulo 4, se desarrollan los ocho pasos descritos en el capítulo 3 aplicados a las características (alcance y mercados bursátiles) de la presente tesis. En el capítulo 5, se presenta el análisis de los resultados por cada uno de los cinco factores que han sido considerados para la presente investigación y se mostrarán los cuadros resúmenes con los indicadores de rendimiento y riesgo por cada uno, y un cuadro con la evaluación estadística con la finalidad de validar que los retornos encontrados son estadísticamente significativos. Finalmente, en el capítulo 6, se realizan las conclusiones del estudio y recomendaciones a considerar para las aplicaciones de la metodología que se puedan desarrollar en futuras investigaciones de portafolios o inversiones.

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6

Medina, Astete Carlos, and Hilario Gustavo Manuel Cáceres. "Construcción y gestión de portafolios mediante el modelo Black-Litterman : una aplicación a las AFP en Perú durante el período 2007-2015." Master's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016. http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/7238.

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Abstract:

El presente documento evalúa el proceso de inversión de las administradoras de fondos de pensiones (AFP) en el Perú durante el periodo comprendido entre el 2007 y el 2015, inclusive. De este modo, busca proveer evidencia empírica referente a que hubiese sido posible obtener mayores rendimientos en los fondos que los observados históricamente por las AFP, de no existir restricciones como los límites a invertir en el extranjero o las ventas en corto. En este proceso, se analiza el portafolio de mercado a nivel del sistema para el fondo 2, por ser este el más representativo, y se determinan las clases de activos que lo constituyen, para luego, utilizando optimización inversa, hallar los retornos implícitos de estos. Asimismo, a través del momentum de las series de activos, con tres periodos de rezago, se especifican las opiniones o predicciones sobre el retorno de los mismos para luego ser combinadas con los retornos implícitos a través del modelo Black- Litterman. Así, se obtienen nuevos pesos de las clases de activos para cada uno de los meses de estudio y se calcula la rentabilidad del portafolio Black-Litterman acumulada, la cual resulta siendo considerablemente mayor a la rentabilidad acumulada histórica del sistema.<br>Tesis

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7

Tito, Edison Americo Huarsaya. "Análise de portfólio: uma perspectiva bayesiana." reponame:Repositório Institucional do FGV, 2016. http://hdl.handle.net/10438/16637.

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Abstract:

Submitted by EDISON AMERICO HUARSAYA TITO (edison.tito@gmail.com) on 2016-06-23T14:02:55Z No. of bitstreams: 1 EdisonMscFGV(20160619).pdf: 2366030 bytes, checksum: 231be2cde1e7f8e01331fddff3f227a1 (MD5)<br>Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2016-06-23T14:36:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 EdisonMscFGV(20160619).pdf: 2366030 bytes, checksum: 231be2cde1e7f8e01331fddff3f227a1 (MD5)<br>Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2016-06-24T12:51:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 EdisonMscFGV(20160619).pdf: 2366030 bytes, checksum: 231be2cde1e7f8e01331fddff3f227a1 (MD5)<br>Made available in DSpace on 2016-06-29T12:06:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EdisonMscFGV(20160619).pdf: 2366030 bytes, checksum: 231be2cde1e7f8e01331fddff3f227a1 (MD5) Previous issue date: 2016-06-03<br>This work has the objective to address the problem of asset allocation (portfolio analysis) under a Bayesian perspective. For this it was necessary to review all the theoretical analysis of the classical mean-variance model and following identify their deficiencies that compromise its effectiveness in real cases. Interestingly, its biggest deficiency this not related to the model itself, but by its input data in particular the expected return calculated on historical data. To overcome this deficiency the Bayesian approach (Black-Litterman model) treat the expected return as a random variable and after that builds a priori distribution (based on the CAPM model) and a likelihood distribution (based on market investor’s views) to finally apply Bayes theorem resulting in the posterior distribution. The expected value of the return of this posteriori distribution is to replace the estimated expected return calculated on historical data. The results showed that the Bayesian model presents conservative and intuitive results in relation to the classical model of mean-variance.<br>Este trabalho tem com objetivo abordar o problema de alocação de ativos (análise de portfólio) sob uma ótica Bayesiana. Para isto foi necessário revisar toda a análise teórica do modelo clássico de média-variância e na sequencia identificar suas deficiências que comprometem sua eficácia em casos reais. Curiosamente, sua maior deficiência não esta relacionado com o próprio modelo e sim pelos seus dados de entrada em especial ao retorno esperado calculado com dados históricos. Para superar esta deficiência a abordagem Bayesiana (modelo de Black-Litterman) trata o retorno esperado como uma variável aleatória e na sequência constrói uma distribuição a priori (baseado no modelo de CAPM) e uma distribuição de verossimilhança (baseado na visão de mercado sob a ótica do investidor) para finalmente aplicar o teorema de Bayes tendo como resultado a distribuição a posteriori. O novo valor esperado do retorno, que emerge da distribuição a posteriori, é que substituirá a estimativa anterior do retorno esperado calculado com dados históricos. Os resultados obtidos mostraram que o modelo Bayesiano apresenta resultados conservadores e intuitivos em relação ao modelo clássico de média-variância.

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Mankert, Charlotta. "The Black-Litterman Model : Towards its use in practice." Doctoral thesis, KTH, Ekonomistyrning, 2010. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-26798.

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Abstract:

The Black-Litterman model is analyzed in three steps seeking to investigate, develop and test the B-L model in an applied perspective. The first step mathematically derives the Black-Litterman model from a sampling theory approach generating a new interpretation of the model and an interpretable formula for the parameter weight-on-views. The second step draws upon behavioural finance and partly explains why managers find B-L portfolios intuitively accurate and also comments on the risk that overconfident managers state too low levels-of-unconfidence. The third step, a case study, concerns the implementation of the B-L model at a bank. It generates insights about the key-features of the model and their interrelations, the importance of understanding the model when using it, alternative use of the model, differences between the model and reality and the influence of social and organisational context on the use of the model. The research implies that it is not the B-L model alone but the combination model-user-situation that may prove rewarding. Overall, the research indicates the great distance between theory and practice and the importance of understanding the B-L model to be able to keep a critical attitude to the model and its output. The research points towards the need for more research concerning the use of the B-L model taking cultural, social and organizational contexts into account.<br>QC 20101202

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Abdumuminov, Shuhrat, and David Emanuel Esteky. "Black-Litterman Model: Practical Asset Allocation Model Beyond Traditional Mean-Variance." Thesis, Mälardalens högskola, Akademin för utbildning, kultur och kommunikation, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-32427.

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Abstract:

This paper consolidates and compares the applicability and practicality of Black-Litterman model versus traditional Markowitz Mean-Variance model. Although well-known model such as Mean-Variance is academically sound and popular, it is rarely used among asset managers due to its deficiencies. To put the discussion into context we shed light on the improvement made by Fisher Black and Robert Litterman by putting the performance and practicality of both Black- Litterman and Markowitz Mean-Variance models into test. We will illustrate detailed mathematical derivations of how the models are constructed and bring clarity and profound understanding of the intuition behind the models. We generate two different portfolios, composing data from 10-Swedish equities over the course of 10-year period and respectively select 30-days Swedish Treasury Bill as a risk-free rate. The resulting portfolios orientate our discussion towards the better comparison of the performance and applicability of these two models and we will theoretically and geometrically illustrate the differences. Finally, based on extracted results of the performance of both models we demonstrate the superiority and practicality of Black-Litterman model, which in our particular case outperform traditional Mean- Variance model.

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10

Mbofana, Stewart. "Alternative distributions in the Black-Litterman model of asset allocation." Master's thesis, University of Cape Town, 2011. http://hdl.handle.net/11427/13426.

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Abstract:

Includes bibliographical references.<br>In this thesis we replace the normal distribution assumption in the calculation of the prior equilibrium returns used in the model with a more general distribution which captures the skewness and fat tails exhibited by stock data. We consider the á stable distributions as an alternative distribution to the normal distribution. Consequently we also consider alternative measures of risk, the Value at Risk and the Conditional Value at Risk other than the variance used in the normal case.

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Books on the topic "Modelo de Black-Litterman"

1

Milliken, Christopher, Ehsan Nikbakht, and Andrew Spieler. Traditional Asset Allocation Securities. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/acprof:oso/9780190269999.003.0020.

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Abstract:

Asset allocation models have evolved in complexity with the development of modern portfolio theory, but they continue to operate under the assumption of investor rationality and other assumptions that do not hold in the real world. For this reason, academics and industry professionals make efforts to understand the behavioral biases of decision makers and the implications these biases have on asset allocation strategies. This chapter reviews the building blocks of asset allocation, involving stocks, bonds, real estate, and cash. It also examines the history and theory behind two of the most popular portfolio management strategies: mean-variance optimization and the Black-Litterman Model. Finally, the chapter examines five common behavioral biases that have direct implications for asset allocation: familiarity, status quo, framing, mental accounting, and overconfidence. Each behavioral bias discussion contains examples, warning signs, and steps to correct the emotional or cognitive errors in decision making.

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Book chapters on the topic "Modelo de Black-Litterman"

1

Pomante, Ugo. "Market Timing with the Black-Litterman Model." In Asset Pricing, Real Estate and Public Finance over the Crisis. Palgrave Macmillan UK, 2013. http://dx.doi.org/10.1057/9781137293770_7.

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2

Bartkowiak, Marcin, and Aleksandra Rutkowska. "Black-Litterman Model with Multiple Experts’ Linguistic Views." In Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-42972-4_5.

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3

Bessler, Wolfgang, and Dominik Wolff. "A Theoretical and Empirical Analysis of the Black-Litterman Model." In Algorithms from and for Nature and Life. Springer International Publishing, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-00035-0_38.

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4

Creamer, Germán. "Portfolio Optimization and Corporate Networks: Extending the Black Litterman Model." In Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering. Springer International Publishing, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-03473-7_8.

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5

Tzang, Shyh-Weir, Chun-Ping Chang, Chih-Hsing Hung, and Yung-Shun Tsai. "Black-Litterman Model and Momentum Strategy: Evidence of Taiwan Top 50 ETF." In Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing. Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-50399-4_47.

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6

Satchell, Stephen, and Alan Scowcroft. "A Demystification of the Black-Litterman Model: Managing Quantitative and Traditional Portfolio Construction." In Asset Management. Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-30794-7_3.

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7

Satchell, Stephen, and Alan Scowcroft. "A demystification of the Black-Litterman model." In Forecasting Expected Returns in the Financial Markets. Elsevier, 2007. http://dx.doi.org/10.1016/b978-075068321-0.50004-2.

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8

Idzorek, Thomas. "A step-by-step guide to the Black-Litterman model." In Forecasting Expected Returns in the Financial Markets. Elsevier, 2007. http://dx.doi.org/10.1016/b978-075068321-0.50003-0.

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9

"Robust Frameworks for Estimation: Shrinkage, Bayesian Approaches, and the Black-Litterman Model." In Robust Portfolio. John Wiley & Sons, Inc., 2015. http://dx.doi.org/10.1002/9781119202172.ch8.

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10

Lin, Wei-Hung, Huei-Wen Teng, and Chi-Chun Yang. "A Heteroskedastic Black–Litterman Portfolio Optimization Model with Views Derived from a Predictive Regression." In Handbook of Financial Econometrics, Mathematics, Statistics, and Machine Learning. WORLD SCIENTIFIC, 2020. http://dx.doi.org/10.1142/9789811202391_0014.

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Conference papers on the topic "Modelo de Black-Litterman"

1

Sato, Renato Cesar, Luiz L. Salles-Neto, Antonio A. Chaves, and João L. Chela. "Otimização de uma carteira de ativos setoriais utilizando o modelo Black-Litterman." In XXXV CNMAC - Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional. SBMAC, 2015. http://dx.doi.org/10.5540/03.2015.003.01.0148.

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2

Mikulis, Laurynas Mikulis, and Renaldas Vilkancas. "INVESTICINIO PORTFELIO FORMAVIMAS GLOBALIOJE AKCIJŲ RINKOJE REMIANTIS BLACK – LITTERMAN METODU." In 23rd Conference for Young Researchers "Economics and Management". Vilnius Gediminas Technical University, 2020. http://dx.doi.org/10.3846/vvf.2020.032.

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Abstract:

Straipsnyje yra analizuojama Black – Litterman optimalaus portfelio teorija ir jos praktinio pritai-kymo galimybės. Remiantis atlikta mokslinės literatūros analize, apibrėžiamas Black – Litterman modelis, palyginamas su H. Markowitz teorija, išskiriami pagrindiniai BL teorijos pranašumai ir trūkumai. Pasitelkiant analitinį hierarchinį procesą (AHP) nustatomi pasirinktų santykinių finansinių rodiklių svoriai. Atliekant daugiakriterinį vertinimą TOPSIS metodu, iš dešimties didžiausių pagal apyvartą įmonių „OMX Nordic 40“ indekse: „Volvo“, „Assa“, „Sandvik“, „Neste“, „Investor“, „SEB“, „Atlas“, „Novo Nordisk“, „Vestas wind systems“ ir „Nordea“, išrenkamos penkios perspektyviausios įmonių akcijos į kurias bus investuojama. Remiantis gautais rezultatais, suformuojamas optimalus investicinis portfelis pagal Black – Litterman ir H. Markowitz modelius, įvertinami sudarytų portfelių rezultatai ir jie palyginami tarpusavyje.

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3

Jia-long, Li, Li Bo-wei, and Liu Min. "Model contest and portfolio performance: Black-Litterman versus factor models." In 2013 International Conference on Management Science and Engineering (ICMSE). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/icmse.2013.6586329.

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4

Xiaoping Wang and Baozhong Qu. "The study of Black-Litterman-Inflation asset allocation model." In 2011 2nd International Conference on Artificial Intelligence, Management Science and Electronic Commerce (AIMSEC). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/aimsec.2011.6010725.

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5

Mujdeci, Safa Yasin, Dima Alnahas, Mehmet Ocal, Nevcihan Duru, and Bayram Tuccar. "Hyperparameter Optimization for Black-Litterman Model via Genetic Algorithms." In 2021 International Conference on INnovations in Intelligent SysTems and Applications (INISTA). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/inista52262.2021.9548343.

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6

Jia, Xinxin, and Jianjun Gao. "Extensions of black-litterman portfolio optimization model with downside risk measure." In 2016 Chinese Control and Decision Conference (CCDC). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/ccdc.2016.7531150.

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7

Li, Jung-Bin, and Chuan-Yin Chen. "Practice of a Two-Stage Model Using Support Vector Regression and Black-Litterman for ETF Portfolio Selection." In 2019 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/ispacs48206.2019.8986236.

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8

Mahrivandi, Rizki, Lienda Noviyanti, and Gatot Riwi Setyanto. "Black-Litterman model on non-normal stock return (Case study four banks at LQ-45 stock index)." In STATISTICS AND ITS APPLICATIONS: Proceedings of the 2nd International Conference on Applied Statistics (ICAS II), 2016. Author(s), 2017. http://dx.doi.org/10.1063/1.4979429.

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9

Murtadina, Uswatul Auliya, Dewi Retno Sari Saputro, and Putranto Hadi Utomo. "The application of Black-Litterman Bayesian model for the portfolio optimization on the liquid index 45 (LQ45) with information ratio assessment." In THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON MATHEMATICS: Education, Theory and Application. AIP Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1063/5.0039684.

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