Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.5/5893
Título: Portfolio insurance strategies : an analysis of path dependencies
Autor: Carvalho, João Pereira
Orientador: Gaspar, Raquel
Sousa, João Beleza
Palavras-chave: Portfolio Insurance strategies
CPPI
OBPI
SLPI
path-dependencies
cash-lock
Monte-Carlo simulations
conditioned geometric Brownian motion
Portfolio Insurance
dependência no caminho
simulações de Monte Carlo
cash-lock
movimento Browniano geométrico condicionado
Data de Defesa: 2013
Editora: Instituto Superior de Economia e Gestão
Citação: Carvalho, João Pereira. 2013. "Portfolio insurance strategies : an analysis of path dependencies". Dissertação de Mestrado. Universidade Técnica de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão
Resumo: This thesis makes an evaluation of the path-dependency/independency of the most widespread Portfolio Insurance strategies, i.e. CPPI, OBPI and SLPI, using Monte Carlo simulations. Also, it is known that for the CPPI with multiplier higher than 1, an undesirable path-dependent behavior called ‘cash-lock’, can occur in some market scenarios. But in what scenarios and how often? In this thesis we show on an empirical level, that for most of the chosen market scenarios, CPPI 3 and CPPI 5 strategies can in fact get cash-locked easily. This is a rather undesirable feature to investors, particularly if it occurs on investments whose return has to be paid at a long maturity, which is the case for many of the CPPIs offered by financing institutions. To clearly show the path dependency we assume we know the value of the underlying risky asset not only at inception but also at maturity, and study the payoff distributions for the different PI under different market conditions and product specifications. To do so, we proceed with Monte Carlo simulations of the underlying risky asset paths, all conditioned to the same final value using Gaussian Processes for Machine Learning Regression. We model the risky asset as geometric Brownian motion. We expect that this study will contribute to reinforce the idea that CPPI products need affordable solutions to prevent cash-locked investments, which is a major drawback to investors.
Esta tese faz uma avaliação das (in)dependências 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 ‘cashlock’, 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 por via de simulações, que para a maioria dos cenários de mercado escolhidos, as estratégias CPPI 3 e CPPI 5 podem facilmente ficar . 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 PI sob diferentes condições de mercado e de produto. Para isso, procedemos com simulações de Monte Carlo dos caminhos do activo de risco subjacente, todos condicionados com o mesmo valor final, usando a regressão de Processos Gaussianos para Aprendizagem Automática. Neste estudo, modelou-se o activo de risco 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 os investimentos terminem em cash-lock, o que é uma grande desvantagem para os investidores.
Descrição: Mestrado em Ciências Empresariais
URI: http://hdl.handle.net/10400.5/5893
Aparece nas colecções:BISEG - Dissertações de Mestrado / Master Thesis
DG - Dissertações de Mestrado / Master Thesis

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