Alocação das reservas internacionais com base em previsão de fatores econômicos e financeiros utilizando redes neurais recorrentes e modelo Nelson-Siegel Dinâmico

Abstract

O problema da seleção de portfólio é central para a gestão de investimentos. O presente trabalho propõe um modelo que utiliza previsões sobre a curva de juros, com base em previsões do estado futuro da economia, para sugestão de mudanças na alocação de um portfólio de renda fixa. Para realizar tais previsões, em um primeiro passo, foram utilizados indicadores de antecipação para a previsão de variáveis econômicas relevantes; posteriormente, o modelo Nelson-Siegel Dinâmico foi utilizado para decompor a curva de juros em séries de fatores, que foram então previstos com base nas previsões sobre variáveis macroeconômicas, combinadas às previsões dos analistas por meio do modelo Black-Litterman. As previsões foram feitas por redes neurais recorrentes, cujo desempenho foi comparado aos de outros modelos. O modelo proposto foi aplicado às reservas internacionais do Brasil e seu desempenho foi avaliado em comparação a uma carteira de referência. As redes neurais recorrentes, do tipo LSTM e Minimal RNN, não tiveram desempenho superior a um modelo autorregressivo na previsão das variáveis macroeconômicas. Já na previsão dos fatores do modelo Nelson-Siegel Dinâmico, a rede neural do tipo LSTM teve desempenho superior ao modelo autorregressivo, porém o retorno das carteiras sugeridas pela estratégia foi similar ao retorno das carteira de referência.