About Event
Risk budgeting is a portfolio strategy where each asset contributes a prespecified amount to the aggregate risk of the portfolio. In this work, we propose a numerical framework that uses only simulations of returns for estimating risk budgeting portfolios. Specifically, we provide a Sample Average Approximation (SAA) algorithm with cutting planes, and a Stochastic Gradient Decent algorithm, tailored to the risk budgeting portfolio for the Expected Shortfall. We illustrate different risk budgeting portfolios, constructed using a especially designed Julia package, on real financial data and compare it to classical portfolio strategies.
Texto informado pelo autor.
* Os participantes dos seminários não poderão acessar às dependências da FGV usando bermuda, chinelos, blusa modelo top ou cropped, minissaia ou camiseta regata. O uso da máscara é facultativo, porém é obrigatória a apresentação do comprovante de vacinação (físico ou digital).
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Speakers
Rodrigo Targino
Possui graduação em Matemática Aplicada (2007) e mestrado em Estatística (2010), ambos pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e doutorado em Estatística (2016) pelo University College London (UCL). Atualmente é Professor Adjunto na Escola de Matemática Aplicada (EMAp) da Fundação Getulio Vargas (FGV-RJ) e Visiting Associate Professor no Department of Statistics and Applied Probability da University of California, Santa Barbara (UCSB). É Editor Associado da Revista Brasileira de Finanças (desde 2021) e em 2022 foi contemplado no edital do Programa Jovem Cientista do Nosso Estado (JCNE) da FAPERJ. Trabalhou na indústria financeira por dois anos e meio, ocupando cargos de Analista de Modelagem de Risco de Crédito (Itaú-Unibanco) e Analista de Risco de Mercado (Credit Suisse Hedging-Griffo). Atua utilizando métodos Estatísticos (Bayesianos) em gestão de riscos financeiros e atuariais.
Location
Endereço
a) Opção presencial *
Praia de Botafogo, 190
5o andar, Auditório 537
b) Opção remota (via Zoom)
Link: ID: 959 4976 5940
Informações adicionais:
Tel: 55 21 3799-5917