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ORCID:  http://orcid.org/0000-0002-1670-3347
Tipo de documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acceso: Acesso Aberto
Título: Otimização de portfólio de investimento com análise envoltória de dados e Markowitz
Título (s) alternativo (s): Investment portfolio optimization with data envelopment analysis and Markowitz
Autor: Silva, Bárbara Cunha da
Primer orientador: Tavares, Marcelo
Primer miembro de la banca: Araújo, Lúcio Borges de
Segundo miembro de la banca: Pinto, Rogério de Melo Costa
Resumen: O processo de construção de uma carteira de investimentos é um dos maiores desafios do mercado financeiro. Equilibrar ativos com boas perspectivas de valorização aliados a um baixo risco é muito grande, montar um portfólio com bons rendimentos exige muito estudo, pois o mercado de ações é variável e dependente de muitos fatores, que vão desde fatores econômicos ao nível mundial até o emocional do investidor. Para contornar o ponto do emocional do investidor algumas técnicas matemáticas foram desenvolvidas ao longo dos anos tendo Harry Markowitz como pioneiro. Neste trabalho foi estudado o modelo de média-variância desenvolvido por Markowitz, unindo a Análise Envoltória de Dados para compor portfólios distintos, sob diferentes aspectos, como diferentes períodos de análise e diferentes níveis de aceitação de risco, com intuito de avaliar o desempenho destes portfólios. Após o desenvolvimento dos modelos para construção de 8 portfólios foram utilizados testes de comparação estatística. Conclui-se que a utilização de tais técnicas para construção e comparação dessas carteiras mostrou-se eficiente para o investidor(a), sendo possível identificar portfólios com diferenças significativas em seus retornos dependendo da longevidade dos dados analisados, do nível de aceitação de risco e de técnica utilizada. Sendo o portfólio com maior desempenho o que uniu as duas técnicas de otimização, com o menor nível de risco possível e analisando dados mais recentes.
Abstract: The building process of an investment portfolio is one of the biggest challenges of the stock market. Balancing assets with excellent perspectives of valuation alongside low risk is a considerable challenge. To assemble a portfolio with good revenues requires much study because the stock market is variable and dependent on many factors, since worldwide economical factors levels to the investor’s emotions. To bypass the investor’s emotions some mathematical techniques were developed during the years with Harry Markowitz being a pioneer. This essay studied the model called mean-variance developed by Markowitz, combining Data Envelopment Analysis to compose different portfolios, under different aspects, as a different periods of analysis and different levels of risk acceptance with the intention to evaluate the performance of these portfolios. After the development of the models for the construction of eight portfolios, it was used statistics comparison tests. The conclusion is the utilization of such techniques for the construction e comparison of the portfolios should efficient for the investor, being possible to identify portfolios with meaningful differences in their revenues depending on the longevity of the data analyzed, the level of risk acceptance, and the technique used. Being the portfolio the one with the best performance that combined both optimization techniques, with the lower risk level that is possible and analyzing the latest data.
Palabras clave: Otimização de portfólio
Portfolio optimization
Markowitz
Análise envoltória de dados
Data envelopment analysis
Carteira quantitativa
Quantitative portfolio
Área (s) del CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Cita: SILVA, Bárbara Cunha. Otimização de portfólio de investimento com análise envoltória de dados e Markowitz. 2022. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35606
Fecha de defensa: 4-ago-2022
Aparece en las colecciones:TCC - Estatística

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