Seleção de Carteiras e IPOS de empresas na Pandemia: um estudo com Análise Envoltória de Dados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Maria Leide Alves dos.
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPB
Texto Completo: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/28222
Resumo: Este estudo teve como objetivo avaliar a viabilidade da utilização da Análise Envoltória de Dados (DEA) na construção de carteiras de investimento para o mercado de ações brasileiro. O Brasil passou por mudanças significativas em sua conjuntura econômica, incluindo a queda das taxas de juros, o que impulsionou a migração de investidores da renda fixa para a renda variável. Em meio a essa mudança, despertou-se o interesse em analisar se é possível montar uma carteira eficiente selecionando exclusivamente empresas que fizeram IPO entre janeiro de 2020 e junho de 2022, exatamente durante a Crise do COVID-19. O estudo utilizou o modelo DEA para medir a eficiência das empresas de diferentes setores, identificando aquelas que se destacaram como as mais eficientes em sua utilização de recursos e geração de resultados. O setor da construção civil foi um dos que obteve mais empresas com alta eficiência, mesmo durante uma crise econômica de alto impacto. Os resultados indicaram que a abordagem criteriosa na seleção de ativos por meio do modelo DEA pode levar a um desempenho superior ao mercado e à construção de carteiras de investimentos mais resilientes e lucrativas. A carteira DEA(4Q) demonstrou um desempenho superior em termos de rentabilidade em comparação com outras carteiras e em relação ao benchmark utilizado, além de apresentar uma queda menor do que o mercado, enfatizando a importância de minimizar perdas.
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O setor da construção civil foi um dos que obteve mais empresas com alta eficiência, mesmo durante uma crise econômica de alto impacto. Os resultados indicaram que a abordagem criteriosa na seleção de ativos por meio do modelo DEA pode levar a um desempenho superior ao mercado e à construção de carteiras de investimentos mais resilientes e lucrativas. A carteira DEA(4Q) demonstrou um desempenho superior em termos de rentabilidade em comparação com outras carteiras e em relação ao benchmark utilizado, além de apresentar uma queda menor do que o mercado, enfatizando a importância de minimizar perdas.This study aimed to evaluate the feasibility of using Data Envelopment Analysis (DEA) in the construction of investment portfolios for the Brazilian stock market. Brazil has undergone significant changes in its economic situation, including the drop in interest rates, which has driven the migration of investors from fixed income to variable income. In the midst of this change, interest was aroused in analyzing whether it is possible to assemble an efficient portfolio by exclusively selecting companies that did IPOs between January 2020 and June 2022, exactly during the COVID-19 Crisis. The study used the DEA model to measure the efficiency of companies in different sectors, identifying those that stood out as the most efficient in their use of resources and generation of results. The civil construction sector was one of those that obtained more companies with high efficiency, even during a high-impact economic crisis. The results indicated that the judicious approach to asset selection through the DEA model can lead to outperforming the market and building more resilient and profitable investment portfolios. The DEA(4Q) portfolio demonstrated a superior performance in terms of profitability compared to other portfolios and in relation to the benchmark used, in addition to showing a lower drop than the market, emphasizing the importance of minimizing losses.Submitted by Ana Cláudia Lopes de Almeida (analopes@ccsa.ufpb.br) on 2023-09-04T13:46:30Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) MLAS04092023.pdf: 1583617 bytes, checksum: 3fc4a74b46a20c08ad8ab1f85c30f7c9 (MD5)Made available in DSpace on 2023-09-04T13:46:30Z (GMT). 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