Formação de portfólio por meio de Máquinas De Suporte Vetorial

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marcelino, Sarah Sabino de Freitas
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/10732
Resumo: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Administração, 2014.
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spelling Marcelino, Sarah Sabino de FreitasAlbuquerque, Pedro Henrique MeloMARCELINO, Sarah Sabino de Freitas. Formação de portfólio por meio de Máquinas De Suporte Vetorial. 2014. 98 f., il. Monografia (Bacharelado em Administração)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.http://bdm.unb.br/handle/10483/10732Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Administração, 2014.A presente pesquisa teve como objetivo replicar a metodologia de Máquinas de Suporte Vetorial proposta por Fan e Palaniswami (2001) no contexto brasileiro de formação de portfólio.O SVM foi então utilizado para verificar se o uso de Máquinas de Suporte Vetorial na formação de portfólios de fato contribui para que o retorno seja superior ao de um benchmark do mercado, sendo que o ativo escolhido para tal comparação foi o fundo de índice BOVA11. A amostra foi constituída por 67 ações que compuseram a carteira teórica válida para 2 de Setembro de 2013 a 03 de Janeiro de 2014 e os insumos para o modelo foram dados históricos de preço e indicadores financeiros coletados na base de dados do sistema Economática, no recorte temporal de 2000 a 2013.A função de decisão do SVM classificou os ativos na Classe 1 ou na Classe 2 de acordo com o ranking dos outputs que foram interpretados como a probabilidade da ação ser classificada como +1. Assim, a Classe 1 foi composta dos 25% de ações com maiores probabilidades, e a Classe 2 foi constituída pelas demais ações. Nas classificações de ativos feitas pelo SVM, utilizando os parâmetros ótimos, a máquina acertou a classificação em 73,48% das vezes. No período de teste de aproximadamente 5 anos, o retorno acumulado do benchmarkfoi de 19,34%, enquanto o do SVM foi de 257,36%. Em termos de retorno trimestral médio, o SVM apresentou um retorno médio de 8,26%, enquanto o BOVA11 foi de 1,64%. Os resultados tornaram evidente que o SVM superou benchmark em 403,92%, entretanto, o contexto econômico acentuou em grande medida a discrepância entre os resultados. Por isso, o portfólio formado foi comparado com um segundo benchmarkde mercado composto por todas as 67 açõesda carteira teórica do Ibovespa utilizada na pesquisa. O retorno trimestral médio deste segundo benchmark foi de 7,12% e o retorno acumulado foi de 183,41%. Portanto, novamente o retorno do portfólio escolhido pelo SVM foi superior ao benchmark, dessa vez, em 16,08%. Para testar a significância estatística dos resultados e controlar o efeito Data Snooping, o método Bootstrap foi utilizado.Submitted by Andrielle Gomes (andriellemacedo@bce.unb.br) on 2015-07-27T20:25:38Z No. of bitstreams: 1 2014_SarahSabinodeFreitasMarcelino.pdf: 1840833 bytes, checksum: 1ee2ada1bd52bb42b1e0d4ebf67f4037 (MD5)Approved for entry into archive by Ruthlea Nascimento(ruthlea.nascimento@gmail.com) on 2015-07-28T14:57:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_SarahSabinodeFreitasMarcelino.pdf: 1840833 bytes, checksum: 1ee2ada1bd52bb42b1e0d4ebf67f4037 (MD5)Made available in DSpace on 2015-07-28T14:57:28Z (GMT). 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