Modelo de Seleção de Carteiras Baseado em Erros de Predição

Nome: Fábio Daros de Freitas
Tipo: Tese de doutorado
Data de publicação: 18/12/2008
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Alberto Ferreira De Souza Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Ailson Rosetti de Almeida Examinador Interno
Alberto Ferreira De Souza Orientador
Eliana Zandonade Examinador Interno
Evandro Ottoni Teatini Salles Examinador Interno
Felipe Maia Galvão França Examinador Externo

Resumo: Este trabalho apresenta um novo modelo de seleção de carteiras baseado em erros de
predição que captura oportunidades de investimento no curto prazo. Nós utilizamos preditores neurais auto-regressivos com referências móveis para predizer os retornos futuros das ações, e uma medida de risco baseada nos seus erros de predição foi derivada de forma a manter a mesma fundamentação estatística do modelo média-variância. O efeito da diversificação eficiente se aplica através da seleção de preditores com perfis de erros de predição baixos e complementares. Um grande conjunto de experimentos com dados reais do mercado de ações brasileiro foi conduzido para avaliar o modelo de seleção de carteiras baseado em erros de predição, o qual contou com o exame da Normalidade dos erros de predição. Nossos resultados principais mostraram que é possível obter erros de predição Normais a partir de séries de retornos não Normais, e que o modelo de seleção de carteiras baseado em erros de predição capturou corretamente oportunidades de curto prazo, desempenhando melhor que o modelo média-variância e superando o índice de mercado.

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