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Tipo do documento: Tese
Título: A maximização da assimetria na seleção de carteiras eficientes
Título(s) alternativo(s): Maximizing skewness in the selection of efficient portfolios
Autor: Martins, Patrícia Reis 
Primeiro orientador: Silva, Patrícia Nunes da
Primeiro coorientador: Vasconcellos, Carlos Frederico Fragoso de Barros e
Primeiro membro da banca: Santos, Lucelina Batista dos
Segundo membro da banca: Aronna, María Soledad
Terceiro membro da banca: Faria, Cristiane Oliveira de
Quarto membro da banca: Arenas, Zochil González
Resumo: Este trabalho trata de modelos de seleção de carteiras de investimento que consideram momentos de ordem superior. Analisa as estruturas e dá suporte à teoria matemática nestes modelos, a partir de um modelo que considera os três primeiros momentos da distribuição multivariada de n ativos de risco presentes em uma carteira,que inclui um ativo livre de risco e permite vendas a descoberto. Exploramos a dualidade dos problemas de otimização envolvidos, para propor outras abordagens para o mesmo modelo e novas generalizações. Resolvemos a questão da existência de solução nestes problemas de otimização, e delineamos a região de dualidade no modelo a três momentos, onde as carteiras ótimas serão eficientes,definindo condições para que, dada uma tripla ótima associada à solução, qualquer que seja a abordagem do problema, seja possível saber se ela pertence ou não à região de dualidade e é de fato uma solução eficiente. Introduzimos ainda um modelo a quatro momentos pela incorporação da curtose, com a apresentação das quatro possíveis abordagens do problema de otimização com três restrições, associadas a este modelo. Complementamos toda a teoria apresentada,com simulações numéricas para os modelos a três e a quatro momentos, utilizando o programa Octave nestes testes numéricos. Com isso verificamos a eficácia na aplicação de ambos os modelos, discutindo os resultados obtidos.
Abstract: This work deals with investment portfolio selection models that consider higher order moments. It analyzes the structures and support's the mathematical theory in these models,based on a model that considers the first three moments of the multivariate distribution of n risky assets present in a portfolio ,which includes a risk-free asset and allows short sales. We explore the duality of the optimization problems involved, to propose other approaches for the same model and new generalizations. We solve the question of the existence of a solution in these optimization problems, and we delineate the region of duality in the three-moment model, where the optimal portfolios will be efficient, defining conditions so that, given an optimal triple associated with the solution, for any approach of the problem, it is possible to know whether or not it belongs to the duality region and if it is in fact an efficient solution. We also introduce a four-moment model by incorporating kurtosis ,with the presentation of four possible approaches to the three-constraintoptimizationproblemassociatedwiththismodel.Wecomplementall the theory presented, with numerical simulations for the three and four moment models, verifying the effectiveness in the application of both models, and discussing the obtained results.
Palavras-chave: Portfolio selection
Maximum skewness
Efficient frontier
Duality
Estatística matemática
Análise de variância
Investimentos
Seleção de portfólio
Assimetria máxima
Fronteira eficiente
Dualidade
Área(s) do CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::ANALISE
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UERJ
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Matemática e Estatística
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais
Citação: MARTINS, Patrícia Reis. A maximização da assimetria na seleção de carteiras eficientes. 2023. 116 f. Tese (Doutorado em Ciências Computacionais) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2023.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/21916
Data de defesa: 13-Abr-2023
Aparece nas coleções:Doutorado em Ciências Computacionais

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