Análise dos fundamentos matemáticos de modelos de seleção de carteiras de investimentos

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Tipo do documento:	Dissertação
Título:	Análise dos fundamentos matemáticos de modelos de seleção de carteiras de investimentos
Título(s) alternativo(s):	Analysis of the economic fundamentals of portfolio selection models
Autor:	Neves, João Francisco
Primeiro orientador:	Silva, Patricia Nunes da
Primeiro coorientador:	Vasconcellos, Carlos Frederico Fragoso de Barros
Primeiro membro da banca:	Faria, Cristiane Oliveira de
Segundo membro da banca:	Santos, Andre Luiz Cordeiro dos
Resumo:	A contribuição desse trabalho foi detalhar os fundamentos econômicos relativos a modelos de seleção de carteira de investimentos por meio da modelagem matemática. Os resultados obtidos foram correlacionados com os modelos de otimização de um portfólio baseados nos dois primeiros momentos centrais e nos três primeiros momentos centrais, respectivamente. Nos modelos de seleção de carteira, os portfólios são caracterizados como solução de problemas de otimização condicionados. Estabelecemos uma relação entre o princípio de maximização da função utilidade esperada e os problemas de otimização de um portfólio, a partir de uma análise da função utilidade e de seus parâmetros. Fizemos uma análise da influência da diversificação na otimização do portfólio, de modo que o investidor não deve se ater apenas ao risco presente no ativo, mas, sim, à variação da variância dentro do portfólio causada por esse ativo. Foi demonstrado o benefício obtido pelo investidor ao ter sua riqueza fracionada em diversos ativos financeiros, além da discussão sobre os modelos de otimização baseados em momentos centrais de alta ordem, estabelecendo as vantagens e desvantagens do uso destes. Colocou-se criteriosamente a viabilidade da aplicação dos modelos de otimização em uma carteira de investimento
Abstract:	The contribution of this work was to detail the economic fundamentals related to investment portfolio selection models through mathematical modeling. The results were correlated with the optimization models of a portfolio based on the first two central moments and the first three central moments, respectively. In portfolio selection models, portfolios are characterized as solving conditioned optimization problems. We have established a relation between the maximization principle of the expected utility function and the optimization problems of a portfolio, from an analysis of the utility function of its parameters. We have done an analysis of the influence of diversification on portfolio optimization, so that the investor should not only focus on the risk present in the asset, but rather on the variance within the portfolio of the asset. The benefit obtained by the investor was demonstrated by having its fractional wealth in several financial assets, as well as the discussion about the optimization models based on high order central moments, establishing the advantages and disadvantages of their use. The feasibility of applying the optimization models in an investment portfolio was carefully established
Palavras-chave:	Expected utility Optimization of portfolio Odd and even central moments Diversification Utilidade esperada Otimização de portfólio Momentos centrais de ordem par e ímpar Diversificação Investimentos - Avaliação Títulos (Finanças) Risco (Economia) Modelagem matemática
Área(s) do CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma:	por
País:	BR
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:	NEVES, João Francisco. Análise dos fundamentos matemáticos de modelos de seleção de carteiras de investimentos. 2017. 62 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem matemático-estatístico-computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, RJ, 2017.
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
URI:	http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/7721
Data de defesa:	15-Mar-2017
Aparece nas coleções:	Mestrado em Ciências Computacionais

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