Formação de portfólios com o uso de redes neurais artificiais e distribuição de probabilidade com caudas longas
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Fecha
2024-03-04Primeiro membro da banca
Savoia, José Roberto Ferreira
Segundo membro da banca
Ferraz, Rafael Camargo
Terceiro membro da banca
Von Ende, Marta
Quarto membro da banca
Lopes, Luis Felipe Dias
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
Neste estudo experimental é utilizada redes neurais artificiais (RNAs) e Ranking de Probabilidade
de cauda longa na construção de carteiras de investimentos. O objetivo é investigar se a
formação de portfólio pode ser vista como um problema de classificação, aproveitando as
habilidades inerentes das RNAs para capturar relacionamentos complexos, permitindo decisões
mais informadas sobre a composição do portfólio. Conduziu-se o experimento utilizando
informações de 70 ativos aleatoriamente escolhidos, do mercado brasileiro e americano, e uma
amostra de validação composta por todas as empresas pertencentes ao índice S&P500. O estudo
abrange diferentes períodos de 2018 a 2023, com mais de 585.650 observações de ativos por
dia. A técnica foi comparada com outras técnicas alternativas e com carteiras de mercado:
Carteira de mínima variância, carteira de máximo Sharpe, carteira de análise de flutuação com
tendência multifractal (MF-DFA), carteira da Berkshire Hathaway e carteira do índice S&P500.
Os resultados indicam que o método de classificação proposto utilizando as probabilidades
assimétricas da distribuição 𝑡 de Student apresenta desempenho superior ao das carteiras de
mercado e das carteiras tradicionais. Além disso, os resultados indicam que a abordagem
combinada de RNA e classificação de títulos baseada em suas probabilidades leptocúrticas
assimétricas demonstra superioridade sobre carteiras que utilizam apenas classificação por
sinais. Como contribuições apresenta-se uma nova forma de formação de portfolio de
investimentos, uma nova fronteira eficiente de mercado e um pacote em software R denominado
ANNt.
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